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机器人流程自动化 (RPA) 如何构建下一代外汇经纪商

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就每日交易量而言,外汇是世界上最大的金融市场,因此新兴技术有助于使市场尽可能无摩擦是有道理的。随着机器人流程自动化(RPA)的发展,我们可能会在多个层面上为行业寻找变革性工具。 

就交易量而言,没有什么可以比得上外汇。全球货币交易量达到惊人 峰值7.5万亿美元 到 2022 年,该行业几乎没有放缓的迹象。 

然而,全球市场的交易业务效率低下。不断变化的市场条件、未能足够快地识别机会、风险管理和情绪化交易等因素都可能导致交易效率低下。然而,RPA 可能很快就会使这些代价高昂的缺点成为过去。 

根据 Statista 数据,RPA 市场将增长至 到 81.8 年价值将达到 2032 亿美元,在此期间复合年增长率为 36.6%。如此非凡的增长将意味着新兴技术的发展将颠覆多个领域。 

另外,a 安永最近的报告 研究表明,RPA 将通过降低交付风险、改进应用程序集成、降低成本、降低风险、增强安全性以及主动执行关键操作的多任务处理,帮助将业务流程的平均运行时间减少 76%。 

那么 RPA 如何帮助推动外汇领域的创新呢?让我们更深入地探讨该技术,并更集中地了解其外汇用例: 

什么是RPA?

机器人过程自动化 能够自动执行重复性任务,帮助用户克服自行执行这些任务的风险和耗时的影响。 

RPA 解决方案可以帮助人类执行更具战略性的任务,同时提高流程的整体准确性和效率。 

这里有 RPA 的诸多好处包括更高的效率、更高的准确性和更低的相关成本,因为该技术能够减少人为错误的情况,同时执行任务,使员工能够应对其他挑战。 

在外汇领域,我们已经可以看到机器人流程自动化对新兴的智能交易系统 (EA) 产生了影响,智能交易系统积极监控市场的新兴趋势,以始终超越人类交易者的方式进行利用。 

RPA 在外汇领域表现出色的特定领域涉及数据输入、交易执行和风险管理。 

通过自动化行业内的这些核心流程,专业交易者可以节省时间和 减少人为错误 同时将更多资源集中在高价值活动上,例如完善策略、分析绩效以及将市场洞察转化为实现目标。 

随着监管变化、更高的流动性以及机构之间日益激烈的竞争等因素侵蚀专业外汇交易者的利润率,RPA 的效用变得更加重要。 

除了 EA 节省时间的优势之外,我们还看到 RPA 的采用为经纪商在整个外汇领域带来了巨大的效率。对于以下行业领域尤其如此: 

外汇价格优化

由于外汇市场快节奏的性质,利用机会可能需要快速决策,如果没有 RPA 的帮助,人类可能很难掌握这一点。 

识别趋势和根据价格变动洞察采取行动的挑战可能会在执行交易时导致不必要的滑点,除非机构利用技术能力来监控大数据以找到完美的出击时机。 

机器人流程自动化能够在处理全球范围内的外汇市场时优化价格。这意味着无论交易是关注美元/欧元、美元/日元还是美元/雷亚尔等,都可以以最具成本效益的方式执行交易。 

至关重要的是,人类交易者面临的挑战是监控市场以获得执行交易的最佳机会,这通常意味着在交易所和市场上浪费大量时间,而 RPA 能够协调不同的做市商以实时监控汇率。 

这些流程是许多 EA 交易的重要组成部分,但我们可以看到该技术在全球市场中变得更加完善。例如,在一个用例中,分析平台利用 Automation Anywhere RPA 平台来 创建流程 将电子邮件采购订单的内容数字化,并根据结算日期分析何时需要采购。然后,该流程为相关货币建立最佳汇率,并积极监控条件,以便在适当的时候执行兑换。 

RPA 的出现将对未来几年的差价合约交易产生重大影响,考虑到这一点,专业交易者加强对差价合约交易的分析至关重要 差价合约经纪商评论 监控以最有效的方式利用 RPA 实现其特定目标的公司。  

主动合规监控

合规性可能是外汇交易者的一个主要症结所在,全球市场的监管环境很容易发生变化,影响不均匀,需要实时监控才能掌握。 

通过主动监控和分析整个互联网和内部系统的上下文数据,RPA 可以帮助确保机构执行实时合规监控,以提供更可持续的交易环境。 

对于由不同交易台组成的大型企业,可以使用 RPA 来 快速识别合规偏差、异常或任何其他不寻常的活动进行迅速纠正。 

这有助于机构更好地了解和控制合规性,以促进更好的决策,从而在未来加快交易。 

下一代交易体验

机器人流程自动化将给外汇市场带来更多的颠覆,而不仅仅是专家顾问和客户服务聊天机器人。该技术有可能为机构交易者节省大量时间和资源,以识别机会并积极监控合规性。 

随着整个行业的用例不断涌现,尚未充分利用 RPA 潜力的机构将面临落后于竞争对手的风险。这种新兴技术的成功采用可能会成为未来几年整个利润丰厚的外汇市场成功交易策略的基石。 

Dmytro 是一位驻伦敦的技术和加密货币作家。 Solvid 和 Pricito 的创始人。 他的作品曾发表在 IBM、TechRadar、Bitcoin.com、FXStreet、CoinCodex 和 CryptoSlate 上。

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