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一、業(yè)務(wù)增長(zhǎng)驅(qū)動(dòng)券商創(chuàng)新需求

在資本市場(chǎng)全面深化改革的背景下，各大證券公司的投資銀行業(yè)務(wù)多年來(lái)持續(xù)保持快速增長(zhǎng)。與此同時(shí)，承攬、承做、承銷(xiāo)三大板塊的工作模式仍然嚴(yán)重依賴人工經(jīng)驗(yàn)和判斷，員工的工作時(shí)間被大量的材料編輯、修改和審核任務(wù)所擠占，出現(xiàn)人為疏漏的可能性也隨之增加。面向監(jiān)管機(jī)構(gòu)報(bào)送和對(duì)外公告的文件，文本量大，規(guī)則復(fù)雜，一旦出現(xiàn)錯(cuò)誤對(duì)機(jī)構(gòu)聲譽(yù)負(fù)面影響巨大，不但可能影響到評(píng)級(jí)和項(xiàng)目接洽，甚至?xí)?dǎo)致監(jiān)管問(wèn)責(zé)或者訴訟糾紛。

以債券募集說(shuō)明書(shū)為例，傳統(tǒng)流程是，業(yè)務(wù)組接到項(xiàng)目后開(kāi)始準(zhǔn)備項(xiàng)目材料，著手編寫(xiě)募集書(shū)。編寫(xiě)過(guò)程中反復(fù)增、刪、改文本內(nèi)容，對(duì)上下文的一致性以及財(cái)務(wù)勾稽關(guān)系進(jìn)行重點(diǎn)檢查，自認(rèn)無(wú)誤后再提交給質(zhì)控組領(lǐng)導(dǎo)審核。一份募集書(shū)動(dòng)輒十余萬(wàn)字、篇幅數(shù)百頁(yè)，單是讀完就需要3小時(shí)以上，加上思考、檢查的時(shí)間，審核文檔的用時(shí)往往更長(zhǎng)。如果遇到十分緊急的項(xiàng)目，時(shí)間壓力下業(yè)務(wù)組和質(zhì)控組只能把重點(diǎn)放在風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)和經(jīng)驗(yàn)類(lèi)的審核上，可能造成文字錯(cuò)誤、單位錯(cuò)誤、上下文一致性此類(lèi)錯(cuò)誤的漏審。

債券募集說(shuō)明書(shū)

債券募集說(shuō)明書(shū)是投資者認(rèn)購(gòu)債券的依據(jù)，也承載著投資者的權(quán)利與發(fā)行人的義務(wù)。作為債券發(fā)行最主要的合同，債券募集說(shuō)明書(shū)對(duì)發(fā)行人在債券發(fā)行前后的經(jīng)營(yíng)情況、各關(guān)聯(lián)方在債券存續(xù)期內(nèi)的責(zé)任義務(wù)以及債券違約后的爭(zhēng)議處置措施進(jìn)行了詳盡的約定。它既是債券發(fā)行及交易中信息披露的重要文件，也是公司發(fā)行債券應(yīng)向監(jiān)管機(jī)關(guān)提交的必備文件。

不斷上升的業(yè)務(wù)規(guī)模、行業(yè)集中趨勢(shì)和日益收緊的監(jiān)管要求都對(duì)其傳統(tǒng)的管理模式提出了挑戰(zhàn)，數(shù)字化、智能化改革勢(shì)在必行。

二、達(dá)觀財(cái)債通提質(zhì)增效成果驚艷

達(dá)觀財(cái)債通產(chǎn)品現(xiàn)已服務(wù)于多家頭部券商、銀行等金融機(jī)構(gòu)，為其建設(shè)文檔智能審核系統(tǒng)，審核平臺(tái)可以一站式解決債券募集說(shuō)明書(shū)、招股說(shuō)明書(shū)、上市公司年報(bào)、審計(jì)報(bào)告等金融證券常用文檔的審核與糾錯(cuò)，使用效果驚艷，備受行業(yè)客戶好評(píng)。

財(cái)債通產(chǎn)品

以債券募集書(shū)審核為例，實(shí)踐數(shù)據(jù)顯示，在審核平臺(tái)投入使用后，每人每天平均可節(jié)省2小時(shí)工作時(shí)間，每年為部門(mén)節(jié)省110,400小時(shí)，按276個(gè)工作日計(jì)，一年成本節(jié)約可達(dá)2,000萬(wàn)元以上。在大幅降低人工成本的同時(shí)，使用財(cái)債通輔助審核后報(bào)送材料的質(zhì)量、準(zhǔn)確率和審核效率在短期內(nèi)均可得到顯著提升，在各個(gè)維度持續(xù)賦能券商等金融機(jī)構(gòu)智能化辦公目標(biāo)。

三、證券行業(yè)智能文檔審核解決方案

達(dá)觀財(cái)債通針對(duì)券商常用文檔審核痛點(diǎn)，綜合運(yùn)用語(yǔ)義理解、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，打造出一個(gè)全面、精準(zhǔn)、高效、自動(dòng)的可視化AI審核大平臺(tái)。

使用財(cái)債通，只需數(shù)分鐘即可完成對(duì)各類(lèi)年報(bào)、財(cái)務(wù)報(bào)表、銀行流水、招股說(shuō)明書(shū)、債券募集說(shuō)明書(shū)的審核、抽取與解析，以及財(cái)務(wù)信息披露、財(cái)務(wù)邏輯核查、發(fā)行信息披露、文字合規(guī)與合理性等方面的集中校驗(yàn)，大幅度減少了項(xiàng)目人員復(fù)制粘貼和重復(fù)檢查的工作量；不但可以滿足投行提質(zhì)增效的業(yè)務(wù)需求，提升品牌競(jìng)爭(zhēng)力，也為積累并盤(pán)活現(xiàn)有數(shù)據(jù)資產(chǎn)奠定了基礎(chǔ)。

