AI技术已融入资产托管业务 成为数智化转型的核心驱动力

  在资产托管业务中，合同审查、投资监督、估值核算等环节涉及大量的文本和数据处理工作。通过引入光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）、自然语言处理（Neuro-Linguistic Programming，NLP）等AI技术，可以实现合同的智能审核、投资指令的自动匹配与监测以及估值核算的自动化处理，从而大幅提高作业效率，减少人工错误，实现降本增效。

  构建系统化、完整的数据链是强化风险管控的关键。在资产托管业务实现全生命周期、全流程线上化运行的前提下，AI技术通过搭建风险评估与预警系统，接入舆情数据，对海量数据进行整合与分析，可以实现对管理人及产品风险的及时跟踪和预警监控，有助于托管机构及时发现潜在风险，迅速采取针对性的防范和应对举措。

  托管机构借助AI技术可以搭建涵盖智能客服、客户画像以及精准营销等应用的智能化客户服务体系。智能客服可提供全天候（7*24）在线服务，迅速响应客户诉求，进而提升客户满意度；客户画像与精准营销则能够根据客户偏好等特征，推动标准化服务向“千人千面”的个性化服务演进，增强客户粘性。

  推动AI技术与资产托管业务进一步融合 贯穿产品全生命周期

  在产品引入阶段，托管业务经办人需要将管理人和产品各类信息完整地提交至引入系统中，经审核后，将满足要求的管理人、产品纳入合作范围。基于AI Agent技术，可以实现经办人智能化办理业务，为其提供材料识别、解析及业务自动化等一系列辅助工具。在合同管理中，系统根据产品要素表自动生成产品合同初稿，借助AI技术可智能审核部分合同条款，有效减少合同条款的人工审核时间，提高审核准确率。

  客户服务方面，智能客服已成为券商资产托管行业优化客户体验、提高服务效率以及扩大市场覆盖面的重要手段。大规模预训练模型（以下简称“大模型”）的出现，为智能客服进一步优化和升级提供了新的可能性。智能客服机器人可以采用“大模型+小模型”双引擎架构，充分发挥大模型在语义理解与知识归纳方面的优势，在已有小模型智能知识库现有成熟功能的基础上，利用大模型的语义扩展能力，提升问答匹配精度与准确率，可以实现更智能、更精准的客户服务体验。建立“动态问动态答”智能问答机制，针对管理人对其自身管理产品信息的查询需求，通过与业务系统数据打通，管理人可以向智能客服咨询运营流程进度、合同参数、各类指标计算原理等问题，减少人工客服工作量，提高回复准确性与及时性。