金融领域的RPA是当前比较成熟的金融数字化应用技术，而银行业则是一个强规则的领域，该领域内很多事务和报告流程大多是可重复、有规律可循的，因此也最易于实现流程自动化。在其决策过程中相对标准化和可重复的规则活动，都可以应用机器人流程自动化技术予以实现。

      尤其把银行业相关的输入-处理-决策-输出的流程进行分析、拆解，再用rpa机器人软件模拟人的操作，把原本要在各种软件平台——包括银行业务系统、ERP软件、报表软件，甚至是CRM软件上需要很多人力完成的填写、报送、执行命令、菜单点击、输出报表等动作，都可交由机器人来完成。在输入端，还可以结合光学字符识别技术（OCR）、语音识别等认知技术，将业务信息转化为计算机可以处理的信息再交由机器人进行后续处理。如光学字符识别技术可以把纸质的凭证FaPiao、账册、合同的信息扫描到计算机里，并识别为电子逻辑信息，然后交给机器人去做记账、报表处理。而语音识别技术可以帮助机器人识别、接收银行员工的语音指令，甚至从员工的语音当中识别出数字信息并且进行处理。

      同时目前银行等金融机构接触到最多的是结构化的数据。如金融领域最核心的三张表：资产负债表、现金流量表和利润表及账册，都是采用结构化数据。随着银行管理越来越向前端延伸去支撑业务，银行面对的就不仅仅是结构化的财务数据，还会面对很多非结构化的业务数据，如客户个人信息、产业信息等。在大量的业务数据中，有些信息甚至可以从社交媒体当中产生，这些信息反映了客户的偏好和聚焦程度，并可作为投资估值和市场决策依据，在资本市场上被投资机构和监管部门所关注应用。

      利用图像识别可以从一张照片中获得数据并分析出拍照的地点、拍照者装饰和周边环境，甚至还能分析出用户的更多信息。而自然语义识别技术能够让计算机像人一样去读懂一些在商业场合常用的信息，这些信息可能是非结构化的数据，而不是在表格中的明确信息。因此报表中的一段描述性的文字或在合同中的法律条款，利用各种识别技术，就可以快速将结构化数据和非结构化数据进行整合转换，并存储到计算机系统中，获得电子逻辑信息，作为银行业务流程处理、决策和输出的数据基础。

      除了提高工作效率之外，RPA还可以可以快速抓取信息，进行整合。而在这个基础上，辅以后台的决策支持模型，就可以帮助银行快速做出决策，规避风险。