中國人民銀行(xing)《金融科(ke)技發展規劃(hua)（2022~2025年》指出(chu)：運用機器(qi)人流(liu)(liu)程(cheng)自動化(hua)(hua)（RPA）、自然語言處理(li)(li)（NLP）、智能(neng)(neng)字(zi)符識別（ICR）等(deng)智能(neng)(neng)技術開展(zhan)端到端數(shu)字(zi)化(hua)(hua)流(liu)(liu)程(cheng)重構，打(da)通部門間業(ye)(ye)務阻隔與流(liu)(liu)程(cheng)斷(duan)點，實(shi)現跨(kua)角色、跨(kua)時序的(de)業(ye)(ye)務靈活定制(zhi)與編(bian)排(pai)，打(da)造環節(jie)無(wu)縫銜接(jie)、信息實(shi)時交(jiao)互、資源協(xie)同高效(xiao)的(de)業(ye)(ye)務處理(li)(li)模式，更(geng)好支(zhi)撐數(shu)字(zi)化(hua)(hua)業(ye)(ye)務發展(zhan)。

人(ren)(ren)保財險科(ke)技運(yun)營(ying)(ying)部(bu)(bu)自(zi)2019年以來探(tan)索(suo)引(yin)入(ru)RPA技術，打造(zao)數字(zi)(zi)員(yuan)(yuan)工(gong)，將(jiang)大量重復且規(gui)(gui)則明(ming)確的業務操(cao)作由機器人(ren)(ren)自(zi)動執(zhi)行替代人(ren)(ren)工(gong)操(cao)作，節省員(yuan)(yuan)工(gong)在機械(xie)、重復、耗(hao)時(shi)工(gong)作上的工(gong)作量和(he)(he)時(shi)間(jian)，使(shi)員(yuan)(yuan)工(gong)可以從事(shi)更有(you)價值和(he)(he)創(chuang)造(zao)性(xing)的工(gong)作，有(you)效(xiao)提升(sheng)運(yun)營(ying)(ying)效(xiao)能和(he)(he)人(ren)(ren)力績效(xiao)。經過(guo)兩(liang)年左(zuo)右的不斷嘗試并積累經驗，2022年，科(ke)技運(yun)營(ying)(ying)部(bu)(bu)將(jiang)數字(zi)(zi)員(yuan)(yuan)工(gong)平臺(tai)項目納入(ru)人(ren)(ren)保財險“三化(hua)”建(jian)設首批項目清單，通過(guo)建(jian)章立制、組建(jian)CoE（Center of Excellence，一般(ban)稱卓越(yue)中心(xin)，負責(ze)統籌(chou)推動RPA應用）、深挖場(chang)景、打造(zao)平臺(tai)、強化(hua)管控、技術創(chuang)新等舉措(cuo)，自(zi)上而下有(you)組織地推動RPA系統化(hua)、規(gui)(gui)范(fan)化(hua)、規(gui)(gui)模化(hua)應用，促進(jin)降本(ben)增效(xiao)，助力公司運(yun)營(ying)(ying)自(zi)動化(hua)和(he)(he)數字(zi)(zi)化(hua)轉型。

截至2022年(nian)(nian)(nian)11月底(di)，數(shu)字員工平臺已在人保財(cai)險(xian)總分公司(si)(si)上(shang)線612個RPA流程，打造699名數(shu)字員工，涵蓋總部及(ji)33家省級分公司(si)(si)。2022年(nian)(nian)(nian)以來，數(shu)字員工累計運行時(shi)長超過84萬小(xiao)時(shi)，節約(yue)人工工作量超過356人年(nian)(nian)(nian)，有(you)效提升了業務運營效率和人力效能(neng)，實現降(jiang)本增(zeng)效。

