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人工智能在資產(chǎn)托管行業(yè)應(yīng)用探索與前瞻

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未來，資產(chǎn)托管將繼續(xù)加快與新興科技的融合，推進新技術(shù)在營銷、運營、風(fēng)控、內(nèi)部管理等方面的應(yīng)用，賦能核心能力的發(fā)展，打造健康、可持續(xù)發(fā)展的行業(yè)生態(tài)。

　　全面應(yīng)用新興技術(shù)是資產(chǎn)托管行業(yè)的戰(zhàn)略選擇，資產(chǎn)托管業(yè)務(wù)將繼續(xù)加快與新興科技的融合，對具體業(yè)務(wù)場景進行梳理和診斷，提煉出可以運用新技術(shù)的環(huán)節(jié)，大幅提升作業(yè)效率或解決業(yè)務(wù)痛點，提升核心競爭力。加強頂層設(shè)計，做好前瞻布局、嚴(yán)格數(shù)據(jù)治理、加強人才儲備，推動資產(chǎn)托管行業(yè)朝數(shù)字化、智能化方向轉(zhuǎn)型。

　　近年來，人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)發(fā)展突飛猛進，將引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革。新技術(shù)的應(yīng)用逐漸向全場景拓展，對社會和經(jīng)濟的影響日益凸顯。各國政府先后出臺相關(guān)政策促進人工智能的發(fā)展，并將其上升到國家戰(zhàn)略的高度。各行業(yè)也在不斷探索新業(yè)態(tài)、新模式，加速推進技術(shù)的規(guī)模化拓展應(yīng)用，助力行業(yè)向智慧化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

　　在新科技浪潮下，資產(chǎn)托管作為一項專業(yè)性強、技術(shù)含量高、業(yè)務(wù)觸角廣的商業(yè)銀行中間業(yè)務(wù)，不斷與時俱進、開展卓有成效的嘗試和探索。未來，資產(chǎn)托管將繼續(xù)加快與新興科技的融合，推進新技術(shù)在營銷、運營、風(fēng)控、內(nèi)部管理等方面的應(yīng)用，賦能核心能力的發(fā)展，打造健康、可持續(xù)發(fā)展的行業(yè)生態(tài)。

　　1、全面應(yīng)用新興技術(shù)是資產(chǎn)托管行業(yè)的戰(zhàn)略選擇
　　近日，央行副行長陳雨露在《中國金融》雜志撰文指出，要把握第四次金融革命機遇，推動金融業(yè)更好地服務(wù)經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展。以重點突破帶動全局，支持金融機構(gòu)合理運用金融科技手段提升金融服務(wù)質(zhì)量與效率。

　　科技進步推動金融業(yè)態(tài)升級，資產(chǎn)托管行業(yè)加強科技應(yīng)用和投入，向數(shù)字化、智能化方向轉(zhuǎn)型，拓展托管服務(wù)的深度與廣度，變革展業(yè)及服務(wù)方式，將托管機制向更廣泛、更深入的層面積極推進，從而更加高質(zhì)量、高效率、多樣化、差異化，驅(qū)動營銷、管理、運營等方面的全面躍遷。

　　1.1 賦能市場精準(zhǔn)營銷
　　在“人工智能+云計算”時代，數(shù)據(jù)已成為數(shù)字經(jīng)濟的“石油”，海量的數(shù)據(jù)將獲得“資產(chǎn)”屬性，成為資產(chǎn)托管行業(yè)組織市場營銷、變革獲客方式的重要驅(qū)動因素。

　　多渠道采集數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)層次感和覆蓋面，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷和獲客。加強內(nèi)部數(shù)據(jù)治理，深入分析托管產(chǎn)品、資金和資產(chǎn)的各類信息，做深客戶身份畫像識別，推動客群細(xì)分管理，構(gòu)建內(nèi)部統(tǒng)一的分層分類標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)字營銷體系，將抽象的數(shù)據(jù)標(biāo)簽與具象的真實場景進行比對和校驗，從而精準(zhǔn)觸達客戶并快速獲取價值客戶。

