截至2024年底，中国资管行业总规模已突破150万亿元，伴随着行业规模的快速增长，投资策略日趋复杂，监管要求也不断提高。

在这一背景下，基金运营作为资管业务的中后台支撑，面临着前所未有的挑战。传统的运营模式严重依赖人工处理大量业务文档，包括基金合同、交易单据、信息披露文件等，这些文档往往形式多样、结构复杂、数量庞大。非结构化文档数据的处理与价值挖掘已成为资管机构降本增效、提升风控能力的关键环节。

某头部券商资管公司，拥有公募与私募全产品体系，随着业务量的快速增长，传统人工处理模式已难以满足业务发展需求。

公司日常需要处理多种类型的业务文档，包括但不限于：私募基金合同、公募基金招募说明书等合同文档，基金申购确认单、基金赎回确认单、基金对账单等交易单据，以及风险计划书、公告、备案函、基金产品资料概要、托管协议、发行通知等配套文档。

这些文档大多以非结构化或半结构化形式存在，格式多样、版式复杂。传统的人工处理方式不仅需要投入大量人力资源，处理效率较低，而且在信息提取和录入过程中容易出现误差，影响后续业务环节的数据准确性和处理时效性。以基金合同审核为例，一份私募基金合同平均页数超过80页，需要提取的关键信息点超过120个，熟练业务人员完成一份合同的完整审核仍需数小时。

针对在基金运营场景中面临的文档处理挑战，该头部券商资管公司携手合合信息，打造了高度适配资管业务的智能文档处理解决方案，重点建设了以下能力：

基金合同处理专属大模型
基于基金运营场景的特点，合合信息为该资管公司搭建了基金合同处理专属大模型。该模型在通用基座模型的基础上，通过基础语料与大量资管行业文档语料训练，进行了定制化调优，拥有更强的垂直业务场景文档理解与抽取能力，经实测，专属模型比通用模型的抽取准确率高10%以上。

通用文档解析能力
合合信息还为该资管公司提供了通用文档解析能力，能够准确识别和处理图片、PDF等各种格式的文档。系统特别加强了对表格内容的处理能力，支持有线表格、无线表格以及合并单元格等复杂表格结构的识别和提取。该系统能够处理多种业务表格，包括券商结算模式对账单、开放式基金对账单、年金养老金对账单等多种对账单类型，以及中债持仓信息、上清持仓信息等持仓汇总表格。

系统对接与业务融合
通过系统对接，将智能文档处理能力与资管公司现有业务系统进行深度融合，文档处理结果自动传输至基金产品备案系统、基金运营业务系统等，实现了从文档上传、自动解析、数据提取到业务系统录入的全流程自动化处理。

场景一：基金合同关键信息抽取

在公募基金招募说明书的处理中，系统实现了40多个关键字段的自动提取，私募基金合同的处理更为复杂，需要提取的字段超过120个，涵盖基本信息、参与退出、管理费用、投资运作等多个维度。基于智能文档抽取技术，系统能够从数十页、上百页的合同中，准确识别和提取业务所需的关键要素，大幅提高了基金合同处理效率。

场景二：基金运营单据自动化处理

在申购确认单、赎回确认单、对账单等交易单据处理方面，专属大模型基于大量场景数据进行训练，具备了较强的语义泛化能力，系统能够兼容不同金融机构的交易单据格式，实现核心业务要素的精准抽取，自动识别客户名称、基金代码、份额、金额、交易日期等核心字段，现交易数据的实时录入与复核。

场景三：配套文档智能信息抽取

依托强大的泛化性，系统在处理各类基金合同相关附件文档方面同样表现出色，能够准确处理到账说明函、备案报告等多类型配套文档，有效支持合规备案、资金核对与审计溯源等业务需求。

通过合合信息在多模态大模型文本智能技术上的场景化应用，该头部券商资管公司实现了基金运营流程的智能化升级，不仅显著提升业务效率与数据准确性，也增强了机构在复杂监管环境中的风控能力与竞争力。未来，合合信息将继续助力资管机构释放非结构化数据的潜在价值，推动行业数字化转型升级。