数字金融的飞速发展，使得运营的数字化程度成为决定远程银行经营竞争力的关键因素。文章通过指出目前远程银行在传统运营管理中存在的问题，引出为了解决上述问题设计的基于数字模型和RPA技术的数字化运营解决方案，并通过展示数字化运营举措在日常管理的实际运用效果，论证数字化运营手段在提升远程银行的日常管理水平中具有的丰富潜力。

01远程银行数字化运营背景

随着现代科技的飞速发展，数字金融正深刻重构、调整和优化全球金融格局，在全面数字化的浪潮裹挟中，如果运营的数字化程度没有得到显著提升，那么管理效率、决策敏感度以及经营竞争力将受到极大的影响。

近年来，随着互联网、大数据技术的长足进步，市场需求的急剧变化使银行业对数字化管理、精细化管理的要求逐渐提升，这就要求企业充分利用可供获取的结构化和非结构化数据，运用全新的智能化手段对自身发展状况和员工行为进行监控和预警，并迅速做出管理决策。

在银行业呼叫中心的管理中，由于日常管理人员可以通过内部的各项管理系统获取满意度、通话时长、业务比例、营销收益等多维度数据，将这些数字进行科学、自动化地汇总分析将有助于管理者显著的提高管理效率。

02远程银行管理存在的问题

1、绩效管理决策滞后。

传统的指标管理仅能呈现历史数据信息，未实现对员工业绩变动趋势的预测。管理人员依靠现有数据，仅能做到事后管理，不能及时发现业绩已出现下滑态势的员工，管理布放有滞后，需要有前瞻性的数据分析模型，为管理者提前预警，提前干预。
2、数据整合程度不高。
在后台管理时，由于不同的指标数据来源于多个业务平台和管理系统，由于不同数据标准化程度不高，管理人员仍然必须每天往返于多个系统之间执行大量的手动工作，在数据协调、转录和机械计算上耗费了大量的时间，管理者无法专注提升管理价值。
3、中台员工负担较重。
中台检查员工在落实质检、稽核等工作时往往需要人工检测数据，耗费了大量人力成本，极大制约了客服代表及管理人员由“问题检查者”向“价值创造者”改变，基层业务人员亟待赋能减负。

03数字化运营基本举措

1、全面梳理现有数据。

对多个系统导出的数据特点进行分析，针对不同展现形式的数据设计自动修改格式、抓取数据的接口模块，统一所有数据的格式，同时保证数据的准确性和完整性。
2、建立动态监测模型。
通过整合现有原始数据、建立不同绩效变量之间的一一对应关系、运用LINEST多元回归分析等数字化手段，经过设置预设条件—分析多维数据—预测动态趋势—生成预警结果的流程，实现数据自动化汇总、趋势动态化预测、结果差异化预警。
同时，对于客服代表个人也建立其业绩水平相对于整体客服代表的散点图，可视化模拟指标拟合曲线和象限分布，形成员工业绩画像，员工业绩水平一目了然。以员工服务质量指标表现情况展示为例，区别于传统的数据分析的割裂和数据呈现模式的单一，模型实现了整体排名情况、特定员工排名情况的联动分析和可视化呈现，通过员工画像直观清晰展示其服务质量变化趋势，针对不同象限员工因人施策，实现管理的精准布放（图1）。

3、前置化管理决策。
设计较完善的数学模型，通过大数据分析统计方式，对历史数据进行科学的回归分析和预测，对变动趋势异常（有下滑倾向）的个人（班组）高亮标示，提醒管理人员关注异常的个人（班组），管理人员可在服务质量大幅下降前主动采取提前介入措施，有效遏制服务质量下滑趋势，将服务质量管理从事后处理变为事前预警和事中控制，实现管理前置（图2）。
4、RPA自动化赋能。

