在资管行业迈向150万亿时代的今天,前台的投资比拼如火如荼,而中后台的运营效率,正悄然成为决定机构竞争力的“第二战场”。
想象一下这个场景:一位熟练的业务人员,面对一份长达80多页的私募基金合同,需要在浩如烟海的条款中,精准定位并提取超过120个关键信息点。而这仅仅是资管机构日常运营中“文档洪流”的一个缩影。
从基金合同、交易单据到各类披露文件,非结构化文档大量吞噬着人力成本,制约着业务响应速度,甚至潜藏着重大的操作风险。当行业规模高速增长与监管要求日趋精细相互碰撞,传统的人海战术已触及天花板。
那么,破局点在哪里?一家头部券商资管的智能化实践,为我们提供了一个清晰的答案。他们通过构建新一代的智能文档处理体系,成功将运营人员从繁琐、低效的文档处理中解放出来,实现了运营质效的跨越式提升。
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某头部券商资管公司,拥有公募与私募全产品体系,随着业务量的快速增长,传统人工处理模式已难以满足业务发展需求。
公司日常需要处理多种类型的业务文档,包括但不限于:私募基金合同、公募基金招募说明书等合同文档,基金申购确认单、基金赎回确认单、基金对账单等交易单据,以及风险计划书、公告、备案函、基金产品资料概要、托管协议、发行通知等配套文档。
这些文档大多以非结构化或半结构化形式存在,格式多样、版式复杂。传统的人工处理方式不仅需要投入大量人力资源,处理效率较低,而且在信息提取和录入过程中容易出现误差,影响后续业务环节的数据准确性和处理时效性。
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面对这一行业共性难题,该资管公司选择与合合信息合作,打造了高度适配资管业务的智能文档处理解决方案,重点建设了以下能力:
基金合同处理专属大模型
基于基金运营场景的特点,合合信息为该资管公司搭建了基金合同处理专属大模型。该模型在通用基座模型的基础上,通过基础语料与大量资管行业文档语料训练,进行了定制化调优,拥有更强的垂直业务场景文档理解与抽取能力,经实测,专属模型比通用模型的抽取准确率高10%以上。
通用文档解析能力
合合信息还为该资管公司提供了通用文档解析能力,能够准确识别和处理图片、PDF等各种格式的文档。系统特别加强了对表格内容的处理能力,支持有线表格、无线表格以及合并单元格等复杂表格结构的识别和提取。该系统能够处理多种业务表格,包括券商结算模式对账单、开放式基金对账单、年金养老金对账单等多种对账单类型,以及中债持仓信息、上清持仓信息等持仓汇总表格。
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系统对接与业务融合
通过系统对接,将智能文档处理能力与资管公司现有业务系统进行深度融合,文档处理结果自动传输至基金产品备案系统、基金运营业务系统等,实现了从文档上传、自动解析、数据提取到业务系统录入的全流程自动化处理。
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场景一:基金合同关键信息抽取
在公募基金招募说明书的处理中,系统实现了40多个关键字段的自动提取,私募基金合同的处理更为复杂,需要提取的字段超过120个,涵盖基本信息、参与退出、管理费用、投资运作等多个维度。基于智能文档抽取技术,系统能够从数十页、上百页的合同中,准确识别和提取业务所需的关键要素,大幅提高了基金合同处理效率。
场景二:基金运营单据自动化处理
在申购确认单、赎回确认单、对账单等交易单据处理方面,专属大模型基于大量场景数据进行训练,具备了较强的语义泛化能力,系统能够兼容不同金融机构的交易单据格式,实现核心业务要素的精准抽取,自动识别客户名称、基金代码、份额、金额、交易日期等核心字段,现交易数据的实时录入与复核。
场景三:配套文档智能信息抽取
依托强大的泛化性,系统在处理各类基金合同相关附件文档方面同样表现出色,能够准确处理到账说明函、备案报告等多类型配套文档,有效支持合规备案、资金核对与审计溯源等业务需求。
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