随着市场竞争的加剧，越来越多的券商通过智能化与数字化的转型不断提升内部运营水平，建立更加精细化的管理。
证券行业在日常的业务中积累了海量的数据，比如客户的信息数据、交易数据以及市场数据等等，这也意味着证券业的员工每天都要进行数据的采集、分析，不仅要处理的数据量大，而且对数字的准确率要求比较高。
而rpa机器人最擅长的就是处理流程操作高度重复的数据类工作，且具备非侵入式、易部署、成本低等优点，因此在券商数字化转型的道路上rpa有着巨大的发挥空间。
场景一：每日结算
对于证券行业来说，每日的数据结算是必不可少的。面对海量的数据，负责数据清算的人员每天都要对十几套系统进行手工数据清算，然后还要根据清算的结果进行复核验证，这样枯燥的重复操作对于员工而言是非常耗时的一项工作。而rpa可以帮助自动完成大部分的数据清算工作，员工只需要对对清算结果进行复核，大大节省了他们的时间。
场景二：估值处理
估值业务需要估值人员需要根据数据文件做手工清算动作，选择对应的产品，点击估值系统数据读取、转账等按钮，产品数量多且其操作高度重复。因此在这一流程中rpa的使用可以记录每一步模拟的操作，汇总报表供估值人员进行查询和判断。实现了数据和估值的连续性处理，以数据为基础，估值做账自动化。
场景三：文件报送
证券行业的许多业务场景都会涉及到大量对监管机构报送和对外公告文件，包括债券募集书、非标意见书、法律意见书、债券发行的申请报告等等，这些文件长的多达几百页且审核规则复杂。传统的人工审核可能需要耗费大量的时间，且不能达到完全无误的程度。在这一流程中，rpa的使用能大大节省时间和人力成本，人工需要5小时才能阅读完毕的文件，而rpa机器人只需要5分钟，然后交由人工进行复核即可完成。
