數(shù)字金融的飛速發(fā)展，使得運營的數(shù)字化程度成為決定遠程銀行經(jīng)營競爭力的關(guān)鍵因素。文章通過指出目前遠程銀行在傳統(tǒng)運營管理中存在的問題，引出為了解決上述問題設(shè)計的基于數(shù)字模型和RPA技術(shù)的數(shù)字化運營解決方案，并通過展示數(shù)字化運營舉措在日常管理的實際運用效果，論證數(shù)字化運營手段在提升遠程銀行的日常管理水平中具有的豐富潛力。
01遠程銀行數(shù)字化運營背景
隨著現(xiàn)代科技的飛速發(fā)展，數(shù)字金融正深刻重構(gòu)、調(diào)整和優(yōu)化全球金融格局，在全面數(shù)字化的浪潮裹挾中，如果運營的數(shù)字化程度沒有得到顯著提升，那么管理效率、決策敏感度以及經(jīng)營競爭力將受到極大的影響。
近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)技術(shù)的長足進步，市場需求的急劇變化使銀行業(yè)對數(shù)字化管理、精細化管理的要求逐漸提升，這就要求企業(yè)充分利用可供獲取的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，運用全新的智能化手段對自身發(fā)展狀況和員工行為進行監(jiān)控和預警，并迅速做出管理決策。
在銀行業(yè)呼叫中心的管理中，由于日常管理人員可以通過內(nèi)部的各項管理系統(tǒng)獲取滿意度、通話時長、業(yè)務(wù)比例、營銷收益等多維度數(shù)據(jù)，將這些數(shù)字進行科學、自動化地匯總分析將有助于管理者顯著的提高管理效率。
02遠程銀行管理存在的問題
1、績效管理決策滯后。
傳統(tǒng)的指標管理僅能呈現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)信息，未實現(xiàn)對員工業(yè)績變動趨勢的預測。管理人員依靠現(xiàn)有數(shù)據(jù)，僅能做到事后管理，不能及時發(fā)現(xiàn)業(yè)績已出現(xiàn)下滑態(tài)勢的員工，管理布放有滯后，需要有前瞻性的數(shù)據(jù)分析模型，為管理者提前預警，提前干預。
2、數(shù)據(jù)整合程度不高。
在后臺管理時，由于不同的指標數(shù)據(jù)來源于多個業(yè)務(wù)平臺和管理系統(tǒng)，由于不同數(shù)據(jù)標準化程度不高，管理人員仍然必須每天往返于多個系統(tǒng)之間執(zhí)行大量的手動工作，在數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)、轉(zhuǎn)錄和機械計算上耗費了大量的時間，管理者無法專注提升管理價值。
3、中臺員工負擔較重。
中臺檢查員工在落實質(zhì)檢、稽核等工作時往往需要人工檢測數(shù)據(jù)，耗費了大量人力成本，極大制約了客服代表及管理人員由“問題檢查者”向“價值創(chuàng)造者”改變，基層業(yè)務(wù)人員亟待賦能減負。
03數(shù)字化運營基本舉措
1、全面梳理現(xiàn)有數(shù)據(jù)。
對多個系統(tǒng)導出的數(shù)據(jù)特點進行分析，針對不同展現(xiàn)形式的數(shù)據(jù)設(shè)計自動修改格式、抓取數(shù)據(jù)的接口模塊，統(tǒng)一所有數(shù)據(jù)的格式，同時保證數(shù)據(jù)的準確性和完整性。
2、建立動態(tài)監(jiān)測模型。
通過整合現(xiàn)有原始數(shù)據(jù)、建立不同績效變量之間的一一對應(yīng)關(guān)系、運用LINEST多元回歸分析等數(shù)字化手段，經(jīng)過設(shè)置預設(shè)條件—分析多維數(shù)據(jù)—預測動態(tài)趨勢—生成預警結(jié)果的流程，實現(xiàn)數(shù)據(jù)自動化匯總、趨勢動態(tài)化預測、結(jié)果差異化預警。
同時，對于客服代表個人也建立其業(yè)績水平相對于整體客服代表的散點圖，可視化模擬指標擬合曲線和象限分布，形成員工業(yè)績畫像，員工業(yè)績水平一目了然。以員工服務(wù)質(zhì)量指標表現(xiàn)情況展示為例，區(qū)別于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析的割裂和數(shù)據(jù)呈現(xiàn)模式的單一，模型實現(xiàn)了整體排名情況、特定員工排名情況的聯(lián)動分析和可視化呈現(xiàn)，通過員工畫像直觀清晰展示其服務(wù)質(zhì)量變化趨勢，針對不同象限員工因人施策，實現(xiàn)管理的精準布放（圖1）。
圖1 員工指標表現(xiàn)情況象限圖
3、前置化管理決策。
設(shè)計較完善的數(shù)學模型，通過大數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計方式，對歷史數(shù)據(jù)進行科學的回歸分析和預測，對變動趨勢異常（有下滑傾向）的個人（班組）高亮標示，提醒管理人員關(guān)注異常的個人（班組），管理人員可在服務(wù)質(zhì)量大幅下降前主動采取提前介入措施，有效遏制服務(wù)質(zhì)量下滑趨勢，將服務(wù)質(zhì)量管理從事后處理變?yōu)槭虑邦A警和事中控制，實現(xiàn)管理前置（圖2）。
圖2 績效數(shù)據(jù)分析模型及結(jié)果展示