1、文檔糾錯(cuò)

通過(guò)深度學(xué)習(xí)，達(dá)觀財(cái)債通建立了針對(duì)債券募集說(shuō)明書(shū)等文檔的語(yǔ)言模型，使機(jī)器可以識(shí)別文件中多字、漏字、同音字、形近字、標(biāo)點(diǎn)等常見(jiàn)的行文錯(cuò)誤。

2、表格糾錯(cuò)

對(duì)于金融類(lèi)文檔中大量的表格信息，達(dá)觀財(cái)債通應(yīng)用視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)可以精準(zhǔn)識(shí)別文件中的各種樣式表格內(nèi)容，結(jié)合語(yǔ)言模型和關(guān)鍵信息抽取，可以快速定位表格單位缺失、標(biāo)題不一致、語(yǔ)法錯(cuò)誤等各類(lèi)表格內(nèi)容錯(cuò)誤。

3、財(cái)務(wù)一致性審核

在債券募集說(shuō)明書(shū)、招股說(shuō)明書(shū)、上市公司年報(bào)等文檔中存在大量的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，分布在文字段落和表格當(dāng)中，達(dá)觀財(cái)債通可以智能識(shí)別財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的指代關(guān)系，根據(jù)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)間的勾稽關(guān)系有效驗(yàn)證文件中上下文財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的一致性。

除此之外，對(duì)于文檔中披露的財(cái)務(wù)比率和變動(dòng)指標(biāo)，由于分析核校需要計(jì)算過(guò)程，計(jì)算基準(zhǔn)的原數(shù)據(jù)距離一般篇幅較遠(yuǎn)，對(duì)審核員造成了較大的審核難度。財(cái)債通從這一需求出發(fā)，不但可以自動(dòng)定位公司盈利能力、償債能力等財(cái)務(wù)指標(biāo)，完成計(jì)算校驗(yàn)，對(duì)文中披露的財(cái)務(wù)變動(dòng)趨勢(shì)也可快速執(zhí)行校驗(yàn)和糾錯(cuò)。

4、文檔風(fēng)險(xiǎn)審核

在不斷理解并學(xué)習(xí)各項(xiàng)監(jiān)管準(zhǔn)則的基礎(chǔ)上，財(cái)債通對(duì)于文檔中中不符合準(zhǔn)則規(guī)定的內(nèi)容可以做出準(zhǔn)確提示，避免發(fā)生披露不完備情形。同時(shí)，財(cái)債通還可幫助業(yè)務(wù)人員在不同報(bào)告間進(jìn)行交叉核驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)潛藏在數(shù)百頁(yè)文檔中的表述和數(shù)據(jù)不一致問(wèn)題，避免披露不一致的風(fēng)險(xiǎn)。

四、人工智能加速券商投行業(yè)務(wù)演進(jìn)

金融行業(yè)因?yàn)榕c數(shù)據(jù)的高度相關(guān)性，成為率先應(yīng)用人工智能的行業(yè)之一，而NLP與知識(shí)圖譜作為人工智能技術(shù)的重要研究方向與組成部分，正在加速進(jìn)入證券行業(yè)，日益鞏固智能金融的基石。

國(guó)際資本市場(chǎng)在金融科技（Fintech）業(yè)務(wù)領(lǐng)域中的布局

來(lái)源：CBINSIGHTS

對(duì)券商而言，無(wú)論是研究、風(fēng)控、保薦承銷(xiāo)，都需要跨平臺(tái)進(jìn)行大量信息的采集和驗(yàn)證。當(dāng)投行業(yè)務(wù)人員不用再將大量精力用于檢查錯(cuò)誤、整理底稿等重復(fù)性動(dòng)作，對(duì)項(xiàng)目的推進(jìn)和員工的職業(yè)經(jīng)驗(yàn)積累無(wú)疑都會(huì)產(chǎn)生更大的價(jià)值，金融證券機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的積累和流程的標(biāo)準(zhǔn)化也會(huì)得到進(jìn)一步提速。

達(dá)觀數(shù)據(jù)金融行業(yè)解決方案架構(gòu)

未來(lái)，達(dá)觀數(shù)據(jù)還將致力于在信息整合與挖掘，智能投研，文檔生成與審核自動(dòng)化，盡職調(diào)查，風(fēng)險(xiǎn)管理等層面為券商客戶賦能，利用達(dá)觀行業(yè)領(lǐng)先的自然語(yǔ)言處理(NLP)、光學(xué)字符識(shí)別（OCR）、知識(shí)圖譜等技術(shù)優(yōu)勢(shì)，為證券機(jī)構(gòu)提供機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）、文檔智能審閱、智能搜索等多種智能產(chǎn)品，幫助金融行業(yè)夯實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，提升執(zhí)行效率與質(zhì)量，降低主觀風(fēng)險(xiǎn)和人力成本，助力業(yè)務(wù)流程標(biāo)準(zhǔn)化和自動(dòng)化。

特別聲明：

文章來(lái)源：達(dá)觀數(shù)據(jù)（Datagrand_）

原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/fsxUv6AEm2RVaxe5RHcf1w

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