RPA+AI开发者大赛项目说明提交-反洗钱智能甄别助手

1、反洗钱智能甄别助手中国工商银行苏州分行中国参赛作品 entries： 队伍名称 Team Name： RPA智行队伍成员 Team Member：沈雪微 徐超 杨力行 张胜超 杨澍队伍口号 Team Slogan： 所在单位和部门/专业 Enterprise : 中国工商银行苏州分行 金融科技部作品应用场景 ：金融科技-内控合规作品应用项目：反洗钱智能甄别助手利用机器人流程自动化（RPA）对待甄别客户基本信息及交易明细等数据进行采集、分析，并生成单个客户可疑交易报告，辅助分行反洗钱甄别人员进行业务处理。作品信息 App Information参赛团队/个人照片Photo一、需求分析&背景介绍R

2、equirement analysis反洗钱智能甄别助手业务背景3有效检测挑战 在日趋严格化的全球反洗钱监管形式之下，金融机构急需提升反洗钱工作质量和效率。但由于洗钱手段的复杂性和多变性，如何有效检测洗钱活动对于金融机构来说仍是一个巨大的挑战。金融风险升级 自疫情爆发以来，随着大众减少外出，互联网金融、线上购物、线上支付平台的交易行为变得越来越活跃。在产业加速发展的同时，金融犯罪风险相伴而生，洗钱手段借此升级。据统计，2020年度行内共甄别异常报告超60000份，全年上报可疑交易报告数量同比上升约190%。项目相关介绍链接https:/v.xiumi.us/stage/v5/4Hzhe/294

3、835594一、需求分析&背景介绍Requirement analysis反洗钱智能甄别助手业务背景4在此背景下，RPA的应用可以将金融工作人员从繁琐的手动任务中解放出来，提升自身反洗钱业务水平和灵敏度，更多地投入到可疑交易人工甄别等更重要的工作当中。一、需求分析&背景介绍Requirement analysis5人工每次都需要仔细核对客编对应的卡号金额等,同时还要区分20多个维度的交易行为,易混淆,复制易出错平均每天人工需处理400-500条个人、企业客户交易分析，高峰期时能达到800+反洗钱监管业务流程痛点待甄别客户量大人力成本过高1.从平台查看可疑的客户列表;2.根据可疑客户列表查询客户

4、的详细信息；3.完成报告报送。整个流程耗时费力且业务量大，业务人员耗费工时长，且持续进行低价值工作，限制了员工主观能动性。信息披露时间不定需要工作人员频繁刷新、更新信息，一旦刷新不及时容易使信息滞后。该工作重复性高，耗时较多。手工出错率高操作繁琐重复每天处理的业务量大，重复工作繁琐且多，在业务单量较多时反洗钱岗的业务人员不能立即处理。一、需求分析&背景介绍Requirement analysis反洗钱智能甄别助手技术原理基于win32窗口句柄通过代码获取win32底层窗口句柄，根据不同窗口类型来进行不同的操作，比如button窗口可以点击按钮；edit窗口可以设置文本等。浏览器操作获取网页元素

5、的元素属性，通过脚本定位到目标元素，结合目标元素属性，进行相应的操作。录屏操作获取鼠标在屏幕中的相对位置，对其进行点击、双击、右键、长按等操作；根据键盘输入，转为二进制发送命令。软件接口实现基于应用软件自身对外开放的接口，通过直接调用接口进行相应操作，比如office提供vba的接口，lotus notes提供的script接口等。一、需求分析&背景介绍Requirement analysis反洗钱智能甄别助手技术原理机器人控制器依托python、vb等多种开发语言进行机器人流程开发依托录屏、控件抓取等进行用户UI交互的辅助开发流程发布于机器人控制器负责任务调度，并将任务分配到每一个机器人客户

6、端负责机器人客户端工作过程监督、管理及控制 机器人客户端运行过程出现异常，可由人工接管流程可部署在计算机物理终端和虚拟终端，执行具体任务，记录执行过程，支持集中或分散部署机器人设计器机器人客户端二、流程建设方案Solution Introduction信息抓取数据迁移报告生成自动化流程连接分析处理多渠道抓取数据核验跨系统连接数据录入数据处理内容分析业务处理工作流各类金融账户数据异常反洗钱智能甄别助手流程实现反洗钱智能甄别助手技术能力研发设计运行支持运维管控机器人应用平台化开发图形化设计可视化组件开发测试支持.管理机器人执行机器人报表机器人.流程管控任务管控机器人管控运行管理监控预警.远程控制批

