應收帳款：這可能是財務職能中 沒有廢話全色肉的黃文:RPA 最明確的用例之一。任何具有 SAP 財務軟件經驗的人都會認識到催款和其他債務人管理業務流程中涉及的艱巨任務，這可能需要嚴格定義，但有時在查找付款時需要采取不同的步驟。雖然之前很難對軟件進行編程以執行這些任務，但機器學習的出現使得 RPA 解決方案能夠根據文職人員如何處理這些日常任務來跟蹤和構建規則。

　　投資管理：投資顧問市場上的機器人顧問是最佳選擇。專門的投資經理人也許是很多人的選擇，但是高額的費用并不能滿足各階級需要投資的人群，而 RPA 則可以通過數據分析，為那些投資經理人忽視的人群提供可靠的、安全的投資建議，以滿足各階級人群的投資需求。

　　數據管理：RPA 不僅適用于日常運營，還可以幫助業務變革。正如我們上面提到的，許多金融機構正在與過時的系統搏斗，這些系統需要極大的努力，特別是在數據遷移方面。這可能會導致技術轉型，涉及到他們正在更換的舊系統的手動輸入，這在無形之中在增加了財務成本和時間成本，而使用 RPA，則可以解放人力成本，讓他們從事那些更加需要智能的事情，從而提高公司的效益。

　　保險單創建：對于保險公司來說，很多新客戶需要根據自己的情況量身定制保單。但是，大多數新政策可以被認為是“樣板”，不需要太多人力專業知識。對于這些適合所有人的政策，RPA 可以建立最佳實踐，并以最少的人為疏忽向適當的客戶提供這些政策。

　　這些領域的使用應該掌握 RPA 在金融領域的基本功能及其潛力。就衡量 RPA 主導的業務流程的影響和動態而言，這種變化的更廣泛背景非常重要。使用聊天機器人，過程挖掘和認知計算等其他突破在 RPA 的采用中發揮著作用。反過來，這種新工具的浪潮將導致一批新的專業人員與這些工具合作，以提高生產力和效率。

　　像 RPA 這樣的 AI 工具的出現不僅僅涉及用機器動作一對一地替換人的行為，現實是業務流程（以及某些情況下的業務模型）將需要基于新的來重新考慮可用選項。越來越多的勞動力將被用來充分利用這些工具的功能，而在處理重復性工作時會減少工作量。