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機器人科技與智慧自動化

人類與機器力量的結合

機器人科技和智慧自動化(Intelligent Automation, IA)可幫助金融服務業獲得多重收益,但成功取決於了解不同工具和自動化方法的優勢。

金融服務業運用自動化已有一段時日,機器人流程自動化(RPA)早已占據一席之地,但隨著企業探索釋放價值的潛能,人工智慧(AI)目前正憑藉著可提高收益、顧客服務、效率和風險管理的優勢廣受青睞。

AI被廣泛視為下一個市場破壞者,且發展迅速。AI領域工作者相信,這將是未來三到五年內最具破壞性的科技。AI不僅應用於無人駕駛汽車,金融服務業早已見證AI工具是如何提高收益、效率和風險管理水準。

然而,AI是未來的一部分:其真正的實力不僅在於與RPA和數位化的結合,還包括在與「人」的融合。人類或機器單獨工作的效果絕對無法超越人機攜手的成果。

我們相信,金融服務業可憑藉「智慧自動化」 - 即智能應用多個工具和自動化方法 - 蓬勃發展。本報告為機器人科技與智慧自動化系列的最新刊物,將解釋AI對於金融服務業的意義,以及RPA和AI如何相輔相成。我們還識別了不同由智慧自動化所實現的活動和流程的類型,從處理「追加保證金通知」電子郵件到信用風險管理、產品定價和舞弊偵測。

智慧自動化可為金融服務業帶來收益,但仍有挑戰待解決,以提升這些收益。我們特別強調其中最為重要的部分,並建議管理團隊如何開始在營運中探索智慧自動化變革的潛力。

RPA早已占據一席之地

在過去幾年裡,我們看到RPA應用快速的成長。RPA程式曾經是一個不起眼的工具,而今每個大型金融服務機構都正在運行,全球安永RPA專業團隊快速發展驗證了此現狀,團隊從屈指可數的幾個人擴大到2,000多人,向40個國家或地區導入RPA專案。

RPA創造了大量的自動化機會,而迄今為止,我們僅觸及皮毛而已。然而,傳統RPA具有侷限性,僅能處理數位化資料(如系統、試算表和網路裡的資訊),以及根據已有的定義做出簡單的決策(如根據「決策樹」或者根據更複雜的規則)。總之,這些侷限性意味著,儘管RPA相當強大,但卻僅能用於特定流程,而且很多時候是僅能用於次流程,因而限制了端到端的流程自動化。

傳統RPA正在與AI和其他數位自動化工具(如,光學文字辨識(OCR)、數位表格、工作流程、聊天機器人、人機互動處理)相結合,以幫助克服這些侷限性。這讓跨流程之間可以實現端到端流程轉換的可能性,同時無需考慮現有系統環境。

AI:蘊含變革力量,但卻更為繁複

AI是指透過開發的電腦系統,能夠運用簡單決策樹之外的判斷,執行通常需要運用人類智慧的任務,如視覺感知、聊天和訊息對話、讀取電子郵件、語音辨識、決策制定和語言翻譯。

AI是真實存在且有可能改變當今的企業營運,以下三大關鍵構成要素在過去幾年裡實現了這一目標:

  • 新AI模式演算法
  • 以數位方式移動資料
  • 新的雲端運算能力和處理能力

然而,AI世界令企業倍感困惑,即便是擁有RPA經驗的企業。

這部分是因為AI含括了許多供應商不同的科技類型,遠超過RPA領域所見。

因此,AI範圍相當廣,而本報告中提及AI的所有特點是無法全部含括的。但AI通常可被劃分為不同的類型或使用案例,並運用多種技術和工具加以執行。如今,任何一個單一工具均無法單獨提供至所有AI使用案例。

AI類別

自然語言處理(NLP)和「書面聊天機器人」
語音辨識和「虛擬助理」
電腦視覺和光學文字辨識
預測和決策的監督式學習
深入學習簡單問題的複雜答案
 

AI具備許多特點,並運用多種技術和工具加以執行

僅僅一個供應商內,即可存在多種不同的工具,很明顯地顯示:

  • 使用案例的廣度
  • 工具的數量
  • 依據工具數量而所需的技能
  • 所需的培訓、測試和技術環境
  • 可執行的營運模式

這些即解釋了AI格局的複雜性。

AI可能需借助其他工具和人員實現有效性

不僅僅是潛在使用案例和相對應技能的複雜性是個問題,各個使用案例的應用也需要重大投資。儘管AI具有改造企業流程的潛能,但其執行卻較RPA繁複很多。

RPA與AI之間的關係

RPA和AI是高度互補的解決方案。例如,RPA可被視為將資料登錄AI的氧氣,並執行AI提供的決策或見解。

根據以往經驗,我們認為對於RPA和AI之間的關係存在一些錯誤觀點,例如,AI不僅是取代RPA,RPA也不僅是「過時技術」。實際上,並非一個取代另一個,它們可以單獨使用,也可以共同使用。AI可大幅提升RPA工具的價值,反之亦然。例如,認識你的客戶(KYC)和信用風險模型建立可以在沒有RPA的情況下由AI支援,但RPA的支援可使模型產出結果得以立即實施。