7、量加工资源调度AI扩展流程引擎任务引擎脚本引擎规则引擎.二、流程建设方案Solution Introduction RPA专属机器 防火墙申请 RPA客户端安装RPA机器人为后台机器人，故需RPA专用的机器，可为虚拟机也可为实体机 机器需为windows7系统，2c4G以上性能配置，且该机器能够访问RPA流程中所涉及到的业务系统 RPA脚本上传科技开发人员对项目的流程进行导入，包括组件包、流程包分别进行导入处理。修改对应流程的指向IP和参数路径配置任务，在“任务管理-任务配置”中，对相应的流程进行任务配置需开通该RPA专用机器所属IP到数据中心RPA服务器IP的防火墙 分别下载控制台、代理端并

8、安装到RPA专属机器，并申请使用用户 日常运维分管项目的科技人员负责RPA机器人日常运行时的相关运维工作流程脚本调优运行策略调整反洗钱智能甄别助手部署三、执行流程图Execution Flow Chart三、执行流程图Execution Flow Chart数字化生产力部署前数字化生产力部署后全流程手工执行机器人全自动完成业务流程登录指定系统平台加入异常判定保存为报告文档按客户交易行为形成数据表格分析客户交易明细查询客户的详细信息客户列表获取客户号、客户名称、证件号查询总行下发可疑客户编号登录指定系统平台获取并保存异常客编清单向数据湖获取详细交易数据调用python进行数据分析自动填入甄别报告

9、给定初步异常判定并传送报告1-6min/份报告4 h/份报告整理统计数据形成报送材料反洗钱智能甄别助手部署前后对比四、流程&机器人监控、管理说明Process&Robot Orchestrator and Management技术平台业务场景基础设施存储计算网络客 服 营 销运 营 管 理风 险 管 理信用风险管理操作风险管理财务办公管理科技管理集中运作清算管理合规风险管理调查营销产品推荐客服助手研发设计运行管理运维支持RPA平台机器学习平台生物识别平台研发设计，以平台化开发方式，具备丰富的RPA组件库、模板库进行流程开发运行支持，面向各专业系统及用户提供统一的流程自动化服务，并对接人工智能平

10、台，打造智能自动化服务运维管控，机器人运维管控中心，提供图形化运行视图，管理对机器人运行过程、结果及重要参数等直接对接Hadoop总行数据湖数据进行采集分析，避免通过第三方平台进行数据中间处理；独立搭建并使用Mysql开源数据库，减少单一使用美国Oracle数据库潜在的服务终止风险。源 数 据 获 取五、模式和技术创新性Mode and Technological Innovation“异常交易报告客户清单”文件衔接取数功能基于业务预定的规则，自动执行业务流程、活动、事务和任务，下载相关的文档或数据，读取数据并进行相应的加工处理。信 息 处 理五、模式和技术创新性Mode and Techno

11、logical Innovation强化功能解耦，优化系统架构，将原部署在数据库中的数据处理操作前移到前段Python代码中，降低对数据库类型的依赖性；克服因大量的手工操作而导致的较高出错率，高效解决因重复性高且频率频繁、且计算繁琐的操作引起的效率低下问题，报告生成仅在分秒之中完成。架 构 优 化五、模式和技术创新性Mode and Technological Innovation创新输出形式五、模式和技术创新性Mode and Technological Innovation创新性报告输出形式，通过编写Python代码以Word文档形式输出报告，且报告内容包含文字、表格和图形等丰富形式；利用

12、智能机器人对待甄别异常交易报告中的客户信息及交易明细等数据进行采集、整理，并以客户为基准生成异常交易线索以客户为基准生成异常交易线索，给定初步异常行为判定，减少了手工操作带来的不确定因素，提升了数据分析的规范性、准确性，为报告上送提供评判依据异常智能判定五、模式和技术创新性Mode and Technological Innovation六、方案价值与收益Solution Value and Revenue反洗钱智能甄别助手效果统计：自2021/02/24 至2021/05/08主要任务执行情况统计： 执行客编查询：每日一次 执行特殊批次客编查询：5次 甄别报告上传：8000余次 各项任务执行

13、准确率100%实际应用效果：反洗钱异常甄别业务在人员配置和工作强度基本不变得情况下，完成业务量较往月增长约35%，同时数据实时性及报告生成质量得到明显提升。项目收益统计：反洗钱异常甄别业务新旧模式对比，经随机采样验证，对比效果如下：原人工模式：操作查询各项数据耗时约50分钟每份，撰写报告各项耗时约3-4h。RPA全自动模式：操作数据湖取数所有客编共计3h，完成各项录入生成报告平均耗时约60秒每份。RPA全自动模式较原人工模式效率提升极大，将报告生成节省至1-6分钟生成一份完整报告（时间浮动以客户交易数据量为正比），预计可节约15人年。六、方案价值与收益Solution Value and Revenue金融行业正在推动传统银