4、RPA自動化賦能。
運營中可實現(xiàn)RPA程序?qū)笈_統(tǒng)計的賦能減負。RPA全稱流程自動化機器人，是能夠模仿用戶在電腦上手工操作，自動化完成標準化操作的計算機應(yīng)用程序。
在后臺管理中設(shè)計RPA程序，模仿管理人員人機交互流程，可實現(xiàn)對員工在線時長、話后滿意度、接聽量、在線解決率等標準化數(shù)據(jù)的自動導出和匯總，運用機器智能算法編程，對包括“數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)”多個步驟的手工計算進行替代，實現(xiàn)計算機按一定規(guī)則對數(shù)據(jù)進行匯總整理，并實現(xiàn)業(yè)績指標的“一鍵生成”。不僅如此，在對客服代表進行線上行為排查和實時短信發(fā)送排查時，可以將RPA和機器學習技術(shù)相結(jié)合，將員工行為、短信發(fā)送情況與既有規(guī)則進行比對，并進一步自動得出是否合規(guī)的統(tǒng)計結(jié)論。
業(yè)務(wù)檢查時RPA助力“數(shù)據(jù)中臺”建設(shè)。在稽查業(yè)務(wù)中通過設(shè)計RPA自動化模塊，實現(xiàn)由RPA系統(tǒng)自動抓取和識別關(guān)鍵詞，并自動比對關(guān)鍵要素得出稽核結(jié)論，實現(xiàn)業(yè)務(wù)準確性檢查自動化，減少業(yè)務(wù)稽核員工的手工操作，從而專注于服務(wù)質(zhì)量、語音語調(diào)等非標準化指標的檢查，合理調(diào)配人力資源，實現(xiàn)賦能減負，助力實現(xiàn)中臺的數(shù)字化運營管理。
04數(shù)字化運營管理效果
1、合規(guī)管控觸手大幅延伸。
RPA可實現(xiàn)重復性監(jiān)測動作的自動化處理，合規(guī)性比對的效率大幅增加，覆蓋面更廣，實現(xiàn)抽樣檢測到全量檢測的轉(zhuǎn)變。在數(shù)字模型和RPA技術(shù)落地前，對特定服務(wù)的排查主要依靠飛行檢查和常態(tài)化抽檢，人力布放上在最高峰每日也僅可抽查309個數(shù)據(jù)，不僅抽查效率較低，同時也使大量人力困于重復性勞動中。
而在落地實施后，每日通過RPA機器人可直接對全量數(shù)據(jù)進行抽檢，最高每日可抽查25324個數(shù)據(jù)，抽檢量較之前提高了81倍。不僅如此，在人力布放上，RPA技術(shù)也僅需布放1人用于模型監(jiān)控即可，其他人力均可用于模型設(shè)計、模型調(diào)優(yōu)、審查流程合規(guī)性等價值創(chuàng)造性工作，大幅優(yōu)化了合規(guī)人員的人力結(jié)構(gòu)（圖3）。
圖3 RPA技術(shù)落地前后合規(guī)抽檢量對比（單位：筆）
2、績效指標指引更加精準。
數(shù)字化運營舉措投入使用前，因為服務(wù)質(zhì)量指標呈現(xiàn)不全面，管理者關(guān)注重心較多集中于不滿意較多、滿意度靠后、質(zhì)檢評分低的員工，而服務(wù)質(zhì)量指標有下滑趨勢但未明顯惡化的員工容易被忽略，只能通過在線錄音進行抽查，針對性不強，導致服務(wù)質(zhì)量不佳的趨勢持續(xù)，等到員工指標明顯不佳時，員工滿意度已遠低于滿意度平均水平，管理者更多扮演“救火隊員”的角色。
數(shù)字化運營舉措投入使用后，能夠從海量數(shù)據(jù)中自動監(jiān)測到數(shù)據(jù)異常的員工，較人工查找覆蓋面更廣、更有針對性，管理者更多扮演“安全檢查員”的角色，及時精準的發(fā)現(xiàn)苗頭并采取措施，管理效能大幅提升。模型運用初期，短期內(nèi)應(yīng)關(guān)注人員較可比期間增多，但隨著管理措施的實施，需關(guān)注人員反而較少，員工個人滿意度持續(xù)趨穩(wěn)，管理精準性明顯提升（圖4）。
圖4 數(shù)字化運營舉措使用前后應(yīng)關(guān)注人數(shù)對比
3、員工業(yè)務(wù)技能提升加速。
以某員工服務(wù)質(zhì)量數(shù)據(jù)為例，該員工在數(shù)字化運用舉措投入使用前質(zhì)檢成績高于30%員工，滿意度高于55%員工，質(zhì)檢和滿意度均不屬于亟需提升的范疇，按常規(guī)服務(wù)質(zhì)量管理“抓重點、照顧一般”策略，管理人員不做過多介入。
模型投入使用后，根據(jù)模型中的散點圖，識別出該員工處于“滿意度高，質(zhì)檢低”的象限內(nèi)，需要大力提升問題處理效率，武漢分中心因人施策，針對該類員工加大業(yè)務(wù)培訓力度，最終該員工經(jīng)過1個月的強化訓練質(zhì)檢成績大幅提升，質(zhì)檢成績超越80%員工，話后滿意度首次達到100%，進入“滿意度和質(zhì)檢雙高”的象限，并一直保持（圖5）。
圖5 某員工在象限圖中成長軌跡
05結(jié)論
遠程銀行是人員密集型、知識密集型和數(shù)據(jù)密集型的專業(yè)化服務(wù)部門,由于在遠程銀行的管理中數(shù)字是在管理上溝通管理者和一線客服代表的關(guān)鍵一環(huán)，如何高效、準確、創(chuàng)造性的處理數(shù)據(jù)是增強管理效率的關(guān)鍵所在。
通過對數(shù)據(jù)模型、RPA技術(shù)的實地運用，不僅能大幅提升管理效率,也能令員工高效快速回答客戶疑難,這印證出數(shù)字化運營手段在遠程銀行的日常管理中具有極大的價值，值得遠程銀行中心的管理者探究和運用。
