첫 번째: 동업대사.
순서도는 다음과 같습니다.
은행의 인터넷 뱅킹 로그인이 포함되기 때문에 암호 저장의 보안은 자동화에서 매우 중요하며 은행의 보안 암호 로그인을 인식할 수 있어야 합니다. 팝업 상자 뒤의 인터페이스 요소를 인식하지 못하는 은행도 있고, 소프트 키보드 입력도 필요한 은행도 있다.
UiBot 의 열쇠 상자는 이 두 가지 문제를 완벽하게 해결했다. 암호를 저장할 수 있을 뿐만 아니라 (30 가지의 다양한 암호 조합을 저장할 수 있음) 보안성이 높으며, 요소나 소프트 키보드를 인식하지 않고 암호 입력을 시뮬레이션할 수 있습니다 (현재 새로운 key box 는 UiBot 만 지원). 또한 일부 은행의 등록에는 인증 코드가 포함됩니다. 인증 코드는 기본적으로 4 ~ 5 개의 영어 숫자의 조합이며, 일반 OCR 은 인식할 수 있지만 통과율은 그리 높지 않으며 제 3 자를 사용할 수도 있습니다.
둘째: 은행 지점 조정.
순서도는 다음과 같습니다.
각 지점에서 수동으로 작성한 A/P 및 A/R 거래 상세 내역을 본사의 통합 보고서와 대조합니다.
셋째: 은행은 부가가치세를 신고한다.
순서도는 다음과 같습니다.
매 분기마다 은행은 부가가치세를 신고하고 각 세무서의 각종 세금 분배를 계산해야 한다. 데이터의 양은 약 15 만 ~ 50 만 원입니다. 이 과정에서 적절한 데이터 처리 방식을 선택하는 것이 중요하다. 배열 처리 효과가 빠르다고 항상 말했지만, 데이터 양이 많고 처리가 복잡할 경우 비즈니스 논리 요구 사항에 따라 Excel 에서 사용자 정의 데이터 처리를 사용하는 것이 더 빨라집니다.
테스트 결과에 따르면 수십만 개의 데이터를 배열로 처리하는 데는 8 ~ 12 분이 걸리고 비즈니스 논리에 더 적합한 Excel 맞춤형 데이터 처리에는 65 초에서 90 초가 소요됩니다.
네 번째: 은행 프린트 카드, 계좌 잔고표 정보 조회 다운로드.
순서도는 다음과 같습니다.
계정마다 다운로드 권한이 다르기 때문에 한 계정에서 다른 계정으로 순차적으로 다른 정보 테이블을 다운로드한 다음 데이터를 처리하여 보고서를 생성해야 합니다. 이 과정의 주의사항은 이전 문장 중 이미 소개되었다. (RPA 건화물 창 프로세스 자동 처리 방법)
다섯째, 은행은 내부 복수 계좌 잔액을 확인합니다.
순서도는 다음과 같습니다.
은행의 핵심 카운터 시스템에서 내부 계좌 잔액에 대한 대량의 조회가 이루어지고 조회 결과가 보고된다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 은행원, 은행원, 은행원, 은행원, 은행원, 은행원) 이 과정은 RPA 문제 해결의 특징 중 하나인 수동 배치 반복 작업에 매우 적합하다.
여섯째: 은행 어음의 진위 여부를 확인하는 자동화.
순서도는 다음과 같습니다.
부가가치세 플랫폼에 로그인하려면 세금 접시를 삽입해야 합니다. 어음은 1 년 동안 유효합니다. 따라서 데이터 양이 많은 경우, 특히 사용량이 많은 시기에는 지난 한 해 동안의 모든 청구서 정보를 다운로드하기가 어렵습니다. 다운로드 1 년의 실패율이 높아서 한 번에 모든 계산서 정보를 다운로드할 수 없습니다. 테스트 후 한 번에 약 6000 개의 어음 정보를 다운로드할 수 있으므로 어음의 크기에 따라 배치로 다운로드하여 합병한다.