廣泛(fan)應用(yong)的車(che)險核保(bao)機器人。在車(che)險(xian)(xian)(xian)業(ye)務中，存在大量(liang)規(gui)則(ze)清晰且重復性(xing)(xing)(xing)高的(de)核(he)(he)保(bao)工作，核(he)(he)保(bao)處理時需(xu)要操作多(duo)個系統，人(ren)(ren)(ren)(ren)工處理的(de)工作量(liang)、復雜(za)度、易錯程度都較(jiao)高，處理的(de)時效性(xing)(xing)(xing)也不能完全滿足業(ye)務需(xu)要。針對這一(yi)場景(jing)，開發車(che)險(xian)(xian)(xian)核(he)(he)保(bao)機(ji)器人(ren)(ren)(ren)(ren)輔助人(ren)(ren)(ren)(ren)工處理核(he)(he)保(bao)工作，通過RPA融合OCR技術，提升信息(xi)審(shen)核(he)(he)速度及準(zhun)確性(xing)(xing)(xing)，輔助人(ren)(ren)(ren)(ren)工快速完成核(he)(he)保(bao)操作，效率提升600%。采用(yong)總分協同(tong)模式對數字(zi)員(yuan)工進行集(ji)中管理，目前車(che)險(xian)(xian)(xian)核(he)(he)保(bao)機(ji)器人(ren)(ren)(ren)(ren)已在28家(jia)省(sheng)級分公(gong)司上線，2022年以來(lai)已累計(ji)節約(yue)37人(ren)(ren)(ren)(ren)年工作量(liang)。其中，人(ren)(ren)(ren)(ren)保(bao)財險(xian)(xian)(xian)福建(jian)分公(gong)司共上線9個車(che)險(xian)(xian)(xian)核(he)(he)保(bao)機(ji)器人(ren)(ren)(ren)(ren)，平(ping)均每天處理300單業(ye)務，替代7名人(ren)(ren)(ren)(ren)工。

集中部署(shu)的理賠集審照片分揀(jian)機器人(ren)。在(zai)(zai)理(li)(li)賠(pei)業務中(zhong)(zhong)，在(zai)(zai)線(xian)理(li)(li)賠(pei)坐席需要通過集中(zhong)(zhong)審核平(ping)臺對(dui)各個(ge)渠道上(shang)傳的海量照片(pian)進行人(ren)工審核和分揀(jian)(jian)，工作(zuo)量大(da)，耗(hao)費人(ren)力成(cheng)本高。針對(dui)這一場景，開發理(li)(li)賠(pei)集審照片(pian)分揀(jian)(jian)機器人(ren)，通過RPA融合(he)OCR技術對(dui)照片(pian)關鍵信(xin)息進行自(zi)動提(ti)(ti)取和識別，將識別后的照片(pian)自(zi)動分揀(jian)(jian)至對(dui)應目(mu)錄，大(da)幅提(ti)(ti)升線(xian)上(shang)理(li)(li)賠(pei)處理(li)(li)時(shi)(shi)效。理(li)(li)賠(pei)集審照片(pian)分揀(jian)(jian)機器人(ren)自(zi)2021年年底(di)上(shang)線(xian)以來，采用(yong)總部(bu)(bu)(bu)集中(zhong)(zhong)部(bu)(bu)(bu)署的方式，共部(bu)(bu)(bu)署15名數字(zi)(zi)員工，累計運(yun)行22019小時(shi)(shi)，節(jie)約人(ren)力1633人(ren)天，有效提(ti)(ti)高了分揀(jian)(jian)效率和準確率，在(zai)(zai)為理(li)(li)賠(pei)坐席減(jian)負的同時(shi)(shi)，將數字(zi)(zi)員工的處理(li)(li)結果記錄在(zai)(zai)表(biao)格(ge)中(zhong)(zhong)，每日(ri)交由指定人(ren)員對(dui)結果進行二次檢(jian)查，保(bao)證流(liu)程運(yun)行平(ping)穩(wen)且風險可控。

