1.1.1　需求分析

A金融机构下若干分支机构每日会发生多笔多渠道、多途径的买卖交易，需要识别出其中的大额交易，对其实施额外的风险管理制度。该业务当前是通过人工的方式将各分支机构的交易数据下载下来，提交总部汇总，再通过人为筛选的方式将大额数据提取出来发送给客户经理，提醒其对这些客户进行追踪分析。整个流程的处理过程由于涉及的分支机构多，汇总难度大，且难保证时效性。现引入RPA技术，通过实施大额交易客户筛选机器人来自动实现以上场景，将人员从低价值活动中解放出来，提高流程效率及效果。具体业务流程需求分析如下。

1．数据存储位置分析

该金融机构各分支机构的数据表由各分支机构在规定时间内上传至指定网站，机器人通过打开浏览器输入指定网址后，依次下载这些数据表至本地。该过程可以通过RPA中的Web自动化、等待下载活动等组件来实现。

2．数据样式分析

交易数据表是Excel格式，有交易机构号、机构名称、客户名称、交易日期、买入金额、卖出金额等字段，需要先汇总所有交易表的数据，再提取客户名称、买入金额和卖出金额这三个字段。该过程可以采用RPA中的Excel自动化来处理表格的打开、读取、筛选及输入。

3．数据筛选规则分析

数据的筛选规则是筛选出“买入金额>=1000万元”或“卖出金额>=1000万元”的交易，将这些交易客户判定为大额交易客户。