11月8日，中国人民银行发布《机器人流程自动化技术金融应用指南》（JR/T 0298-2023）（以下简称“《指南》”），于当日实施。

《指南》旨在指导RPA技术在金融领域的应用，引导金融机构合理运用RPA技术打造环节无缝衔接、信息实时交互、资源协同高效的业务处理模式，更好地支撑数字化业务快速发展。

《指南》提供了RPA技术在金融领域应用的参考框架、技术设计、场景应用、安全管理、成效评估等指南。适用于金融机构开展RPA技术应用的产品设计、软件开发、系统评估等。

RPA参考框架主要包括3部分

RPA参考框架主要包括物理资源层、核心功能层以及场景应用层3部分。

其中，物理资源层指RPA设计端、RPA服务端、RPA机器人等RPA技术组件所依赖的软硬件基础设施，为核心功能层和场景应用层提供基础环境支撑。

核心功能层包含研发支持模块（提供RPA平台基础的研发功能，并具备接口功能和人工智能集成功能）、运行支撑模块（提供RPA平台基础的任务调度功能、日志管理功能和资源管理功能）、统筹管理模块（提供运维功能与运营功能）。

场景应用层指基于核心功能层和物理资源层实现RPA金融场景的应用，主要聚焦在手工操作较为集中、人员相对密集、重复性劳动较多的金融业务领域，通过RPA模拟手工作业打通业务流程断点，提升业务运营效率，降低人力成本，规避操作风险。

技术设计分为7个部分

技术设计分为7个部分：

一是物理资源设计。RPA平台支持在物理机、虚拟机与云环境下部署，宜做到：RPA设计端支持客户端和服务器（C/S）方式或浏览器和服务器（B/S）方式访问，支持部署在主流桌面操作系统上；RPA服务端支持部署在主流的服务器操作系统上；RPA数据库支持主流的数据库产品；RPA机器人支持部署在主流桌面操作系统和移动端操作系统上。

二是研发支持模块设计。研发功能上，RPA平台通过RPA设计端将业务需求转化为可自动化运行的RPA机器人流程组件；RPA平台提供流程组件设计研发能力；RPA平台提供公共资源快速复用能力。接口功能上，RPA平台具备调用或被调用接口的能力。AI集成功能上，RPA平台与AI技术集成，扩展智能自动化能力。

三是运行支撑模块设计。调度功能上，实现任务计划的创建、维护、管理、调度等能力。日志管理功能上，实现RPA平台各类日志记录、存储、查询、清理等能力。资源管理功能上，RPA平台具备对RPA机器人、日历、参数等资源的管理能力。

四是统筹管理模块设计。运维功能上，主要提供流程维护、运行监控、消息通知等功能，以满足RPA平台运维要求及提升运维效率。运营功能上，对RPA机器人、流程、场景的全生命周期运营管理。

五是高可用设计。RPA平台具备7×24小时不间断运行的能力，保证各项计算机资源使用稳定：RPA服务端具备高可用部署方案，例如集群、双机热备等；RPA机器人具备高可用部署方案，例如RPA机器人集群部署，确保当某个RPA机器人出现故障不可用时，自动将任务分配至备用RPA机器人。

六是兼容性设计。RPA平台对RPA宿主机操作系统、浏览器、应用软件、数据库等具备良好的兼容性。

七是应用场景设计。结合RPA技术特性提出RPA应用设计原则：针对业务人员日常工作中大量重复的业务流程，宜通过RPA实现流程自动化替代手工操作；针对金融机构内部多个系统间存在流程断点，同时系统改造周期过长导致短时间无法满足业务需要的场景，宜通过RPA实现流程自动化快速满足业务需求；针对业务流程中涉及金融机构外部系统，并且无法通过接口等方式与金融机构内部系统直连，仅能通过业务人员手工操作的业务流程，宜通过RPA实现跨系统对接。

《指南》在这7个部分均提出了较为具体的要求/建议。

场景应用评估有3个维度

《指南》提出了适用建议，是各金融机构对RPA应用场景进行适用性评估时可参考的评估维度与指标。评估维度包括复杂性、重要性与可行性，场景应用方可根据自身情况酌情选择评估维度和指标，并可对指标权重进行适当调整。

复杂性维度包括的评价指标有：涉及系统数量、手工操作占比、例外流程占比、流程变更频率、硬件设备关联度、数据规模、数据规范程度。

重要性维度包括的评价指标有：流程可复用程度、流程用户规模。

可行性维度包括的评价指标有：合规性约束、技术可行性、风险可控性。

最后，《指南》还在安全管理和成效评估方面提出了建议/要求。其中，安全管理方面分为权限管理、审计管理、运行环境、数据保护4点。成效评估方面分为业务评估、交付评估、运营评估3点。

而在附录部分，《指南》提到了适用场景，包括客户服务类、金融业务类、营销获客类、风险管控类、业务运营类、内部管理类等。