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当下，中国互联网产业已经进入了相对成熟的发展阶段，以电商、互联网广告和移动游戏为代表的核心互联网产业规模增速亦自2017年起持续放缓，拓展海外市场以寻找更加新的增长机会，已经成为了中国互联网产业的重要共识。

易观分析：银行应用RPA时，可以基于成熟的银行应用实践经验，在立项阶段对RPA进行全面规划：明确RPA的定位、场景开发批次、投入产出比和制定安全规范制度。

易观分析：“十四五”规划《纲要》中明确指出，要打造数字经济新优势。《纲要》出台后，各省市积极响应。其中，《四川省加快推进新型基础设施建设行动方案（2020-2022年）》中提出，四川计划到2022年底，数字经济规模达到2万亿元。 作为数字经济领域极具前瞻性的内容，《数字经济全景白皮书》浓缩了易观分析对于数字经济各行业经验和数据的积累，并结合数字时代企业的实际业务和未来面临的挑战，以及数字技术的创新突破等因素，最终从数字经济发展大势以及各领域案例入手，帮助企业明确在数字化浪潮下的行业定位以及业务发展方向。 此次，易观分析联合川观智库数据团队，以四川21市州为样本，通过50万余条数据进行算法模拟，测算出区域数字经济发展活跃行为，量化各市州发展全貌及地区间差距。

内容标签：可信AI、可解释性、风控 易观分析：基于对“科技向善”理念的理解，易观分析提出了银行业可信AI应具备稳定性、鲁棒性、可解释性、安全性、公平性、普惠性、客户自治性、可追溯性八个特征。其中，AI的可解释性是人工智能领域近年来非常受关注的话题，聚焦到金融行业，可解释AI在银行的营销、风控、运营等主要场景下应该如何发挥作用，人为因素在其中所处的位置，如何判断AI是否可以被信任等，是银行业的技术使用者普遍关心的问题。

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低代码、无代码开发平台在产品定位、产品能力、应用场景上存在巨大区别。银行需要明确低代码、无代码开发平台的差异，以便在技术规划、产品选型上降低试错成本、选择适配度高的厂商合作，选择对特定系统开发量小、理解程度高的产品。

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银行业RPA从被动流程流转向主动流程触发的进化是趋势。在客户旅程数字化的基础上，银行通过构建机器学习模型实现个性化营销策略输出，并采用RPA自动化完成策略部署与动作执行、过程监控和实施评估，实现了银行业务和渠道的协同。

根据易观分析发布的 《中国网络零售B2C市场季度监测报告2022年第1季度》数据显示，2022年第1季度，中国网络零售B2C市场交易规模为16988.5亿元人民币，同比增长6.1%。