處理短(duan)期大批量業務的農險(xian)業務機器人。農(nong)險(xian)(xian)業(ye)務具(ju)有受政(zheng)策約(yue)束(shu)較大、集(ji)中(zhong)出(chu)單占比高、季節(jie)性(xing)(xing)較強等特點。在一些(xie)特殊的應用場景，如財(cai)政(zheng)部下(xia)發《中(zhong)央財(cai)政(zheng)農(nong)業(ye)保(bao)險(xian)(xian)保(bao)費補貼管理(li)辦(ban)法》要(yao)求調(diao)整政(zheng)策性(xing)(xing)農(nong)險(xian)(xian)各險(xian)(xian)種(zhong)的各級財(cai)政(zheng)補貼比例、農(nong)險(xian)(xian)集(ji)中(zhong)承保(bao)錄單時(shi)進行海量(liang)影(ying)像(xiang)上(shang)傳、農(nong)險(xian)(xian)理(li)賠大客戶(hu)案件抽(chou)檢要(yao)求下(xia)載系統案件清單及影(ying)像(xiang)資(zi)(zi)料時(shi)，業(ye)務量(liang)巨大且對時(shi)效性(xing)(xing)及數(shu)據(ju)質(zhi)量(liang)要(yao)求都很(hen)高，分(fen)公司往往需(xu)要(yao)抽(chou)調(diao)大量(liang)業(ye)務人員(yuan)集(ji)中(zhong)在數(shu)天或數(shu)十天內加班加點完(wan)成(cheng)(cheng)上(shang)萬件保(bao)單的錄單、批改(gai)或資(zi)(zi)料下(xia)載操(cao)作。為提高業(ye)務處(chu)理(li)效率，開發上(shang)線農(nong)險(xian)(xian)政(zheng)策性(xing)(xing)系數(shu)批改(gai)機器人、農(nong)險(xian)(xian)影(ying)像(xiang)上(shang)傳機器人、農(nong)險(xian)(xian)理(li)賠資(zi)(zi)料下(xia)載機器人等農(nong)險(xian)(xian)業(ye)務機器人。根(gen)據(ju)業(ye)務需(xu)要(yao)，快速(su)部署數(shu)十名(ming)數(shu)字員(yuan)工(gong)，完(wan)成(cheng)(cheng)短(duan)期(qi)大批量(liang)任務后再將機器人許可資(zi)(zi)源釋放，極(ji)大地發揮(hui)了數(shu)字員(yuan)工(gong)快速(su)部署、靈(ling)活(huo)適配業(ye)務的優勢，減(jian)輕了基層(ceng)一線的工(gong)作負(fu)擔。2022年7月，人保(bao)財(cai)險(xian)(xian)河南分(fen)公司緊急開發上(shang)線并部署15個農(nong)險(xian)(xian)政(zheng)策性(xing)(xing)系數(shu)批改(gai)機器人，共運行2個月，完(wan)成(cheng)(cheng)23890單批改(gai)工(gong)作，節(jie)約(yue)人力498人天。

