导读

买理财、基金时，你有没有想过，谁在悄悄守护着这些资金的安全？

商业银行托管业务的雏形，早在 1868 年就已出现。20 世纪 20 年代，美国大牛市催热了基金业，可当时缺乏有效监管，最终让投资者损失惨重。直到 1940 年《投资公司法》出台，规定基金资产必须由合规托管人保管，才算标志着资产托管业务正式诞生。

国内的托管业务起步于 1998 年，一开始，国内银行从公募基金的基础服务做起 —— 比如资产保管、资金清算、估值核算。发展到现在，已经从高速扩张转向了高质量发展，服务模式朝着综合化、智能化、国际化转型，更看重风险管理、数据价值挖掘和技术创新。

但要说托管数字化，可绝不是 “搭个系统” 就完事儿的。

今天，我们“抓住”了在托管数字化实战了 5 年的业务分析师，从一线视角聊聊当前托管业务发展到了哪一层级，以及走在数字化前沿的托管行，是如何实现令人惊叹的效率跃升的。

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托管业务是什么？

托管业务是银行等合规第三方机构，受委托保管基金、信托等大额资产的服务。它不参与资产的投资或使用决策，仅负责安全存管资产、监督资金按约定用途使用，并做好账务与信息披露，本质是为资产提供中立的安全保障与合规监督。

举个非金融场景的例子，来做通俗解释：一群人（委托人）想凑钱给山区的孩子买礼物，如果把钱都给负责采买的人（管理人）保管，会有人担心弄丢了或被私吞，于是找了个大家信任的中间人（托管人）来管钱，并监督采买是否花钱得当。笼统概括就是：委托人出钱、托管人管钱、管理人用钱。

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实战一线视角：托管业务高效数字化现状

Q：作为一个在托管业务里面实践很多年的业务分析师，你认为的托管是什么样的？

A：在托管业务中，目前数字化的部分其实可以分成两部分。

一部分是托管机构去面向管理人提供能力服务的系统。另一部分也是我们做了很多年的，主要为托管机构内部提升效率，这里又会按照它的业务类型下分，根据这个产品是处在哪个阶段生命周期的来划分，比如说产品成立初期、产品成立中期，还有产品的最后退出阶段，那其实我们给它做的最关键的是属于这种

信息标准化。

Q：信息标准化？

A：对。在很多文档中，它们都属于这种类型。因为托管机构面向的管理人不同，需要处理的文档样式也就不同，这个因素很大程度上增加了我们在推进标准化过程中的难度。

就好比说，如果你想买一款不太标准的饮料，市场上这款饮料会以各种各样的样式出现——也就是各家管理人提供给其客户使用的产品。这些产品所涉及的要素非常多样，各有各的特色，也各有自己专注的细分市场和巧思点，以此来面向客户。这样一来，尽管市场上流传的这些产品都属于同一个品类，但它们之间仍然存在很大差异。

因此，如何把这些产品在整个生命周期中所涉及的所有文档集中起来，并实现标准化，就变得非常关键。这一点在托管行业中也比较重要。其他银行类机构在实际推进中遇到的某些困难，其实就在于这里。

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高效托管秘籍：“超绝”文档管理意识

Q：如果之前没有做过信息标准化的工作，还可以实现高效、数字化的托管业务吗？

A：可以，但需要我们先给他搭建一套管理系统。

Q：管理系统？这个是指什么？

A：这个管理系统把所有文档先做好前置处理、归类，就像把所有的信息分门别类地放置在了某个盒子里面。那就有利于我们去取的时候能知道它是哪一类文档，要按照什么样规则去抽。

有些托管行可能走得不是特别前沿，相当于把所有的文档直接都放在一个收纳筐里面，没有做归类处理，你不知道它都是些什么，所以我们第一步要先帮它分类，之后我才能知道哪些东西跟产品相关，再去做抽取的工作。

做了文档管理和没做之间的差别

就是：一个是会明确告诉你在哪个框里去取，另一个是你在一个汪洋大海里面去找。

所以，先搭建好这样一套文档管理系统，做好这个前置工作，有利于我们去帮他做数据的标准化，而且数据的标准化也影响后面的很多工作，比如

自动化处理

。

如果我想要去做知识库、去做搜索、去做撰写，再做一些自动化的估值模型。这些都基于我把这个信息标准化，能让系统自动化的去提取或者自动化的去拿到某一些数据，然后它能够去做自动的一些处理。

Q：这个前置的文档管理体系搭建好之后，是不是后面新的文档就可以自动化收集了？

A：对，这部分工作在托管行前端业务处理的时候就可以收集所需数据。例如某个客户过来银行开户，填好的资料就自动分门别类地上传到系统的某个位置了。如果没有提前做好这个管理系统，数据的存放或查找就会相对混乱、麻烦一点。

Q：所以，很难依靠某个大模型或独立的AI工具就可以直接实现高效自动化，对吗？

A：对，我觉得其实得从两个角度去发力吧。首先需要明确，不是说所有东西直接输入大模型，它就能输出我们想要的东西，这可能是大众普遍的一个误区——大家会觉得大模型这么优秀，我随便丢一堆东西进去，它都能出来很多我想要的内容，实际上并不是。另外，就是我们的信息自动化解决方案，通过它来实现更高效的流程运转。

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秘籍小结：前置文档管理+自动化系统

想要托管数字化做得好，不是说纯粹搭建了某个系统/产品，或者部署了一个什么样的大模型的部署就万事大吉了。做好前置工作，再接入提取等系统来让它的自动化处理能力转起来，所以才会比较理想的效果。