識別RPA和AI以及其他工具整合的時機與方式,這有助於實現智慧自動化。

RPA 與AI 之間關係的錯誤觀點

安永 - 機器人科技與智慧自動化:人類與機器力量的結合

邁向智慧自動化

智慧自動化是多種工具的智能應用。其不僅包括RPA,還有推動數位化和AI、人機互動和「大AI」(Big AI)概念。

安永將自動化類型區分成三種:

自動化類型 說明 案例

RPA

根據已定義的流程和決策,讓虛擬勞動力將高度重複工作自動化

  • 多個系統間的資料輸入
  • 基於KYC 原則查核多個資料來源
  • 運行多個國家或地區的報告,並整理彙整成單一文件

RPA+

RPA 結合附加功能,如與適配器(adaptors)結合使用,可提高RPA生產力

與RPA 結合後,數位適配器大幅提高了自動化範圍:

  • 網路或行動自助服務動態數位表格,如移除對紙張或電話的需求
  • 與聊天機器人和語音辨識整合,提供即時自助服務,如傳統系統中的「我的帳戶餘額是多少?」
  • 人機互動工作的員工數位化入口網站

數位適配器不可用時,我們可寄望與AI適配器結合運用,包括:

  • 新一代整合機器學習的光學文字辨識(OCR),可讀取掃描圖片,如申請表
  • NLP和機器學習,以讀取電子郵件,如追加保證金通知的處理

「大AI」

賦予電腦具有學習、預測和作決策的能力,以及類比人類互動的能力,如預測或建議、虛擬助理。可能針對特定流程使用進階分析和大數據、決策引擎、機器學習或深度學習演算法

案例包括:

  • 機器學習可預測客戶流失情形
  • 可協助推薦產品的專業系統,如機器人諮詢
  • 與機器學習整合的先進分析,用以發現舞弊模式
  • 機器學習可評估貸款申請通過與否
  • 可針對重大疾病保險理賠相關醫療問題作決策的專業系統或機器學習

安永 - 機器人科技與智慧自動化:人類與機器力量的結合

智慧自動化工具箱裡的工具

「數位化先行」推動數位化

  • 顧客自助服務
  • 提高服務人員辦公效率
  • 聊天機器人
  • 語音辨識
  • 安永數位通行證

RPA
「現有系統自動化」

  • 機器人使用多個系統

「人機互動」和流程管理

  • 人們透過企業流程管理(BPM)系統或數位化入口網站可審核或處理動態數位表格

推動AI讓「紙張/電子郵件數位化」

  • 應用於OCR和電子郵件的ML和NLP

「大AI」

  • AI或進階分析(用於決策、建議、下一次最佳行動、交叉銷售、顧客流失情況)
 

智慧自動化專案的成功秘訣

推動導入數位化和AI、人機互動處理以及「大AI」可改造大部分傳統流程,並帶來可觀的投資報酬率。以下是我們達成最佳效益的秘訣。

  1. 進行綜合機會評估
  2. 我們通常建議公司對整個公司或單位進行快速的機會評估,不僅要考慮RPA,還要考慮數位化和AI的運用。

  3. 使用雲端科技支援AI工具篩選
  4. 自動化領域中可用的工具數量如此之多,以致於企業很難確定哪種工具最符合其需求,以雲端科技 為基礎的服務(如RPA、數位化、AI)可以幫助篩選,使企業能夠快速判斷特定工具是否適用,而無需花費驚人的前期成本。

  5. 從實驗室到實際應用,仔細規劃自動化之路
  6. 從開發階段到實際運作測試,ML的進展需要仔細規劃,不同的工具和使用案例,過程也會有所不同。

  7. 考慮首選的營運模式
  8. 我們相信,以業務為導向的CoE若輔以關鍵技能(包括資訊科技,風險和法遵),將是管理和改善虛擬勞動力的最佳方式。

  9. 制定人才計畫
  10. 由於自動化領域(尤其是RPA和AI)炙手可熱,對技能型人才的需求頗高,可謂供不應求,因此,該領域的技能型人才嚴重缺乏。傳統的聘僱方式已不再適用,取而代之的是必須將策略招聘、外部支援和內部成長相結合。

  11. 建立中央控制室
  12. 隨著RPA科技日漸成熟,企業已經意識到建立控制室來監控性能的重要性。AI的實施也同樣需要控制室,以確保高品質的輸出。

  13. 監控影響
  14. 專案初期的機會評估可用於確定所需的收益及影響。這些收益該如何實現必須予以後續監控,這對於確保自動化專案投資的順利延續相當重要。

結論

在本文中,我們介紹了RPA與AI以及數位化的結合如何創造智慧自動化,從而可能改造現有營運模式,並最終實現端到端的流程改造,即便在舊有的系統環境中。

我們的預測

  • RPA、數位化和AI將繼續融合
  • 工具供應商將提高產品報價,並將所有自動化技術的特性進行整合。
  • 關鍵技能將供不應求,提供高品質解決方案的難度提升。
  • 治理、風險和控制的重要性將日益受到重視,並引起董事會、監理機關和審計員的關注。
  • 自動化焦慮將增加。

然而,儘管AI的發展潛力相當大,但目前AI帶來的實際影響顯示其還需明確目標和重點發展。如欲透過智慧自動化快速獲得顯著的投資報酬率,您需要全面瞭解業務流程及其改造方式,以及RPA、數位化和AI的相關收益。

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