　　進一步整合數(shù)據(jù)資產(chǎn)，提升應(yīng)用數(shù)據(jù)的能力，挖掘增值效應(yīng)。對目標(biāo)群體商業(yè)關(guān)系進行分析，挖掘客戶潛在需求，拓展業(yè)務(wù)范圍，全面嵌入托管服務(wù)，助力客戶產(chǎn)業(yè)生態(tài)的培育和完善，形成協(xié)同優(yōu)勢，探索出全新的獲客策略和展業(yè)模式，引導(dǎo)業(yè)務(wù)朝著做實基礎(chǔ)客群、增強客戶黏性、擴大覆蓋面的方向發(fā)展。

　　1.2 助力風(fēng)控高效管理
　　風(fēng)險控制的關(guān)鍵點建立在系統(tǒng)化、完整的數(shù)據(jù)鏈基礎(chǔ)之上。在托管業(yè)務(wù)全生命周期、業(yè)務(wù)全流程線上運行的基礎(chǔ)上，通過對海量托管數(shù)據(jù)的深度分析，賦能風(fēng)險管理。強化數(shù)據(jù)驅(qū)動，建立涵蓋立項審批、賬戶開立、核算估值、投資監(jiān)督等業(yè)務(wù)全流程的一體化實時運維監(jiān)控系統(tǒng)，提高風(fēng)險監(jiān)測、預(yù)警的精細(xì)化管理能力。

　　將結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進行整合，推進合規(guī)風(fēng)控模塊開發(fā)，通過系統(tǒng)平臺建立信息提醒，引入智能向?qū)Ш椭R庫鏈接，對于批量處理過程異常，給予及時準(zhǔn)確的提醒與處理建議。

　　1.3 驅(qū)動運營智能服務(wù)
　　全面優(yōu)化日常估值核算系統(tǒng)操作流程，將AI(人工智能)、RPA(機器人流程自動化)、OCR(光學(xué)字符識別)、NLP(自然語言處理)等技術(shù)綜合運用于托管業(yè)務(wù)日常運營操作和托管客戶服務(wù)，節(jié)約人力投入，提升托管運作效率。對操作進行范式化、智能化處理，配合以API(應(yīng)用程序接口)等技術(shù)，構(gòu)建無界開放銀行，提供自助、便捷、實時的多維度、可視化托管網(wǎng)格服務(wù)。

　　通過對運營、客戶、同業(yè)數(shù)據(jù)的不斷挖掘，形成市場熱點與趨勢判斷的投資咨詢服務(wù)業(yè)務(wù)，提供宏觀經(jīng)濟分析、市場趨勢判斷、風(fēng)險績效分析等多種數(shù)據(jù)服務(wù)。

　　探索利用私有云和公有云，提供大資管全托管系統(tǒng)外包服務(wù)。作為系統(tǒng)提供方、營運咨詢方、培訓(xùn)機構(gòu)等方式收取軟件供應(yīng)、計算單元、存儲單元租用、咨詢服務(wù)和培訓(xùn)等費用。

　　2、資產(chǎn)托管行業(yè)積極探索人工智能在具體業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用
　　在大數(shù)據(jù)技術(shù)日益成熟的基礎(chǔ)上，隨著大規(guī)模低成本并行計算的實現(xiàn)和深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn)，人工智能進入了加速發(fā)展期，開始滲透到大資管領(lǐng)域。資產(chǎn)托管行業(yè)對具體業(yè)務(wù)場景進行梳理和診斷，提煉出可以運用新技術(shù)的環(huán)節(jié)，實現(xiàn)大幅提升作業(yè)效率或解決業(yè)務(wù)痛點，提升托管銀行核心競爭力。

