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行业解决方案某省农信社全行级数据治理机器人项目
客户背景
该银行在数据管理和数据应用方面存在以下问题：
项目实施前期，由于数据标准的缺失，导致业务数据存在数据口径不一致、垃圾数据、数据缺失等问题，业务数据的预处理工作量大。在做数据采集时，由于校验规则不完整，智能录入应用尚不能全面实施，人工数据检查和数据补录消耗大量人力；
在项目实施中期，已实施系统的数据质量管理工作量大，导致占用大量实施人员，导致后续系统推进人员不足。
解决方案
遵循数据治理管理要求，在上百个业务系统中，打造多款智能机器人：
在项目前期，辅助生成数据质量规则的“规则辅助生成机器人”
利用RPA技术分析业务系统的数据库结构和数据映射、转换要求，自动生成一套数据规则，并自动对数据进行校验，将校验结果中有问题的数据发送给业务人员进行人工分析，并根据人工分析结果自动进行规则的汇总。通过RPA的自动操作，大幅降低了生成数据质量规则的工作量。
在项目中期，每日执行的“数据质量检核机器人”
利用RPA技术，按照数据质量检核规则要求，每日进行数据检核，生成数据质量检核报告，并将存在问题的报告发送给相关业务人员。大幅减少了对以接入业务系统数据质量检核对业务人员的占用，节省出人力对新接入业务系统数据进行治理。
取得成果
该客户大数据平台已接入100多个业务系统的数据，由于RPA方案的引入，使得行方人力投入控制在60人以内，人力投入在行方接受的范围，项目得以启动。目前已部署RPA机器人50+，每日执行数据质量核检任务160+，每月节省人力20人月。
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