中國人民銀行《金融科技發展規劃（2022~2025年》指出：運用機器人流程自動化（RPA）、自然語言處理（NLP）、智能字符識別（ICR）等智能技術開展端到端數字化流程重構，打通部門間業務阻隔與流程斷點，實現跨角色、跨時序的業務靈活定制與編排，打造環節無縫銜接、信息實時交互、資源協同高效的業務處理模式，更好支撐數字化業務發展。

人保財險科技運營部自2019年以來探索引入RPA技術，打造數字員工，將大量重復且規則明確的業務操作由機器人自動執行替代人工操作，節省員工在機械、重復、耗時工作上的工作量和時間，使員工可以從事更有價值和創造性的工作，有效提升運營效能和人力績效。經過兩年左右的不斷嘗試并積累經驗，2022年，科技運營部將數字員工平臺項目納入人保財險“三化”建設首批項目清單，通過建章立制、組建CoE（Center of Excellence，一般稱卓越中心，負責統籌推動RPA應用）、深挖場景、打造平臺、強化管控、技術創新等舉措，自上而下有組織地推動RPA系統化、規范化、規模化應用，促進降本增效，助力公司運營自動化和數字化轉型。

截至2022年11月底，數字員工平臺已在人保財險總分公司上線612個RPA流程，打造699名數字員工，涵蓋總部及33家省級分公司。2022年以來，數字員工累計運行時長超過84萬小時，節約人工工作量超過356人年，有效提升了業務運營效率和人力效能，實現降本增效。

廣泛應用的車險核保機器人。在車險業務中，存在大量規則清晰且重復性高的核保工作，核保處理時需要操作多個系統，人工處理的工作量、復雜度、易錯程度都較高，處理的時效性也不能完全滿足業務需要。針對這一場景，開發車險核保機器人輔助人工處理核保工作，通過RPA融合OCR技術，提升信息審核速度及準確性，輔助人工快速完成核保操作，效率提升600%。采用總分協同模式對數字員工進行集中管理，目前車險核保機器人已在28家省級分公司上線，2022年以來已累計節約37人年工作量。其中，人保財險福建分公司共上線9個車險核保機器人，平均每天處理300單業務，替代7名人工。

集中部署的理賠集審照片分揀機器人。在理賠業務中，在線理賠坐席需要通過集中審核平臺對各個渠道上傳的海量照片進行人工審核和分揀，工作量大，耗費人力成本高。針對這一場景，開發理賠集審照片分揀機器人，通過RPA融合OCR技術對照片關鍵信息進行自動提取和識別，將識別后的照片自動分揀至對應目錄，大幅提升線上理賠處理時效。理賠集審照片分揀機器人自2021年年底上線以來，采用總部集中部署的方式，共部署15名數字員工，累計運行22019小時，節約人力1633人天，有效提高了分揀效率和準確率，在為理賠坐席減負的同時，將數字員工的處理結果記錄在表格中，每日交由指定人員對結果進行二次檢查，保證流程運行平穩且風險可控。

處理短期大批量業務的農險業務機器人。農險業務具有受政策約束較大、集中出單占比高、季節性較強等特點。在一些特殊的應用場景，如財政部下發《中央財政農業保險保費補貼管理辦法》要求調整政策性農險各險種的各級財政補貼比例、農險集中承保錄單時進行海量影像上傳、農險理賠大客戶案件抽檢要求下載系統案件清單及影像資料時，業務量巨大且對時效性及數據質量要求都很高，分公司往往需要抽調大量業務人員集中在數天或數十天內加班加點完成上萬件保單的錄單、批改或資料下載操作。為提高業務處理效率，開發上線農險政策性系數批改機器人、農險影像上傳機器人、農險理賠資料下載機器人等農險業務機器人。根據業務需要，快速部署數十名數字員工，完成短期大批量任務后再將機器人許可資源釋放，極大地發揮了數字員工快速部署、靈活適配業務的優勢，減輕了基層一線的工作負擔。2022年7月，人保財險河南分公司緊急開發上線并部署15個農險政策性系數批改機器人，共運行2個月，完成23890單批改工作，節約人力498人天。

開創數字員工服務化模式的運維機器人。人保財險湖南分公司科技運營部率先提出“數字員工服務化”理念并實現落地，自主開發“小南同學”智能運維應用。一方面依托企業微信工作臺作為入口，接收用戶以自然語言方式下達的任務命令并轉化為數字員工可以理解的任務消息，另一方面將各類運維數字員工封裝成標準化服務以便調用。各數字員工監聽消息，當監聽到歸屬于自身的任務消息時則自動執行，并將執行結果返回“小南同學”前端并反饋用戶。“小南同學”將日常運維中的重復工作交給數字員工自動解決，如車險投保預確認、重新轉保單、電子保單重發等，實現運維工作的智能化自執行，并將數字員工的調用無縫融入運維工作場景，支持數字員工的自定義擴展和快速接入，實現“數字員工服務化”模式。人保財險科技運營部基于湖南分公司創新探索，打造統頒“人保小智”智能運維應用并進行全國推廣。

數字員工具有廣闊的應用前景。下一步，人保財險科技運營部將持續深化數字員工建設和應用，協同業務部門及分公司進一步挖掘、擴大應用場景，優化、完善數字員工運營管理平臺支撐能力，提升數字員工效能以及運行穩定性，加強總分協同、技術培訓和流程推廣，深化RPA與AI等技術融合創新，積極與同業交流學習先進經驗，探索應用RPM（機器人流程挖掘）技術發掘更多應用場景，進一步促進降本增效，助力運營向自動化和智能化轉型。