　　2.1 合同智能處理提升效率
　　托管產(chǎn)品合同(泛指產(chǎn)品合同、托管協(xié)議、投資合同)審核是托管行進行風(fēng)險防范的重要環(huán)節(jié)，合同審查的標(biāo)準(zhǔn)十分嚴(yán)格，需要對合同的全部文字條款進行確認(rèn)，因此工作量很大。傳統(tǒng)的人工逐字逐句進行審核的方式，審批單份合同至少需要半小時，不但效率低下，而且會受限于審核人員專業(yè)素養(yǎng)、精神狀態(tài)等外在因素的影響而出現(xiàn)疏漏或差錯。特別是在產(chǎn)品后續(xù)運營指令審核過程中，還需耗費大量時間進行人工查閱托管合同圖像、監(jiān)管合規(guī)制度及行內(nèi)運營制度，造成合同執(zhí)行跟蹤不便、履約信息滯后、缺乏風(fēng)險預(yù)警機制等。

　　將人工智能應(yīng)用于托管合同處理流程，用智能審批取代人工肉眼審核，解決單純依賴人工操作成本高、效率低且風(fēng)險大等痛點。通過OCR和NLP技術(shù)進行智能識別比對，自動標(biāo)注合同版本間的差異點。通過語義要素抽取與語義理解、法規(guī)制度挖掘、追蹤與深度語義合規(guī)檢查，利用自然語言處理和深度認(rèn)知分析技術(shù)對法規(guī)進行全面解讀和語義分析，提供深度合規(guī)洞察，提取產(chǎn)品要素表信息數(shù)據(jù)，形成產(chǎn)品合同信息畫像，推送業(yè)務(wù)系統(tǒng)成為系統(tǒng)運營參數(shù)，并且在產(chǎn)品后續(xù)運營過程中，投資指令可根據(jù)產(chǎn)品合同信息畫像和合規(guī)知識庫，推薦投資指令事中監(jiān)督結(jié)果，并展示引用的合同條款或監(jiān)管規(guī)則，做到合同全流程智能處理。如果用上述合同智能處理機器人，合同范本使用率提高30%，合同起草工作量降低50%，合同審批、指令出款自動查閱合同均秒級完成，極大地提高了工作效率。合同智能處理機器人的使用，可逐步解放托管業(yè)務(wù)人力資源，更多運用于運營管理、風(fēng)控研究、系統(tǒng)優(yōu)化、開發(fā)創(chuàng)新等更富創(chuàng)造性的崗位。

　　2.2 資金、資產(chǎn)窮追風(fēng)險預(yù)警
　　資產(chǎn)托管業(yè)務(wù)作為資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的一項重要制度安排，有效構(gòu)筑風(fēng)險隔離墻，保障資產(chǎn)管理“受人之托，代人理財”“服務(wù)實體經(jīng)濟”的本源。但在實際運作中“賣者盡職披露，買者風(fēng)險自負(fù)”的理念卻經(jīng)常被異化，近年來發(fā)生的諸如資產(chǎn)違約、財務(wù)報表造假等事件，便是信息不對稱不透明的體現(xiàn)。比如，私募基金管理人未按照《基金合同》《合伙協(xié)議》《公司章程》的約定用途使用募集資金，而是擅自將其用于其關(guān)聯(lián)方的經(jīng)營;私募基金涉及關(guān)聯(lián)交易的，私募基金管理人未在風(fēng)險揭示書中向投資者披露關(guān)聯(lián)關(guān)系情況，損害投資人合法權(quán)益;私募基金涉及高風(fēng)險行業(yè)的，私募基金管理人未在風(fēng)險揭示書中對資金流動性、關(guān)聯(lián)交易、單一投資標(biāo)的、產(chǎn)品架構(gòu)、底層標(biāo)的等所涉特殊風(fēng)險進行披露，導(dǎo)致產(chǎn)品資產(chǎn)損失;私募基金逐漸呈現(xiàn)出跨市場、跨區(qū)域和跨方向的多元化趨勢。由于資金流經(jīng)過多家銀行的多個賬戶，造成托管行缺乏全面的了解，使洗錢活動有機可乘。上述種種現(xiàn)象，如托管行未能及時監(jiān)控，一旦造成托管產(chǎn)品資金或資產(chǎn)損失，則可能導(dǎo)致托管行陷入被動境地，遭遇風(fēng)險。這些問題如果利用人工追溯及監(jiān)控，收集成本和時間成本大到無法估算，是幾乎不可能完成任務(wù)。

