智变未来｜「AI+系统」双轮驱动战略，解码资管机构数智化升级新路径

在AI技术日新月异的今天，如何更好的利用技术手段解决效率瓶颈、提升风控水准、加速业务从“数字化”到“数智化”的进化，是众多资产管理机构共同关心的话题。近日，赢时胜正式发布「AI+系统」双轮驱动战略，以兼具技术深度与业务厚度的业务转型新范式，助力管理人机构在数智化升级之路阔步前行。

01

交易询价机器人

痛点：在交易领域，投资经理和交易员之间会有大量的投资意向、询价、报价、成交、行情的沟通，这些数据完全非结构化，甚至还有多轮对话的场景夹杂其中，一直是交易系统边界上的一个困扰。

方案：通过赢时胜交易询报价大模型的参与，五大交易场景的识别、对话、理解准确率全面上升到97%以上。

02

基于舆情的信用主体风险预警模型

痛点：在风险领域的传统模型是基于结构化数据为基础进行专家决策的模式。由于财务数据和各类结构化公开数据的滞后性，以及各类风险事件中这些指标都是被严防死守的，因此传统风险模型的准确率和及时性一直是痛点。

方案：赢时胜风险大模型在历史事件回测中，通过对多源舆情的分析和理解、结合结构化指标数据和财报进行分析，一举将预警准确率提升10%达到92%，从滞后响应提升到天、周、月级别的提前响应，在金监局和数据局举办的大赛中被七位院士评为3等奖。目前已经在行业多家头部客户进行落地。

03

Chatto估值

痛点：运营部门存在大量的手工操作场景，例如新增分级级别、产品首次开发日等场景需要分多步维护系统设置，通过AI实现操作的场景化、流程化、智能化。

方案：通过AI对系统功能模块的打开、按钮操作、数据录入的基础能力，再结合积累的业务办理流程，实现智能化办理和校验提醒。

04

智能账务分析

痛点：在日终对账环节，工作量大时间紧张，严重依赖资深人员。

方案：通过AI能力以最终结果为目标值，逐步拆解目标值为参数，尝试不同参数组合，找到与目标值匹配的参数取值。

05

智能信批报告校验

痛点：中头部资产管理机构平均100只基金，定期报告有大量的文章内容和章节，通过人工的方式只能完成抽检，无法全面进行覆盖。

方案：结合AI的生成模型和推理模型和我司积累的XBRL校验规则库，对定期报告文字、章节、上下文进行校验。

06

AI资管知识库

痛点：新人培训周期长，需同时掌握政策、产品规则、业务知识等多维度信息。

方案：沉淀百万条业务规则，智能问答覆盖90%常见问题，覆盖规则、案例、实操建议

作为战略发布配套，公司特邀华北头部机构CIO、业务总监与AI专家展开深度交流，碰撞出三大共识：