機器人流程自動化（RPA）是指可以進行編程以跨各種平臺和應用程序執行基本任務的軟件。這些工具主要針對基於辦公室的功能而設計，能夠按順序執行多個任務。
對於需要限制原有系統的成本與無法對現有系統進行徹底更換的大型現有銀行而言，RPA 仍將是其 “出路”.RPA 將作爲低成本技術軟件，可以用於所有現有銀行應用程序之上。
一線銀行的員工一旦接受了適當的培訓，就不會依賴複雜的代碼和 IT 部門的干預，而是能夠使自己的工作自動化。RPA 將提供一種低成本，高生產率的模型，從而開始改變業務流程外包流程。
爲了優化支出，金融服務提供商將把目標擴展到自動化之外。將 RPA 與 AI 組件（例如文本分析，對話智能或基於機器學習的決策管理）相結合，將使銀行能夠攻擊更廣泛的用例。
爲了支持這些目標，過程發現分析，擴展到少數生產機器人的能力，中心編排和平臺開放性將變得越來越重要。反過來，領先的供應商，例如 Automation Anywhere, 將在爭取地位時進行戰略性收購，對 AI 研究的投資以及合作伙伴關係。
到 2020 年，RPA 將在抵押貸款中得到廣泛使用，其中的申請可能涉及 700 頁以上的協議和法律文件，不僅處理起來既昂貴又費時，而且容易出錯。在美國，Roostify 使用機器學習技術通過識別文本分析中的模式（使用光學字符識別來 “抓取” 紙質文檔中的數據）來提高準確性。
據報道，新加坡華僑銀行已經能夠使用 RPA 將重新定價房屋貸款所需的時間從 45 分鐘減少到僅一分鐘。該過程將檢查客戶是否有資格對其房屋貸款進行重新定價，建議重新定價選項，甚至起草建議電子郵件。推薦閱讀：RPA 在銀行有哪些應用
最終，2020 年將使 RPA 證明這一過程是 “銀子彈” 的想法成爲現實。它無法修復最初中斷的流程。簡單地將其置於次優的銀行業務流程之上，既不會解決也無法解決組織流程問題的根本原因。大多數銀行都在努力將不同的舊系統合併爲一個 RPA 單一工作流。
就基本客戶服務而言，RPA 將繼續以客戶滿意度爲基礎，以最少的支出來降低成本。與 AI 結合使用時，RPA 甚至可以提供更多個性化的客戶服務。但是，新的數字銀行將繼續超越這一點，例如，許多 Revolut 客戶抱怨過分依賴 RPA 以及匿名，非個人或不適當的交互會多麼困難。
這將使人們更加關注渠道過渡，移交和升級程序，以便一旦客戶的語言或服務問題變得過於複雜或情緒激動，RPA 就會變得如同 “智障” 一樣。
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