　　引入人工智能，結(jié)合托管行行內(nèi)數(shù)據(jù)、管理人提供的數(shù)據(jù)和搜索到的多維度數(shù)據(jù)，提取出有用的部分?jǐn)?shù)據(jù)進行分析，演算出關(guān)聯(lián)關(guān)系圖譜，將產(chǎn)品、資產(chǎn)、客戶之間隱含的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)梳理清楚，幫助托管行查證資金和資產(chǎn)的真實流向。具體到私募產(chǎn)品托管的場景，可以使用NLP技術(shù)在私募產(chǎn)品出款、產(chǎn)品回款兩個環(huán)節(jié)對真實交易目的進行匹配與監(jiān)測。采用基于機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)的關(guān)聯(lián)關(guān)系指標(biāo)計算方法，獲取關(guān)系圈信息，歸納資金交易模式，配合關(guān)聯(lián)關(guān)系體系和交易目的挖掘，挖掘產(chǎn)品資金的流向分析帶來的業(yè)務(wù)價值，形成可疑交易模式探查、特殊客戶流向、識別可疑欺詐網(wǎng)絡(luò)的分析框架，從而監(jiān)控資金特殊模式、發(fā)現(xiàn)資金交易異常。據(jù)簡單測算，初始構(gòu)建幾千個節(jié)點(資產(chǎn)、機構(gòu)、企業(yè))的關(guān)系圖譜大概需要一天時間，每日增量部分十幾分鐘完成，能快速地幫助托管行探查產(chǎn)品中可能存在的自融、關(guān)聯(lián)交易、洗錢活動等違法違規(guī)行為。未來，當(dāng)數(shù)據(jù)和案例積累到一定程度后，還可以使用機器學(xué)習(xí)模型預(yù)測托管產(chǎn)品發(fā)生壞賬的可能性，提早進行風(fēng)險預(yù)警。在此基礎(chǔ)上，我們還可以納入更多維度的建模因子，包括關(guān)聯(lián)關(guān)系圖指標(biāo)等，綜合提升模型的預(yù)判精確度，提升托管行在信息收集、整合、傳遞，及監(jiān)督等方面的效率，打通信息梗阻，保障整個行業(yè)的有序運行。

　　2.3 深度挖掘數(shù)據(jù)估值糾偏
　　托管業(yè)務(wù)的傳統(tǒng)服務(wù)流程，如指令處理、資金清算、估值核算、投資監(jiān)督等已經(jīng)相對成熟和規(guī)范，將業(yè)務(wù)流程設(shè)置成任務(wù)鏈，則較易實現(xiàn)產(chǎn)品日常運營流程自動化，一旦某一任務(wù)節(jié)點的執(zhí)行出現(xiàn)異常，則需經(jīng)辦人員進行排查。由于產(chǎn)品資產(chǎn)凈值計算不僅涉及核算、科目、參數(shù)、憑證模版、估值方法等眾多方案選擇，還涉及到交易費用、利率參數(shù)、品種、行情、稅費公式等眾多信息維護，排查過程十分復(fù)雜且高度依賴經(jīng)辦人員的經(jīng)驗。比如，一名估值經(jīng)辦新人，平均解決問題時效為普通類90分鐘/件，特殊類1～3天/件，經(jīng)辦效率比較低。

