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隨著人工智能（Artificial Intelligence，AI）的快速發(fā)展,AI技術與業(yè)務深度融合成為券商資產托管業(yè)務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核心能力在產品引入、客戶服務、數(shù)據(jù)處理、估值核算、資金結算與賬戶管理、合規(guī)風控管理等券商資產托管業(yè)務場景的應用，對提升托管運營效率、強化風險管控、優(yōu)化客戶服務等方面具有重要意義。同時，券商資產托管業(yè)務使用AI技術也面臨挑戰(zhàn)，需要解決數(shù)據(jù)質量與安全、決策可解釋性、模型適應性與穩(wěn)定性以及投產比等問題。在AI技術的支撐下，券商資產托管業(yè)務將全方位重塑服務模式，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)管機構的監(jiān)管工作，推動行業(yè)良性發(fā)展。

構建四層AI架構體系 夯實托管業(yè)務AI應用的發(fā)展根基

AI技術的基礎架構通常分為四個層次：算力實施層（Infrastructure as a Service，IaaS）、智算平臺層（Platform as a Service，PaaS）、模型服務層（Model as a Service，MaaS）和應用服務層（Software as a Service，SaaS）。

AI基礎架構圖

算力實施層作為AI架構的最底層，承擔著為AI模型的訓練與推理進程提供強大計算資源的重要職責。 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合，進而構建起“1+N”的AI大模型底座。模型服務層把AI模型封裝成可供調用的服務，以滿足上層應用的需求。應用服務層直接針對特定業(yè)務場景提供服務，在資產托管業(yè)務里，它提供智能客服、智能審核、風險預警等功能，有效提升業(yè)務運行效率與客戶服務體驗。

在資產托管業(yè)務領域，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技術具備高效處理大規(guī)模結構化與非結構化數(shù)據(jù)的能力，能夠通過數(shù)據(jù)挖掘和深度分析，為資產托管業(yè)務的決策制定提供有力支撐。（2）自然語言處理能力：NLP技術使AI能夠理解、解析和生成自然語言文本與語音，廣泛應用于智能客服、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:結合機器人流程自動化（Robotic process automation，RPA）和智能體（Artificial Intelligence Agent，AI Agent）技術，可優(yōu)化資產托管業(yè)務中的重復性任務，減少人工干預，降低錯誤率，并顯著提升業(yè)務效率。（4）多模態(tài)交互能力：AI技術支持多模態(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、人性化的服務體驗。

AI技術已融入資產托管業(yè)務 成為數(shù)智化轉型的核心驅動力

在資產托管業(yè)務中，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。通過引入光學字符識別（Optical Character Recognition，OCR）、自然語言處理（Neuro-Linguistic Programming，NLP）等AI技術，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。

構建系統(tǒng)化、完整的數(shù)據(jù)鏈是強化風險管控的關鍵。在資產托管業(yè)務實現(xiàn)全生命周期、全流程線上化運行的前提下，AI技術通過搭建風險評估與預警系統(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)對管理人及產品風險的及時跟蹤和預警監(jiān)控，有助于托管機構及時發(fā)現(xiàn)潛在風險，迅速采取針對性的防范和應對舉措。

托管機構借助AI技術可以搭建涵蓋智能客服、客戶畫像以及精準營銷等應用的智能化客戶服務體系。智能客服可提供全天候（7*24）在線服務，迅速響應客戶訴求，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，推動標準化服務向“千人千面”的個性化服務演進，增強客戶粘性。

推動AI技術與資產托管業(yè)務進一步融合 貫穿產品全生命周期

在產品引入階段，托管業(yè)務經辦人需要將管理人和產品各類信息完整地提交至引入系統(tǒng)中，經審核后，將滿足要求的管理人、產品納入合作范圍?；贏I Agent技術，可以實現(xiàn)經辦人智能化辦理業(yè)務，為其提供材料識別、解析及業(yè)務自動化等一系列輔助工具。在合同管理中，系統(tǒng)根據(jù)產品要素表自動生成產品合同初稿，借助AI技術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。

客戶服務方面，智能客服已成為券商資產托管行業(yè)優(yōu)化客戶體驗、提高服務效率以及擴大市場覆蓋面的重要手段。大規(guī)模預訓練模型（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，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品信息的查詢需求，通過與業(yè)務系統(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，提高回復準確性與及時性。

資產托管業(yè)務運作中，每日需要處理來自內外部的大量數(shù)據(jù)用于后續(xù)估值核算、資金結算等業(yè)務環(huán)節(jié)。針對內部數(shù)據(jù)，AI解析技術可以支持自動提取產品募集、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練模型，由系統(tǒng)自動識別變更、補充條款，并與原參數(shù)設置關聯(lián)，降低人工操作的錯誤率。針對外部數(shù)據(jù)，AI解析技術可以支持自動提取場內交易對賬單、場外確認單據(jù)、場外標的產品行情和持倉文件中業(yè)務所需的關鍵信息，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)務人員自主操作的可視化訓練/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)務流程自動化水平。

估值核算效率是資產托管業(yè)務中客戶重點關注的環(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控平臺，基于AI估值技術的應用，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品估值進程的自動化調度，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)的調用、讀取、分析和轉換，精準生成估值流水和結果，減少日常估值流程中斷，不斷提高AI估值完成率。智能估值風控平臺可以將風險控制節(jié)點嵌入估值流程，實現(xiàn)多指標監(jiān)控，保障估值準確性。

資金結算與賬戶管理方面，可以利用RPA技術在證券賬戶開立環(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，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)務審核點在系統(tǒng)中預置審核規(guī)則實現(xiàn)指令預審，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)風控方面，可以建立托管及服務業(yè)務風險監(jiān)控系統(tǒng)，利用AI技術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，基于風險輿情人工調整管理人風險等級?；赗PA技術，可以自動獲取管理人的監(jiān)管處罰、誠信公示等風險信息，實現(xiàn)對管理人風險等級的動態(tài)調整，強化管理人風險管控。

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)更先進的神經網(wǎng)絡架構，進一步提升模型在自然語言處理等復雜任務上的性能、提高響應速度、提升客戶體驗，弱化“機器”的感覺，強化“類人”的服務。另一方面，可解釋性AI將成為研究熱點，通過可視化技術、特征歸因分析等手段讓資產托管業(yè)務從業(yè)者以及客戶理解模型決策過程，從而增強對AI技術的信任。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。在券商資產托管業(yè)務中，多模態(tài)AI技術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）等多源信息構建更全面、立體的客戶畫像，從而提供更加個性化精準服務。例如，當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前操作行為，快速理解客戶需求并給出最合適的服務方案。

展望未來 AI技術將全方位重塑資產托管業(yè)務服務模式

客戶服務方面，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體驗。行業(yè)協(xié)同方面，AI技術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。風險管理方面，AI可幫助托管機構自動識別業(yè)務中潛在的風險點，不斷提高風險識別與預警能力，托管機構需充分利用AI技術優(yōu)化自身風險管理能力，促進業(yè)務活動在合規(guī)及風險可控的框架內有序健康開展，實現(xiàn)行業(yè)發(fā)展與風險管理的良性互動。