開(kai)創數字員工服務化模式的(de)運維機器人。人(ren)(ren)保財險(xian)湖(hu)南(nan)(nan)分(fen)公(gong)司(si)科(ke)(ke)技運(yun)(yun)營部(bu)率先提出“數(shu)字員(yuan)(yuan)工(gong)(gong)(gong)(gong)服務(wu)(wu)化”理念并實(shi)現落(luo)地(di)，自(zi)主開發(fa)“小(xiao)南(nan)(nan)同(tong)學”智能運(yun)(yun)維應(ying)用(yong)(yong)。一方(fang)面(mian)依托企業(ye)微信工(gong)(gong)(gong)(gong)作(zuo)(zuo)臺作(zuo)(zuo)為入口，接收用(yong)(yong)戶以自(zi)然語言方(fang)式(shi)下達的任務(wu)(wu)命令并轉化為數(shu)字員(yuan)(yuan)工(gong)(gong)(gong)(gong)可(ke)以理解的任務(wu)(wu)消(xiao)(xiao)息，另一方(fang)面(mian)將(jiang)各(ge)類運(yun)(yun)維數(shu)字員(yuan)(yuan)工(gong)(gong)(gong)(gong)封裝成標(biao)準化服務(wu)(wu)以便調(diao)用(yong)(yong)。各(ge)數(shu)字員(yuan)(yuan)工(gong)(gong)(gong)(gong)監聽(ting)消(xiao)(xiao)息，當(dang)監聽(ting)到(dao)歸屬于自(zi)身的任務(wu)(wu)消(xiao)(xiao)息時則自(zi)動執(zhi)(zhi)行(xing)，并將(jiang)執(zhi)(zhi)行(xing)結果返回“小(xiao)南(nan)(nan)同(tong)學”前端并反(fan)饋用(yong)(yong)戶。“小(xiao)南(nan)(nan)同(tong)學”將(jiang)日(ri)常運(yun)(yun)維中的重(zhong)復工(gong)(gong)(gong)(gong)作(zuo)(zuo)交(jiao)給數(shu)字員(yuan)(yuan)工(gong)(gong)(gong)(gong)自(zi)動解決，如(ru)車險(xian)投保預確認、重(zhong)新(xin)轉保單、電(dian)子保單重(zhong)發(fa)等，實(shi)現運(yun)(yun)維工(gong)(gong)(gong)(gong)作(zuo)(zuo)的智能化自(zi)執(zhi)(zhi)行(xing)，并將(jiang)數(shu)字員(yuan)(yuan)工(gong)(gong)(gong)(gong)的調(diao)用(yong)(yong)無縫(feng)融(rong)入運(yun)(yun)維工(gong)(gong)(gong)(gong)作(zuo)(zuo)場景，支持(chi)數(shu)字員(yuan)(yuan)工(gong)(gong)(gong)(gong)的自(zi)定(ding)義擴展(zhan)和(he)快速接入，實(shi)現“數(shu)字員(yuan)(yuan)工(gong)(gong)(gong)(gong)服務(wu)(wu)化”模式(shi)。人(ren)(ren)保財險(xian)科(ke)(ke)技運(yun)(yun)營部(bu)基于湖(hu)南(nan)(nan)分(fen)公(gong)司(si)創新(xin)探(tan)索，打(da)造(zao)統頒“人(ren)(ren)保小(xiao)智”智能運(yun)(yun)維應(ying)用(yong)(yong)并進行(xing)全(quan)國(guo)推廣(guang)。

數(shu)字員(yuan)工具有廣闊的應(ying)(ying)用(yong)(yong)前景(jing)。下一(yi)步(bu)(bu)，人保財險科技運(yun)營部將(jiang)持續深(shen)化(hua)數(shu)字員(yuan)工建設和(he)應(ying)(ying)用(yong)(yong)，協(xie)同業(ye)務部門及分公司進(jin)一(yi)步(bu)(bu)挖(wa)掘、擴(kuo)大應(ying)(ying)用(yong)(yong)場景(jing)，優化(hua)、完善數(shu)字員(yuan)工運(yun)營管理(li)平臺支撐能力，提升數(shu)字員(yuan)工效能以(yi)及運(yun)行穩定性，加強總分協(xie)同、技術培訓和(he)流(liu)程推廣，深(shen)化(hua)RPA與AI等技術融(rong)合創新，積(ji)極與同業(ye)交流(liu)學習先(xian)進(jin)經驗，探索(suo)應(ying)(ying)用(yong)(yong)RPM（機器人流(liu)程挖(wa)掘）技術發掘更多應(ying)(ying)用(yong)(yong)場景(jing)，進(jin)一(yi)步(bu)(bu)促進(jin)降(jiang)本增效，助(zhu)力運(yun)營向(xiang)自動化(hua)和(he)智能化(hua)轉型。