　　運用人工智能數(shù)據(jù)挖掘方法進行賬務(wù)異常診斷，為估值人員推薦解決方案，提升運營效率。數(shù)據(jù)挖掘方法主要是收集、整理與所診斷的賬務(wù)異常相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，針對賬務(wù)異常點和賬務(wù)異常診斷數(shù)據(jù)源集合，根據(jù)一定的規(guī)則，有選擇性地剔除集合中不相關(guān)的數(shù)據(jù)點，降低數(shù)據(jù)噪點規(guī)模，提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度，選擇合適的機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法，將每一個賬務(wù)異常抽象成一組特征集，儲存在歷史賬務(wù)異常知識庫中，建立賬務(wù)異常診斷決策表，形成估值糾偏知識圖譜，估值核算系統(tǒng)日常執(zhí)行任務(wù)鏈時，異常問題智能化匹配知識圖譜，結(jié)合個性化推薦算法，從高到低的概率，將歷史相似異常和可能異常原因逐一列出，并最終形成排查思路推薦。估值經(jīng)辦可對推薦結(jié)果進行反饋，反饋結(jié)果會對推薦模型進行改進，當(dāng)用戶下一次查詢時，推薦結(jié)果也會做出相應(yīng)修正。運用上述估值糾偏模型，大大簡化了排查問題的難度，解決異常問題時效壓縮10倍以上。

　　3、資產(chǎn)托管行業(yè)應(yīng)用新興科技所需的政策環(huán)境
　　整體而言，資產(chǎn)托管行業(yè)在新興科技的應(yīng)用方面尚處于起步階段，目前仍存在一定的短板和不足，如數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊、共享水平較低等，導(dǎo)致數(shù)據(jù)治理能力薄弱，數(shù)據(jù)價值無法得到充分挖掘和發(fā)揮，科技應(yīng)用在深度和廣度上均有待提升。同時，我們也要認(rèn)識到，推進新技術(shù)的應(yīng)用，需要打造健全的政策支持體系、培育良好的政策環(huán)境，更需要體制、機制、組織、企業(yè)文化等方面的變革和演進。

　　3.1 加強頂層設(shè)計，做好前瞻布局
　　托管行業(yè)根植于資本市場，服務(wù)于資管機構(gòu)，是大資管行業(yè)高質(zhì)量、規(guī)范化發(fā)展的基礎(chǔ)所在。托管行業(yè)應(yīng)加強頂層設(shè)計和前瞻布局，重視戰(zhàn)略研判，促進多學(xué)科交叉融合和多技術(shù)領(lǐng)域集成創(chuàng)新，形成新興科技發(fā)展和應(yīng)用的體系化能力。加強金融科技的應(yīng)用，將新技術(shù)與各類托管產(chǎn)品和業(yè)務(wù)相融合。充分利用數(shù)據(jù)的價值，并探索數(shù)據(jù)在托管業(yè)務(wù)運營、風(fēng)險管理和內(nèi)部控制中的應(yīng)用。

　　3.2 嚴(yán)格數(shù)據(jù)治理，確保數(shù)據(jù)安全
　　金融科技的發(fā)展離不開金融標(biāo)準(zhǔn)化的引領(lǐng)，行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的缺失是金融科技創(chuàng)新與發(fā)展面臨的主要難題。堅持?jǐn)?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)先行、制定統(tǒng)一、明確的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，提升數(shù)據(jù)科技的質(zhì)量。加強數(shù)據(jù)生命周期管理，包括數(shù)據(jù)安全管理、日志記錄，以及禁止過度收集和濫用客戶數(shù)據(jù)。重視數(shù)據(jù)安全風(fēng)險和人工智能涉及的倫理問題，堅持以人為本、人類自治、安全可控、公平公正和公開透明的倫理準(zhǔn)則，在數(shù)據(jù)使用、算法研究和行業(yè)應(yīng)用等層面進行全面把控。同時，積極參與各國家機構(gòu)在相關(guān)領(lǐng)域的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)制定工作。

