隨著人工智能（Artificial Intelligence，AI）的快速發(fā)展,AI技術(shù)與業(yè)務(wù)深度融合成為券商資產(chǎn)托管業(yè)務(wù)增強核心競爭力的重要發(fā)展機遇。數(shù)據(jù)處理與分析、自然語言處理、自動化與流程優(yōu)化、多模態(tài)交互等AI核心能力在產(chǎn)品引入、客戶服務(wù)、數(shù)據(jù)處理、估值核算、資金結(jié)算與賬戶管理、合規(guī)風(fēng)控管理等券商資產(chǎn)托管業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用，對提升托管運營效率、強化風(fēng)險管控、優(yōu)化客戶服務(wù)等方面具有重要意義。同時，券商資產(chǎn)托管業(yè)務(wù)使用AI技術(shù)也面臨挑戰(zhàn)，需要解決數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全、決策可解釋性、模型適應(yīng)性與穩(wěn)定性以及投產(chǎn)比等問題。在AI技術(shù)的支撐下，券商資產(chǎn)托管業(yè)務(wù)將全方位重塑服務(wù)模式，促進客戶體驗個性化，加速行業(yè)協(xié)同創(chuàng)新，同時也將助力監(jiān)管機構(gòu)的監(jiān)管工作，推動行業(yè)良性發(fā)展。

構(gòu)建四層AI架構(gòu)體系 夯實托管業(yè)務(wù)AI應(yīng)用的發(fā)展根基

(資料圖)

AI技術(shù)的基礎(chǔ)架構(gòu)通常分為四個層次：算力實施層（Infrastructure as a Service，IaaS）、智算平臺層（Platform as a Service，PaaS）、模型服務(wù)層（Model as a Service，MaaS）和應(yīng)用服務(wù)層（Software as a Service，SaaS）。

AI基礎(chǔ)架構(gòu)圖

算力實施層作為AI架構(gòu)的最底層，承擔(dān)著為AI模型的訓(xùn)練與推理進程提供強大計算資源的重要職責(zé)。 智算平臺層為AI模型的開發(fā)與部署提供工具及平臺支撐，該層融合通用大模型與垂類大模型，達成開源模型與閉源模型的結(jié)合，進而構(gòu)建起“1+N”的AI大模型底座。模型服務(wù)層把AI模型封裝成可供調(diào)用的服務(wù)，以滿足上層應(yīng)用的需求。應(yīng)用服務(wù)層直接針對特定業(yè)務(wù)場景提供服務(wù)，在資產(chǎn)托管業(yè)務(wù)里，它提供智能客服、智能審核、風(fēng)險預(yù)警等功能，有效提升業(yè)務(wù)運行效率與客戶服務(wù)體驗。

在資產(chǎn)托管業(yè)務(wù)領(lǐng)域，依托的AI核心能力主要包括以下幾個方面：（1）數(shù)據(jù)處理與分析能力：AI技術(shù)具備高效處理大規(guī)模結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力，能夠通過數(shù)據(jù)挖掘和深度分析，為資產(chǎn)托管業(yè)務(wù)的決策制定提供有力支撐。（2）自然語言處理能力：NLP技術(shù)使AI能夠理解、解析和生成自然語言文本與語音，廣泛應(yīng)用于智能客服、合同審核和合規(guī)管理等場景。（3）自動化與流程優(yōu)化能力:結(jié)合機器人流程自動化（Robotic process automation，RPA）和智能體（Artificial Intelligence Agent，AI Agent）技術(shù)，可優(yōu)化資產(chǎn)托管業(yè)務(wù)中的重復(fù)性任務(wù)，減少人工干預(yù)，降低錯誤率，并顯著提升業(yè)務(wù)效率。（4）多模態(tài)交互能力：AI技術(shù)支持多模態(tài)交互，包括語音識別、文本處理和計算機視覺等，能夠提供更智能、人性化的服務(wù)體驗。

AI技術(shù)已融入資產(chǎn)托管業(yè)務(wù) 成為數(shù)智化轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動力

在資產(chǎn)托管業(yè)務(wù)中，合同審查、投資監(jiān)督、估值核算等環(huán)節(jié)涉及大量的文本和數(shù)據(jù)處理工作。通過引入光學(xué)字符識別（Optical Character Recognition，OCR）、自然語言處理（Neuro-Linguistic Programming，NLP）等AI技術(shù)，可以實現(xiàn)合同的智能審核、投資指令的自動匹配與監(jiān)測以及估值核算的自動化處理，從而大幅提高作業(yè)效率，減少人工錯誤，實現(xiàn)降本增效。

