告別人海戰術：資管運營效率翻倍背后的技術變革

在資管行業邁向150萬億時代的今天，前臺的投資比拼如火如荼，而中后臺的運營效率，正悄然成為決定機構競爭力的“第二戰場”。

想象一下這個場景：一位熟練的業務人員，面對一份長達80多頁的私募基金合同，需要在浩如煙海的條款中，精準定位并提取超過120個關鍵信息點。而這僅僅是資管機構日常運營中“文檔洪流”的一個縮影。

從基金合同、交易單據到各類披露文件，非結構化文檔大量吞噬著人力成本，制約著業務響應速度，甚至潛藏著重大的操作風險。當行業規模高速增長與監管要求日趨精細相互碰撞，傳統的人海戰術已觸及天花板。

那么，破局點在哪里？一家頭部券商資管的智能化實踐，為我們提供了一個清晰的答案。他們通過構建新一代的智能文檔處理體系，成功將運營人員從繁瑣、低效的文檔處理中解放出來，實現了運營質效的跨越式提升。

某頭部券商資管公司，擁有公募與私募全產品體系，隨著業務量的快速增長，傳統人工處理模式已難以滿足業務發展需求。

公司日常需要處理多種類型的業務文檔，包括但不限于：私募基金合同、公募基金招募說明書等合同文檔，基金申購確認單、基金贖回確認單、基金對賬單等交易單據，以及風險計劃書、公告、備案函、基金產品資料概要、托管協議、發行通知等配套文檔。

這些文檔大多以非結構化或半結構化形式存在，格式多樣、版式復雜。傳統的人工處理方式不僅需要投入大量人力資源，處理效率較低，而且在信息提取和錄入過程中容易出現誤差，影響后續業務環節的數據準確性和處理時效性。

面對這一行業共性難題，該資管公司選擇與合合信息合作，打造了高度適配資管業務的智能文檔處理解決方案，重點建設了以下能力：

基金合同處理專屬大模型
基于基金運營場景的特點，合合信息為該資管公司搭建了基金合同處理專屬大模型。該模型在通用基座模型的基礎上，通過基礎語料與大量資管行業文檔語料訓練，進行了定制化調優，擁有更強的垂直業務場景文檔理解與抽取能力，經實測，專屬模型比通用模型的抽取準確率高10%以上。

通用文檔解析能力
合合信息還為該資管公司提供了通用文檔解析能力，能夠準確識別和處理圖片、PDF等各種格式的文檔。系統特別加強了對表格內容的處理能力，支持有線表格、無線表格以及合并單元格等復雜表格結構的識別和提取。該系統能夠處理多種業務表格，包括券商結算模式對賬單、開放式基金對賬單、年金養老金對賬單等多種對賬單類型，以及中債持倉信息、上清持倉信息等持倉匯總表格。

系統對接與業務融合
通過系統對接，將智能文檔處理能力與資管公司現有業務系統進行深度融合，文檔處理結果自動傳輸至基金產品備案系統、基金運營業務系統等，實現了從文檔上傳、自動解析、數據提取到業務系統錄入的全流程自動化處理。

場景一：基金合同關鍵信息抽取

在公募基金招募說明書的處理中，系統實現了40多個關鍵字段的自動提取，私募基金合同的處理更為復雜，需要提取的字段超過120個，涵蓋基本信息、參與退出、管理費用、投資運作等多個維度。基于智能文檔抽取技術，系統能夠從數十頁、上百頁的合同中，準確識別和提取業務所需的關鍵要素，大幅提高了基金合同處理效率。

場景二：基金運營單據自動化處理

在申購確認單、贖回確認單、對賬單等交易單據處理方面，專屬大模型基于大量場景數據進行訓練，具備了較強的語義泛化能力，系統能夠兼容不同金融機構的交易單據格式，實現核心業務要素的精準抽取，自動識別客戶名稱、基金代碼、份額、金額、交易日期等核心字段，現交易數據的實時錄入與復核。

場景三：配套文檔智能信息抽取

依托強大的泛化性，系統在處理各類基金合同相關附件文檔方面同樣表現出色，能夠準確處理到賬說明函、備案報告等多類型配套文檔，有效支持合規備案、資金核對與審計溯源等業務需求。

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