　　3.3 建設(shè)人才隊伍，適應(yīng)未來需求
　　金融科技的發(fā)展及應(yīng)用，對人才的技能、專業(yè)知識和經(jīng)驗提出了更高的要求，可以說，是數(shù)字化人才供給的最關(guān)鍵的決定性因素。以金融科技的應(yīng)用為核心，儲備和建設(shè)一支不僅懂業(yè)務(wù)、懂技術(shù)、懂產(chǎn)品，還具備合規(guī)底線開闊視野的金融科技人才隊伍，以全面覆蓋前中后臺應(yīng)用場景和解決方案。打造體系化、高層次的科技人才培養(yǎng)平臺,建立多學(xué)科團隊，涵蓋開發(fā)、測試、部署、監(jiān)視和監(jiān)督各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)科學(xué)家、IT和數(shù)據(jù)庫管理人員，以及風(fēng)險管理和合規(guī)團隊。從組織架構(gòu)、考核體系、人才培養(yǎng)機制等方面進行整合和再造，提升隊伍的跨行業(yè)專業(yè)水準(zhǔn)和戰(zhàn)斗力。

　　4、資產(chǎn)托管業(yè)務(wù)應(yīng)用新興技術(shù)的前瞻思考
　　未來，隨著各種新科技的層出不窮和不斷迭代，人工智能將成為驅(qū)動資產(chǎn)托管行業(yè)向前的重要技術(shù)之一，多模態(tài)深度語義理解、自然語言處理、區(qū)塊鏈等技術(shù)的不斷應(yīng)用將成為推動中國資產(chǎn)托管行業(yè)健康、持續(xù)、創(chuàng)新發(fā)展的新動力。人工智能將會為我們解決需要大量計算、重復(fù)勞動等的工作問題，將我們從傳統(tǒng)的生產(chǎn)活動中解放出來，使我們有更多的精力投入到業(yè)務(wù)創(chuàng)新等工作中。

　　4.1 多模態(tài)深度語義理解實現(xiàn)智能核對
　　多模態(tài)深度語義理解以文字、圖片、語音、視頻等不同模態(tài)的數(shù)據(jù)為輸入，綜合知識圖譜、深度學(xué)習(xí)等AI技術(shù)，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的深度理解。隨著自然語言處理、知識圖譜、深度學(xué)習(xí)等AI核心技術(shù)的快速發(fā)展，多模態(tài)深度語義理解會進一步走向成熟，在托管業(yè)務(wù)的指令信息識別、客戶服務(wù)等方面都可以進行更多地應(yīng)用，指令附件印鑒可以進行智能核對，辨別支付憑證的真實性、合法性，增加資金安全程度。

　　4.2 自然語言處理技術(shù)實現(xiàn)智能審核
　　隨著大規(guī)模語言模型預(yù)訓(xùn)練技術(shù)的出現(xiàn)和普及，通用自然語言處理技術(shù)，極大地提升了機器的理解和認(rèn)知能力。預(yù)訓(xùn)練技術(shù)將深度應(yīng)用于各專業(yè)領(lǐng)域，持續(xù)提升句法分析、情感分析、機器翻譯、文本分類等自然語言處理任務(wù)的成效。具備海量規(guī)模算力、廣泛的專業(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)、預(yù)訓(xùn)練模型和完備的研發(fā)工具等特征的自然語言理解計算平臺將逐漸成熟，并將在托管業(yè)務(wù)的合同要素識別、客戶服務(wù)等方面大展拳腳,在托管合同的審核過程中，與法律法規(guī)、監(jiān)管條文、業(yè)務(wù)管理辦法等內(nèi)容智能匹配，并識別是否符合相關(guān)條文，自動完成合同的智能審核。

