业务流程管理(BPM)银行包括运营管理通过识别，建模，分析和改进业务流程的自动化。许多银行已经有各种工艺某种形式的BPM的。例如，合规大多数银行的流程倾向于在其工作流中实现某种形式的软件自动化。
这是因为在合规等银行职能方面存在很大压力，欺诈,风险管理发展更具成本效益的工序。这对于人类团队来说是非常具有挑战性的。
业务流程管理是银行改善内部工作流程的效率的一种方式。简单的规则为基础的软件自动化需要被每一个有甚至在这个过程中一个小的变化及时更新。在规则的任何改动意味着额外的成本和团队资源。人工智能技术可以帮助BPM软件完成任务随着时间的推移，这使得人类的员工将精力放在更复杂的任务更好。
在银行业，对BPM采用人工智能仍持谨慎态度
哈佛商业评论声称有成千上万的受访企业高管询问如何在他们的组织被应用于人工智能。调查发现，只有约8％的企业在他们的核心业务流程应用AI。
结果表明，大多数公司都参与了一次性的试点项目，或者只在单一业务流程的应用中应用人工智能。
其中一个原因，在这个空间的速度慢于预期采用AI的可能是因为银行并没有采取足够的措施来重组其流程的方式，使他们更加有利于AI。
Currently，大多数银行可能有他们的每一个业务单位孤立的实体的数据和流程。由于数据格式化、处理和访问问题，在这种情况下创建和部署跨功能的BPM解决方案非常具有挑战性。
银行领导者需要在他们的方法，以风险方面演变，以任何可能的机会，AI充分利用。传统的银行家一直规避风险，最AI项目，同时巨大的初始成本没有多大的回报率的明确证据的方式。
BPM项目还可能意味着业务中现有的工作流可能会暂时中断。任何大型的基于ai的银行BPM项目都需要在数据基础设施和组织中的数据流重组方面进行投资。
当前用例基于AI-BPM解决方案
AI自动化销售分析
传统上，销售分析是一个人工的过程，在这个过程中，人类员工需要倾听客户的互动，以确定如何提高品牌形象，提升销售，获得新客户，并加强客户忠诚度。
银行可以使用基于ai的BPM解决方案来自动记录、转录和提取这些对话中最重要的部分。
人工智能软件可以通过自动分类的主题进行培训，以“承认”顾客情感，顾客似乎最关心的还是通过分析语气和谈话内容的评估销售代表的绩效。手动执行这些任务包括听对话的无数个小时。
这些类型的人工智能软件的使用自然语言处理对于销售代表来说，在与潜在客户打交道时，从历史记录中了解下一步最佳行动的技巧]。
这种软件可以再帮助销售与可能的下一个步骤，如调用客户在特定日期和时间与特定的信息或发送一个潜在客户的电子邮件提供产品信息，一旦列表促使他们代表他们提出要求用于在通信的任何的信道信息。
AI自动化合同管理
在银行，法律团队需要，以确定该行认为可能会导致损失的问题几千的文件，如新发展区，后勤协议，或合规文件看一遍。
有一些支持的证据事实上，基于AI-合同管理可以在类似于以更快的速度和规模，在律师队伍的精度水平进行。例如，银行可以开发和培养AI算法来识别非披露协议的具体问题。
这个过程将涉及数据科学家、法律和机器学习专家的输入。软件通常与已经被法律主题专家标记和标记的现有历史契约一起输入。
这些法律专家将需要识别每个特定类型的契约问题，并使用几个历史契约“教导”软件识别这些问题。当软件被部署并被允许通读新合同时，它可以自动识别新合同是否有过去法律专家指出的任何问题。软件可以通过将特定的文本链与每个问题相关联来做到这一点。
使用人工智能软件进行合同管理的好处在于减少了这项任务所花费的时间。虽然人类律师可能能够在几个小时内完成合同审查，但人工智能软件可能会将审查时间缩短至几秒钟，而不会降低身份识别的准确性。
基于ai的合同管理工具还可以针对特定的法律用例进行定制，为它们提供分析文档的上下文。例如，如果要使用类似的人工智能软件来识别物流文件中的合同问题，该软件将需要世行法律和供应链专家的输入。
供应商简介:蓝色棱镜
蓝棱镜提供了一个平台，RPA它声称可以帮助银行和金融机构实现业务流程自动化。该公司还声称他们的RPA平台自带的添加AI功能，如能力集成计算机视觉或NLP进入业务流程自动化项目。
随着时间的推移，人工智能软件带来了不断提高运营效率的优势，因此，只要有正确的数据和正确的算法调整，该软件可以帮助银行完全实现自动化任务，比如自动化的文档数字化或自动化的报告生成。
下面是一个短短的2分钟视频片段蓝棱镜RPA平台合作，如何与谷歌的解决方案，包括机器学习能力：
Blue Prism声称已经与合作银行集团合作，实现了内部业务流程的自动化。据报道，该银行部署了“蓝色棱镜”平台，以自动化10个业务流程，包括直接扣款取消、账户关闭、CHAPS支付、海外支付、审计报告、互联网应用、银行卡和密码提取。
这些操作在银行花费了大量的时间和人力，使得运行这些操作的成本很高。RPA软件被单独部署到每个流程中，以自动化内部工作流程，例如将选择关闭账户的客户的姓名和地址与银行的内部流程进行比较。
据蓝棱镜，这导致了在12个月内整合中的所有业务流程的时间和成本效益。
采用基于ai的BPM解决方案的最佳实践
在进入基于人工智能的流程自动化之前，银行业的商业领袖需要了解的一个关键思想是，他们需要改变如何看待技术机遇的思维方式。许多AI项目在100%返回期望结果之前就会被部署。
AI项目涉及到很多算法的调整，并实现高精确度的状态可能需要数月时间。因为银行不能马上全线跳进AI项目，其核心业务流程，并能够流畅的功能，这是非常重要的。
任何此类项目肯定会导致在特定的业务流程是暂时直到AI项目完成阻碍或部队进入停机时间。因此，银行家们需要制定一个尝试 - 测试 - 学习 - 提高心态，而为了获得数据的科学项目的信心考虑AI。
如果这些BPM项目是大规模的，并且部署在整个组织中，那么它们将影响业务工作流。银行最好专注于建立自己的数据基础设施，远离数据竖井。一旦拥有了所需的基础设施和技能，银行就可以在现有业务中确定人工智能能够有效增加价值的领域。
银行也可以期望在第一次迭代中只有一个粗略的解决方案，他们需要通过合并用户反馈来纠正次要问题来改进这个方案。这也将允许银行的小型人工智能团队更快地开发和部署项目，同时仍然不会妨碍现有的工作流程。
思维方式的这些变化，与银行业领导人传统上对待技术的方式相比，是非常根本性的转变。这可能不是银行可以在一夜之间改变的事情，需要仔细的准备、计划和一个策略为了帮助劳动力有数据为中心的业务流程。
这样的根本性转变来之不易。他们需要领导者准备、激励和装备员工来做出改变。但是，在向组织灌输这种方法之前，领导者必须先做好准备。
从我们对人工智能专家的采访中，我们认为，人工智能的BPM应用在规模上具有挑战性，但成功做到这一点的银行将在运营效率方面拥有主导优势。
标题图片来源：经济学
