一、项目背景及目标

分支行反洗钱客户风险评级工作中，“人员操作质效双低”问题已成为制约评级质量的核心瓶颈：一方面，分支行柜员日常业务饱和，叠加部分人员反洗钱专业知识储备不足、风险识别敏感度弱，导致实操中对客户资料多停留在形式审查层面，实质性风险排查流于表面；另一方面，人工复评环节存在明显短板，大量人员直接沿用系统初评结论，缺乏对客户实际交易特征、身份背景的深度分析，难以精准匹配客户真实风险水平，且在海量评级任务压力下，为追赶时限常出现“重速度、轻质量”的情况，进一步加剧了评级结果的合规风险与偏差隐患，与反洗钱工作“精准识别、有效防控”的核心要求存在差距。因此，赣州银行引入RPA机器人替代分支行人工操作，同步通过机器人精准执行评级流程，实现评级效率提升与质量保障的双向统一。

二、项目/策略方案

存量客户反洗钱低风险、较低风险评级流程，构建“SQL精准数据挖掘+RPA流程自动化+结构化台账可视化”三位一体技术体系，实现全链路科技赋能：

1.数据层精准提效：依托SQL结构化查询技术，基于客户构建多维度数据筛选模型，可自动穿透提取客户风险评级所需的客户属性、交易历史、身份信息等核心判断因子，规避人工筛选的数据遗漏与误差；

2.流程层智能闭环：引入RPA机器人执行端7*24小时自动化操作，不仅能依据预设规则完成客户风险等级划分，还可自动触发评级提交、审核节点流转，并实时反馈流程状态，彻底替代人工录入、节点催办等低效工作；

3.结果层清晰可溯：评级结果以结构化台账形式自动生成，除直观展示客户风险等级外，还通过数据关联技术将评级原因（如“交易频率符合低、较低风险阈值”“身份信息核验完整”）与原始数据来源一键绑定，实现风险判定依据的可视化追溯。

三、创新点

该技术方案以“数据-流程-结果”全链条科技渗透为核心逻辑，创新构建智能提效与合规护航双价值闭环：在数据端，通过SQL多维度挖掘模型实现风险因子的穿透式提取，从源头规避人工筛选偏差；在流程端，依托RPA端自动化替代人工操作，打破传统评级的环节壁垒；在结果端，以结构化台账可视化技术实现评级依据的一键追溯，满足监管审计要求。这种全链路创新不仅从根本上保障了风险评级的精准度与合规性，更将分支行录入岗在低、较低风险评级工作量降低，真正让科技降本与智能提质从理念落地为可量化、可验证的实际成效，重塑反洗钱低风险、较低风险评级的效率与质量标准。

四、项目过程管理

1.需求阶段

组建跨部门专项小组，联合分支行录入岗、科技部人员开展需求访谈，严格参照《金融机构洗钱和恐怖融资风险评估及客户分类管理指引》等人民银行核心制度要求，重点落实“全面性、动态管理、风险相当”原则及客户特性、地域、业务、行业四大风险评估要素，明确数据提取维度（如客户属性、交易阈值等合规必填项）、RPA自动化节点（如提交触发条件、审核反馈机制、异常交易回溯触发规则）及台账可视化需求（如追溯字段需覆盖原始数据来源、评级决策逻辑，展示格式满足监管审计可溯要求），最终形成《需求规格说明书》，经审核后正式定稿。

2.开发阶段

分模块推进技术落地，反洗钱系统建设团队完成多维度数据筛选模型开发，实现客户号与风险因子的自动关联提取；RPA团队搭建流程自动化脚本，覆盖“数据调用-等级划分-提交审核-状态反馈”全链路；台账开发组完成结构化模板设计，实现评级结果与原始数据的一键追溯功能。

3.测试阶段

多轮测试：先开展单元测试（验证单个技术模块功能，如SQL提取数据的完整性、RPA节点流转的准确性），再进行集成测试（测试各模块联动效果，如RPA调用SQL数据后评级逻辑的正确性），最后开展验收测试（UAT），整理操作意见并优化，确保系统符合实际业务场景。

4.试运行阶段

（1） 选取2家不同业务规模的分支行作为试点，部署技术系统并试运行，每日监控关键指标（如RPA自动化成功率、SQL数据提取准确率、台账追溯响应速度），安排技术人员专项支持，及时解决试点中出现的问题（如数据接口适配问题、操作流程卡点）。

（2）针对分支行录入岗、审核岗开展分层培训：对录入岗重点培训系统操作流程，对审核岗重点讲解台账追溯功能（如评级原因核查、数据来源验证），确保相关人员100%掌握系统操作。

5.上线与运维优化阶段

（1）试点运行无重大问题后，全行推广系统，上线前发布系统优化通知，上线后1周内开展每日巡检，保障系统稳定运行。

（2）建立长效运维机制：技术团队每月输出运维报告，分析系统运行数据（如自动化率、错误率）；业务端不定期反馈优化建议（如新增风险因子、简化审核步骤），持续迭代系统功能，确保技术方案始终匹配反洗钱工作需求。

五、运营情况

赣州银行在RPA机器人自动化评级项目落地过程中，采用“试点验证-全面推广-制度配套”的递进式运营策略，确保系统高效适配业务需求：2024年4-5月，优先选取2家不同业务规模的分支行开展试运行，重点测试系统在实际场景中的自动化评级准确率、流程衔接流畅度，同步收集一线操作反馈并优化功能细节，为全行推广奠定基础；2024年6月2日，在试点验证无重大问题后，该项目在全行正式上线，全面覆盖反洗钱低风险、较低风险客户评级场景；上线同期，完成配套制度的修订与下发，确保分支行在规范操作的前提下，快速应用自动化工具替代人工评级，初期运营阶段即展现出显著的效率提升效果。

六、项目成效

为精准提升反洗钱客户风险评级质量、切实减轻分支行录入岗工作负担，赣州银行于2024年6月2日在全行上线RPA机器人自动化评级项目，全面替代低、较低风险客户的人工评级初评操作。项目自投产以来运行成效显著：初期整体自动化通过率达75%，经持续优化调试后，2025年10月通过率已提升至82%，自动化适配能力持续增强；截至2025年10月，累计完成48.61万余笔客户风险评级处理，直接节约人工工时约1.6万小时，真正实现“评级质量优化”与“人力成本降低”的双重目标，为反洗钱工作高效开展注入科技动能。

七、经验总结

存量客户反洗钱低风险、较低风险评级技术项目的核心经验，在于以监管合规为锚点，全程嵌入人行反洗钱制度要求，从需求设计到运维迭代确保技术与合规同向；以全链路协同破局，通过跨部门专项组联动、分支行试点反馈与培训，打通技术与业务衔接壁垒；以量化价值为导向，依托SQL、RPA及可视化技术，将RPA机器人自动化评级通过率提升至82%，RPA机器人处理速度压缩至45秒/笔、录入岗工作量减少60%，最终以“合规达标、业务适配、成效可衡量”的模式，完成从“人工驱动”到“科技驱动”的转型，为反洗钱领域技术应用提供实践模板。