　　4.3 區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)智能獲取
　　隨著區(qū)塊鏈技術(shù)與人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、邊緣計算等技術(shù)的深度融合，空間和實體的映射問題正逐一得到了解決。圍繞區(qū)塊鏈構(gòu)建的數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)確權(quán)等解決方案，將在各業(yè)務(wù)領(lǐng)域發(fā)揮巨大的作用。例如，在版權(quán)保護領(lǐng)域，可追蹤所有權(quán)的交換、轉(zhuǎn)移、出售等;在供應(yīng)鏈金融領(lǐng)域，可實現(xiàn)溯源防偽、交易驗真、快速清算，實現(xiàn)企業(yè)之間的安全交換;在政務(wù)領(lǐng)域，能保證信息的透明性和不可更改性，實現(xiàn)政府的透明化管理等。未來，相信也將在資產(chǎn)托管業(yè)務(wù)的劃款指令審核、非標(biāo)投資交易數(shù)據(jù)、外部行情數(shù)據(jù)獲取等方面發(fā)揮巨大的作用，在指令審核過程中的投資信息，可以通過區(qū)塊鏈技術(shù)智能地獲取、審核，并保證投資信息的有效性、合規(guī)性、合法性。

　　4.4 人工智能實現(xiàn)智能識別
　　伴隨著世界的多極化、平行化和虛擬化趨勢，傳統(tǒng)法律的規(guī)制手段將遭遇各種挑戰(zhàn)，而人工智能將接管其中的大量功能。虛擬世界高度隨機性、即時性、可塑性的特點，決定了它難以通過傳統(tǒng)法律進行規(guī)范，而具有深度學(xué)習(xí)能力的人工智能則可以更好地確保交易的效率和安全。通過法律信息化、信息流程化、流程自動化的過程，提高法律的運作效率，在諸如法律檢索、文件自動審閱、判決自動生成、智能法律咨詢、案件結(jié)果預(yù)測等方面，提高法律的智能化程度。隨著技術(shù)能力的不斷提升，社會主體的各類信息都將數(shù)據(jù)化，所謂“法律事實”也將趨于透明化，證據(jù)鏈的形成可以被機器學(xué)習(xí)準(zhǔn)確捕捉，法律流程將更多以智能化和自動化的方式完成。未來，托管合同制定過程可以更加智能化，包括智能識別是否符合相關(guān)的法律法規(guī)、識別合同風(fēng)險避免法律糾紛;投資合同與托管合同進行關(guān)聯(lián)，智能識別是否符合托管合同相關(guān)條款，在投資環(huán)節(jié)即可做好相關(guān)的提示與控制。(作者：雷敏余濤李添強)

中機院以研究和規(guī)劃為引領(lǐng)，以招商托管為支撐，從咨詢、規(guī)劃設(shè)計軟服務(wù)向開發(fā)運營領(lǐng)域邁進，形成多元化業(yè)務(wù)版塊。服務(wù)范圍涵蓋大數(shù)據(jù)、咨詢、規(guī)劃、招商運營及托管等5大類服務(wù)。
在招商服務(wù)中，本院提出“離岸招商、離岸孵化”的創(chuàng)新理論，通過以商招商、以資購商等多種招商形式推進工作，得到貴州省投資促進局、甘肅天水市政府、金鄉(xiāng)經(jīng)濟開發(fā)區(qū)等40多個地方政府和30余家知名產(chǎn)業(yè)地產(chǎn)商的認(rèn)可。經(jīng)手項目霍爾果斯經(jīng)開區(qū)伊寧園區(qū)產(chǎn)業(yè)鏈圖譜及招商策劃項目 / 普光經(jīng)開區(qū)天然氣化工產(chǎn)業(yè)鏈招商圖譜項目 / 太原市產(chǎn)業(yè)鏈招商圖譜編制項目 / 鹽城400平方公里灘涂用地招商策劃項目 / 湖北省孝感市孝南區(qū)經(jīng)濟開發(fā)區(qū)投資環(huán)境推介項目 / 貴州省生物醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鏈圖譜及招商地圖項目 / 恩施硒茶產(chǎn)業(yè)園產(chǎn)業(yè)規(guī)劃與招商前置研究 / 孝南區(qū)的發(fā)展及產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和招商策劃 / 貴州觀光生態(tài)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)劃和招商策劃
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