近年来，金融行业进入以RPA、大数据、人工智能、知识图谱等金融科技为代表的新发展阶段，尤其是证券公司随着金融科技的应用迎来新的发展机会，正在朝着智慧化、数字化、个性化方向发展。本文对在金融科技在证券行业应用中，面临的挑战提出可行的解决方案，对未来RPA金融科技技术发展做了前瞻性课题研究。

研究背景及理解

在金融业全面数字化转型的背景下，各大券商纷纷将RPA流程机器人、计算机视觉、机器学习等前沿科技融入企业核心竞争力，探索更丰富的落地场景。与此同时，证券行业也遇到了新挑战和新困难，一定程度阻碍了整体金融科技的发展进度。主要表现在以下几方面。

第一，金融行业系统数量众多，各系统相对独立，信息孤岛现象比较严重，打通烟囱式系统间交互的集成和协作成本高昂。

第二，线下流程工作繁杂，工作效率低下。应对数据库操作、报表操作、数据计算等软件事务性流程工作，工作效率亟待提高。

第三，劳动力成本上升，企业降本增效迫在眉睫。企业的人工成本压力越来越大，需要更多自动化、智能化的技术赋能行业降本增效。

第四，证券监管持续加强，券商合规风控需求高。外部监管要求日益增多,使得证券公司合规成本增加。

自2001年起RPA就在国外兴起，目前在国外的发展已相对成熟，在德意志银行、巴克莱银行落地了实际银行业务场景。在国内证券行业来看，RPA已经已初步接受、认可了RPA机器人的应用价值。未来随着应用场景的增加，覆盖的产品会越来越广泛，RPA与人工智能技术的结合正朝着更广更深的方向发展