大多数金融机构仍然严重依赖人工流程，这使其效率低下，产生不必要的费用支出，并增加了出错和欺诈的可能性。 利用RPA可以避免这些问题的发生，并促进后端和前端业务运营。
RPA在银行中的一个完美应用案例是应付帐款处理，这是一项简单但是常见的的业务，其包括提取，验证和处理某些数据。 光学字符识别（OCR）读取数据将其发送到RPA系统，然后对该数据进行审批，完成付款并在出现错误时通知工作人员。 此外，RPA可以优化金融机构的其他种类的服务，例如生成财务报表，余额核对。 实施RPA还可显著加速一般文档处理流程，帐户关闭请求和报表自动化流程。
在财务领域实施RPA可以显著优化信用卡申请流程。 它具有实时与各种系统进行交互并验证不同类型的数据的能力。 最重要的是，RPA会根据一组预先设置的规则运行，能够做到自动接受或者拒绝申请。
除了信用卡申请流程审批，RPA也可以应用于信贷管理方面，以帮助银行打击欺诈和洗钱有关的金融违法活动。
如果金融机构不采取措施识别与这些非法活动有关的客户并减轻所带来的风险，则可能导致政府的罚款和巨额损失。RPA平台收集并定期分析客户数据，并对某些敏感行业的客户进行重点关注。 虽然这项工作可以通过人工进行处理，但是在应用RPA后可以更加容易且高效地进行，对金融监管质量的提高有明显促进作用。在一家涉及加拿大银行的案例中，该银行在部署RPA的六个月内节省了75万美元的成本。 减少了负责监管的团队的规模也节约了成本。