运营中可实现RPA程序对后台统计的赋能减负。RPA全称流程自动化机器人，是能够模仿用户在电脑上手工操作，自动化完成标准化操作的计算机应用程序。

在后台管理中设计RPA程序，模仿管理人员人机交互流程，可实现对员工在线时长、话后满意度、接听量、在线解决率等标准化数据的自动导出和汇总，运用机器智能算法编程，对包括“数据录入、数据整理、数据计算、数据呈现”多个步骤的手工计算进行替代，实现计算机按一定规则对数据进行汇总整理，并实现业绩指标的“一键生成”。不仅如此，在对客服代表进行线上行为排查和实时短信发送排查时，可以将RPA和机器学习技术相结合，将员工行为、短信发送情况与既有规则进行比对，并进一步自动得出是否合规的统计结论。

业务检查时RPA助力“数据中台”建设。在稽查业务中通过设计RPA自动化模块，实现由RPA系统自动抓取和识别关键词，并自动比对关键要素得出稽核结论，实现业务准确性检查自动化，减少业务稽核员工的手工操作，从而专注于服务质量、语音语调等非标准化指标的检查，合理调配人力资源，实现赋能减负，助力实现中台的数字化运营管理。

04数字化运营管理效果
1、合规管控触手大幅延伸。

RPA可实现重复性监测动作的自动化处理，合规性比对的效率大幅增加，覆盖面更广，实现抽样检测到全量检测的转变。在数字模型和RPA技术落地前，对特定服务的排查主要依靠飞行检查和常态化抽检，人力布放上在最高峰每日也仅可抽查309个数据，不仅抽查效率较低，同时也使大量人力困于重复性劳动中。

而在落地实施后，每日通过RPA机器人可直接对全量数据进行抽检，最高每日可抽查25324个数据，抽检量较之前提高了81倍。不仅如此，在人力布放上，RPA技术也仅需布放1人用于模型监控即可，其他人力均可用于模型设计、模型调优、审查流程合规性等价值创造性工作，大幅优化了合规人员的人力结构（图3）。
2、绩效指标指引更加精准。

数字化运营举措投入使用前，因为服务质量指标呈现不全面，管理者关注重心较多集中于不满意较多、满意度靠后、质检评分低的员工，而服务质量指标有下滑趋势但未明显恶化的员工容易被忽略，只能通过在线录音进行抽查，针对性不强，导致服务质量不佳的趋势持续，等到员工指标明显不佳时，员工满意度已远低于满意度平均水平，管理者更多扮演“救火队员”的角色。

数字化运营举措投入使用后，能够从海量数据中自动监测到数据异常的员工，较人工查找覆盖面更广、更有针对性，管理者更多扮演“安全检查员”的角色，及时精准的发现苗头并采取措施，管理效能大幅提升。模型运用初期，短期内应关注人员较可比期间增多，但随着管理措施的实施，需关注人员反而较少，员工个人满意度持续趋稳，管理精准性明显提升（图4）。
3、员工业务技能提升加速。

以某员工服务质量数据为例，该员工在数字化运用举措投入使用前质检成绩高于30%员工，满意度高于55%员工，质检和满意度均不属于亟需提升的范畴，按常规服务质量管理“抓重点、照顾一般”策略，管理人员不做过多介入。

模型投入使用后，根据模型中的散点图，识别出该员工处于“满意度高，质检低”的象限内，需要大力提升问题处理效率，武汉分中心因人施策，针对该类员工加大业务培训力度，最终该员工经过1个月的强化训练质检成绩大幅提升，质检成绩超越80%员工，话后满意度首次达到100%，进入“满意度和质检双高”的象限，并一直保持（图5）。

05结论

远程银行是人员密集型、知识密集型和数据密集型的专业化服务部门,由于在远程银行的管理中数字是在管理上沟通管理者和一线客服代表的关键一环，如何高效、准确、创造性的处理数据是增强管理效率的关键所在。

通过对数据模型、RPA技术的实地运用，不仅能大幅提升管理效率,也能令员工高效快速回答客户疑难,这印证出数字化运营手段在远程银行的日常管理中具有极大的价值，值得远程银行中心的管理者探究和运用。