在数字经济日益成为推动经济发展的关键动力背景下，银行业正迈入一个以人机协同、跨界融合为特征的数字化新阶段。面对业务创新与流程升级的迫切需求，银行纷纷将自动化与智能化技术引入核心运营环节。其中，RPA（机器人流程自动化）凭借其规则明确、执行高效、精准度高的优势，在信贷审核、风险控制等关键领域实现深度应用，已成为驱动银行信贷业务数字化转型的重要工具。

一、传统信贷审核面临的三大核心挑战

1. 信息获取与处理：数据分散与准确性不足

信贷审批依赖对客户多维度信息的全面掌握，但相关数据广泛分布于不同机构和系统中——税务部门保存纳税记录，公用事业平台管理水电缴费数据，征信系统则归集信用信息。银行需耗费大量人力跨平台采集并整合这些信息，过程中极易出现数据缺失或不一致的情况。此外，部分客户可能虚报财务状况或经营实情，而传统人工核查手段难以快速识别此类行为，从而扩大了信贷风险敞口。

2. 审批流程：周期长且高度依赖人工

信贷审批通常涉及基层初审、部门复审及风险评估等多个跨部门流转环节。每个节点均需人工处理文档、核对资料，导致整个流程耗时长达数周甚至数月，客户等待时间过长，容易造成优质客户的流失。同时，风险判断主要依赖信贷员个人经验，不同人员对同一客户可能存在评判标准差异，主观因素易引发审批偏差，影响决策一致性。

3. 风险评估：维度单一与缺乏动态跟踪

传统的风险评估模型多聚焦于资产负债率、流动比率等静态财务指标，难以有效衡量轻资产型科技企业或新兴企业的无形价值，如用户规模、技术创新能力等，无法真实反映其偿债潜力。此外，审批依据多为某一时间点的数据快照，贷款发放后若客户经营状况恶化未能及时察觉，将显著增加不良贷款的发生概率。

二、RPA在信贷全流程中的应用场景

1. 多源数据自动采集：打通信息孤岛

RPA能够实现内外部数据的高效整合：

• 内部系统对接： 自动登录信贷核心系统与客户管理系统，按预设逻辑提取贷款金额、账户余额、还款记录、逾期情况等关键字段，覆盖个人住房贷、企业经营贷等多种产品类型；
• 外部渠道集成： 与征信平台、税务系统、工商数据库等超过20个外部接口连接，自动抓取客户信用报告、纳税记录、企业注册信息等，并生成统一格式的信息汇总报告，大幅减少人工跨平台查询的工作量。

2. 数据清洗与智能分析：提升处理精度与效率

针对采集到的复杂数据，RPA通过以下三步完成高效处理：

1. 数据清洗： 自动识别并修正格式错误、空值、重复项等问题，确保输入数据的质量可靠；
2. 计算汇总： 根据业务需要，自动计算日均放款额、月度累计投放量、各产品占比、逾期天数分类统计等核心指标；
3. 分析对比： 将当前数据与历史同期进行环比、同比分析，并按分支机构、业务条线、客户经理等维度进行横向比较，快速发现业绩波动与潜在风险区域。

3. 日报生成与智能分发：构建闭环管理机制

RPA支持建立标准化的日报运行体系：

• 模板定制： 针对总行、分行及一线客户经理的不同需求，设计差异化报表模板，包含数据表格、趋势图示与风险预警模块；
• 自动填充： 将处理后的结构化数据自动填入对应模板，并根据规则添加如“逾期率超标”“高风险客户集中”等注释说明；
• 智能推送： 通过邮件或内部办公系统定时发送日报，保障管理层与执行层实时掌握信贷动态，使决策响应速度提升约50%。

三、RPA在农商行的实际应用案例

某农商行在推进数字化转型过程中，为解决信贷审核效率低下、人力成本高昂的问题，部署RPA技术构建自动化审核体系，实现了多系统间的数据互通与流程优化。

在客户信用核查环节，RPA机器人可自动访问法院裁判文书网、海关信用平台、税务征管系统等外部渠道，收集客户的涉诉记录、进出口合规性、纳税信用等级等信息，截图存档并生成可视化信用报告。在财务报表审核方面，结合OCR技术扫描企业资产负债表、利润表和现金流量表，自动解析会计科目，并完成数十项表内与表间勾稽关系校验，迅速定位数据异常点。

项目实施后成效显著：RPA机器人累计运行超5万次，总运行时间超过7万分钟，替代人工处理信贷资料12万余份，整体审核效率提升78%；客户信用核查时间由原来的8小时缩短至1小时内，财务报表校验错误率从6%下降至0.3%，显著降低了信贷风险。同时，一线员工得以从繁琐的数据操作中解放出来，转向客户需求挖掘、风控策略优化等更具价值的工作方向。

四、总结与未来展望

RPA通过实现数据自动采集、智能处理与流程闭环管理，有效缓解了传统信贷业务中存在的信息碎片化、流程冗长、风险评估片面等问题，为银行实现降本增效、提质控险提供了坚实支撑。在实际落地中，适配银行复杂IT架构的RPA工具，以其非侵入式部署、灵活规则配置以及与AI能力融合的优势，能够在无需改造现有系统的前提下快速嵌入信贷全流程，达到“零系统改动、快速见效”的效果。

展望未来，随着RPA与机器学习、知识图谱等人工智能技术的深度融合，将进一步拓展至信贷风险动态监测、客户信用自动评级等智能化场景，推动信贷模式由“自动化执行”向“智能化决策”演进。作为银行信贷数字化转型的核心引擎，RPA将持续助力金融机构打造高效、安全、智能的信贷运营体系，全面提升服务实体经济的能力与市场竞争优势。