Q：举例几个具体场景吧，让我们直观感受一下数字化后的效率提升效果。

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托管场景1：定期报告核查效率提升

A：要举这个例子的话，因为托管里面的业务处理还挺复杂的，不止一两个业务。比如说定期报告核查这个工作。

一份四页的报告，一般托管行的人工核对，正常情况下可能要花半天的时间。因为在纯人工的情况下，例如管理人发来了一份报告，我得在各种各样的系统里面找数据，在各种材料里面一个一个找数据。

我们可以最终实现200份、每份4页，系统核对只需要20分钟，而且不用对着Excel来找数据，并且在系统上给核查留痕，也就是说核查过之后下次再找核查结果，不用再人工核查一遍了，会有一份核对记录的报告。

这是一方面，另外一方面的话就是，比如我们聚焦到法审或合同解析的场景，那它节省的时间又是跟定期报告的不一样了，所以如果说要做这个省时省力这方面的一些数据比对的话，那可能还是要集中在某些具体业务场景当中。

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托管场景2：法律文件审查效率提升

Q：如果法审场景的话，我们可以实现怎样的效率提升呢？

A：效率提升差不多

50%

。如果说之前人工处理需要一个小时，现在基于数字化的智能系统审核，大概30分钟就可以了。例如投行文档，我记得核查一遍，100多条规则20多分钟就可以了。

Q：这个规则都是什么样的？

A：我们会核对两大类规则，去查产品合同中的风险表述。第一类是资管行业的规定，比如特定产品类型的投资范围中，不能出现禁止投资的金融品种。

第二类是合同中的法律条款风险。比如对于合同审核方来说，有哪些条款属于会给公司带来法律风险的条款，不同影响程度的风险条款，会特别提醒出来。

Q：你觉得大概3、5年之后，托管业务未来在数字化方面会有哪些可见趋势？

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未来趋势1：业务规模化

A：站在整个行业的角度上来说，托管业务整体未来的发展的可能首先是需要做规模化。基于目前的大环境基调，想要去提升整个收入的话，其实要在整个规模效应上面去做工作。

Q：这个规模效应的话是指什么呀？

A：应该讲是业务场景的更多。

因为在整个领域里面，现在大家对于“大模型”可能还是在探索的阶段，还不知道说这个东西到底能真正赋能业务多少，因为它还有一些不太稳定，或者说不太确定的一面。所以，各家其实在大模型的采用上面还是比较慎重的，虽说已经在一些场景做尝试了。

但未来，我认为未来大模型的趋势，肯定还是要结合各个场景的业务领域去做深。比如我可能当前有一两个业务场景在用大模型，那一个场景用大模型的成本假设是1000个单位，再加两个场景的话只需要再加上几百个单位的成本规模。

也就是说在应用场景上，当你在不断扩展业务场景时，其实会扩展大模型的适应能力以及在各个场景里面产生的效能。所以场景覆盖得越多，平分大模型的成本，相对来说各个场景用大模型的成本就会越少。这可能是下一步推动应用大模型提升效率的一个角度。

Q：等于说，未来大模型来应用到这个托管业务里面去需要更多的场景，场景越来越多，所以用大模型的成本去平摊之后不会很多，而且相比较全人工处理会更划算。可以这样理解吗？

A：对，我理解是这样的。

Q：明白。除了托管的规模化的这个方面，你认为是未来的一个趋势，还有其他的吗？

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未来趋势2：前台数据标准化

A：其他的话，就是前台的一个数据标准化。我感觉未来啊，各家可能也会注重这一块儿的影响。因为它其实不管是要应用大模型，还是应用其他传统的一些技术开发的手段，它的一个数据的基础都是在于数据的一个基础化，标准化。

如果你数据没有办法标准化的话，那其实更多的可能是集中在某个孤立的业务场景，例如我帮你做了这个前置条件的分类之后，我再去做后续的一个自动化。

但那样就没有办法做很全面的，因为我可能要处理你数据的标准化工作，之后才能做最核心的那一部分业务处理，那这对于各个业务场景的复用以及适用性，就会很乏力。这就像盖房子，可能要先有沙子、然后有水，我把它和成泥之后才能给它一个可塑造性的特点。

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未来趋势3：整体业务合规性

A：然后第三个方面的话，其实整个行业现在都趋于做整体业务的合规性、安全性，会对数据精准度、行业标准的符合性越来越严格。因为现在监管层面不管是，不管是比如说投行业务、托管业务还是其他业务，都要做到这个穿透式监管。

托管人在做资金保管的监管的时候，也要做到穿透式的一个监管。不是仅限于表面上，去看这些资产合不合规，而是要穿透到最底层的资产，来去看你的这个产品运作的合不合规。比如最近频发的违法违规行为，一些私募基金投资的资产类型，不符合它的产品要求。

Q：这个合规工作，需要托管行做什么呢？

A：托管人作为监管方要做的信息监测工作，因为托管人属于整个业务运作过程的监督者角色，需要监督管理人的操作的合规性，所以托管人在行使托管人职责的时候，要求穿透式监控，监控到不合规信息告知管理人去修改。如果管理人不修改，就要上报给监管部门。因为托管的业务很分散，所以根据每个产品的具体情况去上报不同的监管部门。

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结语

托管数字化的核心，从来不是 “靠大模型一步到位”，而是先打牢 “文档分类、数据标准化” 的地基，再落地场景提效 —— 没有规整的数据，再先进的系统也难发力。

未来的规模化（场景越多，大模型成本越低）、前台数据标准化、穿透式合规监管，更需要银行前后端、分支行联动推进。若你是托管从业者，能从这 5 年实践里找到破局点；就算是普通投资者，也该知道：你买的理财、基金，都有托管在守护资金安全。

关于托管数字化，你有哪些疑问？评论区一起聊聊～