構(gòu)建系統(tǒng)化、完整的數(shù)據(jù)鏈是強化風(fēng)險管控的關(guān)鍵。在資產(chǎn)托管業(yè)務(wù)實現(xiàn)全生命周期、全流程線上化運行的前提下，AI技術(shù)通過搭建風(fēng)險評估與預(yù)警系統(tǒng)，接入輿情數(shù)據(jù)，對海量數(shù)據(jù)進行整合與分析，可以實現(xiàn)對管理人及產(chǎn)品風(fēng)險的及時跟蹤和預(yù)警監(jiān)控，有助于托管機構(gòu)及時發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險，迅速采取針對性的防范和應(yīng)對舉措。

托管機構(gòu)借助AI技術(shù)可以搭建涵蓋智能客服、客戶畫像以及精準營銷等應(yīng)用的智能化客戶服務(wù)體系。智能客服可提供全天候（7*24）在線服務(wù)，迅速響應(yīng)客戶訴求，進而提升客戶滿意度；客戶畫像與精準營銷則能夠根據(jù)客戶偏好等特征，推動標準化服務(wù)向“千人千面”的個性化服務(wù)演進，增強客戶粘性。

推動AI技術(shù)與資產(chǎn)托管業(yè)務(wù)進一步融合 貫穿產(chǎn)品全生命周期

在產(chǎn)品引入階段，托管業(yè)務(wù)經(jīng)辦人需要將管理人和產(chǎn)品各類信息完整地提交至引入系統(tǒng)中，經(jīng)審核后，將滿足要求的管理人、產(chǎn)品納入合作范圍。基于AI Agent技術(shù)，可以實現(xiàn)經(jīng)辦人智能化辦理業(yè)務(wù)，為其提供材料識別、解析及業(yè)務(wù)自動化等一系列輔助工具。在合同管理中，系統(tǒng)根據(jù)產(chǎn)品要素表自動生成產(chǎn)品合同初稿，借助AI技術(shù)可智能審核部分合同條款，有效減少合同條款的人工審核時間，提高審核準確率。

客戶服務(wù)方面，智能客服已成為券商資產(chǎn)托管行業(yè)優(yōu)化客戶體驗、提高服務(wù)效率以及擴大市場覆蓋面的重要手段。大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型（以下簡稱“大模型”）的出現(xiàn)，為智能客服進一步優(yōu)化和升級提供了新的可能性。智能客服機器人可以采用“大模型+小模型”雙引擎架構(gòu)，充分發(fā)揮大模型在語義理解與知識歸納方面的優(yōu)勢，在已有小模型智能知識庫現(xiàn)有成熟功能的基礎(chǔ)上，利用大模型的語義擴展能力，提升問答匹配精度與準確率，可以實現(xiàn)更智能、更精準的客戶服務(wù)體驗。建立“動態(tài)問動態(tài)答”智能問答機制，針對管理人對其自身管理產(chǎn)品信息的查詢需求，通過與業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)打通，管理人可以向智能客服咨詢運營流程進度、合同參數(shù)、各類指標計算原理等問題，減少人工客服工作量，提高回復(fù)準確性與及時性。

資產(chǎn)托管業(yè)務(wù)運作中，每日需要處理來自內(nèi)外部的大量數(shù)據(jù)用于后續(xù)估值核算、資金結(jié)算等業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。針對內(nèi)部數(shù)據(jù)，AI解析技術(shù)可以支持自動提取產(chǎn)品募集、成立文件中的要素數(shù)據(jù)；針對基金合同等文件，可以提供各類樣本與人工標注訓(xùn)練模型，由系統(tǒng)自動識別變更、補充條款，并與原參數(shù)設(shè)置關(guān)聯(lián)，降低人工操作的錯誤率。針對外部數(shù)據(jù)，AI解析技術(shù)可以支持自動提取場內(nèi)交易對賬單、場外確認單據(jù)、場外標的產(chǎn)品行情和持倉文件中業(yè)務(wù)所需的關(guān)鍵信息，并不斷擴大解析范圍；引入新智能化解析工具，可以開發(fā)出由業(yè)務(wù)人員自主操作的可視化訓(xùn)練/標注頁面，重點支持傳統(tǒng)AI解析工具尚無法解析的場景，進而提升整體解析率，提高業(yè)務(wù)流程自動化水平。