반면 OCR 의 인식률은 100% 를 보장하지 않습니다. 따라서 고객이 기본적으로 참인 경우 VAT 플랫폼에서 다운로드한 어음 정보에 따라 전용 티켓으로 돌아가 핵심 정보의 정확도를 높인 다음 정확한 일치 정보로 진위를 확인할 수 있습니다. 이렇게 하면 인터페이스를 통해 얼굴 전체의 정보를 얻을 수 있습니다. (이전에는 인터페이스가 없었을 때 인증 코드는 기본적으로 제 3 자 인코딩 플랫폼을 통해 인식되었습니다. 인증 코드는 색상과 중영어 숫자의 조합과 국세 웹 사이트 네트워크를 통해 통과되기 때문입니다. 내부 및 외부 네트워크 격리 문제, 은행이 VPN 을 허용하면 VPN 을 통해 내부 및 외부 네트워크 문제를 해결할 수 있습니다. 그렇지 않으면 첨부 파일 정보를 메일로 전송해야 합니다.
제 7 련: 은행무역금융부 신용증명서.
순서도는 다음과 같습니다.
고객의 메일 첨부 파일을 지정해야 하기 때문에 프로세스 자동화의 편리함과 효율성을 위해 메일 규칙에 따라 관련 고객 메일을 지정된 받은 편지함에 배치한 다음 이 받은 편지함에서 첨부 파일을 특별히 처리합니다.
반면 일부 데이터는 사전에 확인할 수 없습니다. 따라서 시스템에 비준수 정보가 보고되면 데이터가 잘못되었는지 여부에 따라 판단한 다음 원본 메일에 오류 메시지를 보고하고 고객에게 정보 수정을 위해 반송합니다.
여덟째: 은행의 제 3 자 풍력 통제 모니터링
순서도는 다음과 같습니다.
UiBot 의 Work Runner 를 사용하면 로봇은 평일 새벽마다 자동으로 실행을 트리거하고, 대기업의 재무 웹 사이트에 가서 재무 데이터를 수집하고, 사전 설정된 재무 규칙에 따라 재무 위험 분석 보고서를 생성하고, 비즈니스 직원에게 이메일로 알립니다. 업무 담당자는 다음 영업일의 오전에 이런 메일을 받게 되며, 출근 후 여러 주요 재경 사이트에서 데이터를 수집하는 데 많은 시간을 들이지 않아도 되며, 오전의 업무 인력을 위해 귀중한 업무 시간을 절약하고 보다 의미 있는 창의적인 작업을 할 수 있습니다.
아홉 번째: PCRM 시스템 성능 가져오기
순서도는 다음과 같습니다.
준비된 Excel 파일 정보를 업무 성과별로 분류한 다음 PCRM 시스템을 통해 분류된 성과 파일을 해당 성과 인터페이스에 순차적으로 업로드합니다. 이러한 파일 배치 분류 업로드는 RPA 에 가장 적합한 시나리오 중 하나로 은행 직원의 생산성을 높이는 데 큰 역할을 합니다.
위의 RPA 를 통해 은행업의 9 대 애플리케이션 시나리오를 통해 기술 변화의 새로운 시대를 배경으로 직원의 업무 효율을 높이는 것이 기업의 운영 효율성을 높이는 것임을 알 수 있습니다. 효율성이 높아지면 기업의 경쟁력이 자연히 강해진다. 더 중요한 것은, RPA 의 도움으로 직원들의 업무 효율성이 향상되면서 창의적인 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 되면서 두 가지 변화가 불가피하다는 점이다.
1, 직원들의 행복만족도가 높아졌다
2. 기업의 이익 향상이 매우 빠르다.
경쟁이 치열해지는 오늘날 RPA 는 대기업의 경쟁력과 효율성을 높이는 핵심 무기임을 알 수 있습니다.