摘要： 隨著金融行業的發展，銀行托管業務日益復雜，協議審查面臨諸多挑戰。本文深入探討 Agent 技術在銀行托管協議審查中的應用，剖析該技術特點，闡述審查難點，并借實際案例呈現應用效果。同時介紹達觀 Agent 數字員工，揭示其對提升銀行托管協議審查效率與合規性的重要作用，為金融行業智能化發展提供參考。

銀行托管業務是金融體系關鍵部分，肩負保障客戶資產安全、監督資金運作之責。托管協議規范各方權利義務，其審查的準確與合規至關重要。但傳統人工審查面對增長的業務量和復雜條款，漸顯效率低、易出錯等問題。Agent 技術為銀行托管協議審查帶來新方案，有望成合規審查的智能新引擎。

Agent 是一種能夠在特定環境中自主運行，感知環境變化，并根據預設的目標和規則采取行動以實現目標的軟件實體。它具有自主性、智能性、交互性等特性。自主性使得 Agent 能夠獨立地決定自身的行為和動作，無需人工實時干預；智能性體現在 Agent 能夠通過學習和推理，對復雜的任務進行分析和處理；交互性則保證了 Agent 可以與其他 Agent 或外部系統進行信息交流和協作。

金融行業數據量大、業務規則復雜，對準確及及時性要求極高。Agent 技術特性賦予其在金融領域廣闊應用前景。如風險管理中，Agent 可實時監測市場與交易信息，預警潛在風險；客戶服務上，智能客服 Agent 能快速響應咨詢，提供個性化服務。銀行托管協議審查中，該技術可借特性高效處理復雜條款，提升審查效率與質量。

達觀 Agent 數字員工實現了 RPA 與 AI 技術的深度融合，巧妙結合機器人流程自動化（RPA）的高效執行能力與 AI 技術先進的語義理解技術。其中，RPA 作為數字員工的執行核心，專注于重復性任務的自動化處理，而 AI 技術則賦予其理解復雜語言及進行任務規劃的能力，讓數字員工得以精準捕捉并響應用戶需求。同時，達觀 Agent 數字員工還采用了達觀數據自研的 “曹植大模型” 等先進技術，這些技術在自然語言處理、光學字符識別（OCR）、知識管理等方面優勢顯著，為數字員工的智能化與自動化提供了堅實的技術支撐。

• 自然語言理解與交互：達觀 Agent 數字員工借助文本識別解析、上下文感知及情感識別等技術，精準理解用戶意圖、情感與上下文，實現個性化響應，使交互自然流暢，提升用戶體驗。
• 自動化與流程編排：數字員工具備任務自動化與流程編排能力，高效執行高頻重復任務。支持跨系統協作，整合多系統實現信息自動流轉，并依預設條件智能選擇執行路徑，靈活適配不同業務場景。
• 知識管理與自主學習：達觀 Agent 數字員工擁有知識管理與自主學習能力，通過持續學習積累經驗，提升工作效能與精準度。既能即時查詢信息，又能利用歷史數據優化決策，提供智能方案，助力業務發展。

• 企業級Agent平臺：達觀Agent平臺具備強大開發工具與管理功能，助力企業輕松實現業務流程自動化與智能輔助。其兼容性行業領先，支持多種操作系統和軟件，可滿足不同企業需求。
• 定制化解決方案：達觀 Agent 數字員工可依企業具體需求定制開發，提供適配企業業務場景的方案，更好融入業務流程，提升工作效率與準確性。

• 提升合規審查一致性：達觀 Agent 數字員工基于統一規則庫審查，規避審查人員主觀差異致標準不一的問題，確保協議審查標準統一、公正。
• 實時更新合規知識：法規與監管政策變動時，達觀 Agent 數字員工能實時更新規則庫和知識圖譜，讓審查契合最新合規要求，為銀行節省審查人員培訓成本，降低合規管理難度。
• 深度數據分析挖掘：達觀 Agent 數字員工不僅完成基礎協議審查，還深度分析挖掘審查數據。銀行通過統計分析審查結果，可發現潛在風險趨勢與常見問題，助力業務優化與風險管理。

銀行托管協議涵蓋法律、金融等多領域條款，如資產保管、投資監督等，專業術語多，不同托管業務或有定制條款。像創新金融產品托管協議，會出新投資限制或風險分擔條款，增加審查難度。

完整的銀行托管協議含大量數據，如當事人信息、資產規模等。審查時需逐一核對確保準確一致，還要與銀行內部數據關聯分析找風險點。隨業務量增加，數據處理量呈指數級增長。

金融行業監管嚴，銀行托管協議須符合法規和監管要求。但合規標準隨市場發展與政策調整不斷更新，審查人員需時刻關注，增加審查難度與復雜性。

實際工作中，銀行要兼顧審查質量與效率以滿足業務發展。人工審查難平衡，注重質量會使審查周期長，追求效率則可能遺漏風險點影響質量。

某大型銀行在托管業務快速發展的過程中，面臨著協議審查工作量激增、審查效率低下、合規風險上升等問題。為了解決這些問題，該行引入了基于達觀Agent 技術的協議審查系統。

1. 數據預處理：達觀Agent首先對銀行托管協議的電子文檔進行解析，提取關鍵信息，如協議雙方信息、托管資產類型、重要條款等，并將其轉化為結構化數據，便于后續分析。
2. 條款審查：基于預設的規則庫和知識圖譜，達觀Agent對協議條款進行逐一審查。規則庫中包含了各類合規要求、常見風險點以及相應的審查邏輯。例如，對于投資限制條款，達觀Agent會根據監管規定和銀行內部政策，檢查投資范圍、比例等是否符合要求；對于風險披露條款，達觀Agent會判斷其是否清晰、完整地描述了可能面臨的風險。
3. 數據比對與分析：達觀Agent將協議中的數據與銀行內部的客戶信息系統、風險管理系統等進行實時比對，驗證數據的一致性和準確性。例如，檢查托管資產規模與客戶實際資產狀況是否相符，協議約定的收益分配方式是否與銀行內部的核算規則一致。
4. 風險預警與報告生成：在審查過程中，一旦發現潛在的風險點或不合規問題，達觀Agent會立即發出預警，并詳細說明問題的性質、所在條款位置以及可能產生的影響。審查完成后，達觀Agent自動生成審查報告，總結審查結果，為審查人員提供清晰的決策依據。

• 審查效率大幅提升：通過自動化的審查流程，審查時間從原來的平均每份協議數小時縮短至數十分鐘，大大提高了審查效率，滿足了業務快速發展的需求。
• 審查質量顯著提高：基于規則庫和知識圖譜的審查方式，避免了人工審查可能出現的遺漏和錯誤，確保了審查的全面性和準確性。合規風險得到有效控制，協議審查的通過率明顯提高。
• 成本降低：減少了人工審查所需的大量人力和時間成本，同時降低了因審查失誤可能導致的潛在損失。