估值核算效率是資產(chǎn)托管業(yè)務(wù)中客戶重點關(guān)注的環(huán)節(jié)，估值核算效率很大程度取決于估值流程自動化水平。建立智能估值運營平臺和智能估值風(fēng)控平臺，基于AI估值技術(shù)的應(yīng)用，有助于保障估值時效性和估值準確性。智能估值運營平臺可用于批量產(chǎn)品估值進程的自動化調(diào)度，基于對數(shù)據(jù)管理平臺、份額登記系統(tǒng)、資金清算系統(tǒng)、估值系統(tǒng)數(shù)據(jù)的調(diào)用、讀取、分析和轉(zhuǎn)換，精準生成估值流水和結(jié)果，減少日常估值流程中斷，不斷提高AI估值完成率。智能估值風(fēng)控平臺可以將風(fēng)險控制節(jié)點嵌入估值流程，實現(xiàn)多指標監(jiān)控，保障估值準確性。

資金結(jié)算與賬戶管理方面，可以利用RPA技術(shù)在證券賬戶開立環(huán)節(jié)支持自動錄入證券賬戶開戶信息、上傳開戶材料附件，在完成證券賬戶開立后實現(xiàn)自動下載開戶回單，極大提升證券賬戶開立效率。利用RPA及OCR技術(shù)，可以在銀行間付費環(huán)節(jié)實現(xiàn)指令信息與出款信息的自動校驗等。針對所需投資附件較多、人工審核耗時較長的場外業(yè)務(wù)劃款指令，利用大模型對不同格式的投資附件進行文件信息提取，基于業(yè)務(wù)審核點在系統(tǒng)中預(yù)置審核規(guī)則實現(xiàn)指令預(yù)審，提高指令審核效率，給客戶以顯著的劃款提速感知，優(yōu)化客戶體驗。

合規(guī)風(fēng)控方面，可以建立托管及服務(wù)業(yè)務(wù)風(fēng)險監(jiān)控系統(tǒng)，利用AI技術(shù)對多個渠道的輿情數(shù)據(jù)進行智能整合；對輿情數(shù)據(jù)進行語義識別及提煉，自動識別輿情中提及的管理人，基于風(fēng)險輿情人工調(diào)整管理人風(fēng)險等級?；赗PA技術(shù)，可以自動獲取管理人的監(jiān)管處罰、誠信公示等風(fēng)險信息，實現(xiàn)對管理人風(fēng)險等級的動態(tài)調(diào)整，強化管理人風(fēng)險管控。

未來AI模型將朝著更高效率、更高精準度且具備更強可解釋性的方向不斷演進。一方面，研究人員致力于開發(fā)更先進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，進一步提升模型在自然語言處理等復(fù)雜任務(wù)上的性能、提高響應(yīng)速度、提升客戶體驗，弱化“機器”的感覺，強化“類人”的服務(wù)。另一方面，可解釋性AI將成為研究熱點，通過可視化技術(shù)、特征歸因分析等手段讓資產(chǎn)托管業(yè)務(wù)從業(yè)者以及客戶理解模型決策過程，從而增強對AI技術(shù)的信任。同時AI將打破數(shù)據(jù)模態(tài)壁壘，實現(xiàn)文本、圖像、語音、視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)的深度融合。在券商資產(chǎn)托管業(yè)務(wù)中，多模態(tài)AI技術(shù)可整合客戶的文字咨詢、語音指令、平臺操作行為（例如鼠標點擊軌跡圖像）等多源信息構(gòu)建更全面、立體的客戶畫像，從而提供更加個性化精準服務(wù)。例如，當(dāng)客戶咨詢問題時系統(tǒng)可綜合客戶的歷史操作記錄、語音情感分析以及當(dāng)前操作行為，快速理解客戶需求并給出最合適的服務(wù)方案。

展望未來 AI技術(shù)將全方位重塑資產(chǎn)托管業(yè)務(wù)服務(wù)模式

客戶服務(wù)方面，可借助AI強大的數(shù)據(jù)分析與模式識別能力深入洞察客戶需求與偏好，為客戶提供高度個性化的托管服務(wù)體驗。行業(yè)協(xié)同方面，AI技術(shù)將推動證券公司與金融科技企業(yè)、科技巨頭以及其他金融機構(gòu)展開更為深入、高效的協(xié)同創(chuàng)新活動，促進各方資源共享與優(yōu)勢互補，共同探索金融業(yè)務(wù)的創(chuàng)新發(fā)展路徑，推動整個行業(yè)生態(tài)的繁榮與發(fā)展。風(fēng)險管理方面，AI可幫助托管機構(gòu)自動識別業(yè)務(wù)中潛在的風(fēng)險點，不斷提高風(fēng)險識別與預(yù)警能力，托管機構(gòu)需充分利用AI技術(shù)優(yōu)化自身風(fēng)險管理能力，促進業(yè)務(wù)活動在合規(guī)及風(fēng)險可控的框架內(nèi)有序健康開展，實現(xiàn)行業(yè)發(fā)展與風(fēng)險管理的良性互動。