智慧金融 | AI赋能数据质量核验，推动金融数据治理创新升级
近日，中国人民银行、国家发展改革委等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》，明确提出要夯实数据治理与融合应用能力基础，完善数据质量管控机制，强化数据挖掘分析和数据可视化能力建设，系统推进金融机构数字化转型。
“数据质量核验”
是金融行业监管合规与高效运营
的关键保障措施
数据来源
中软融鑫《2024年第二季度国家金融监督管理总局处罚情况分析》
现行数据质量核验规则多局限于数据格式与关联性校验，未能充分融入业务实际需求，而金融业务类项繁杂，监管要求及业务调整频繁，依靠人工逐一制定核验规则工作量巨大，难以保障核验精准性，无法满足监管标准与业务需求。
金融数据来源广泛、体量庞杂、需每日核验，而当前核验工作主要依赖人工，效率低、成本高，难以完成有效的数据分析、规律总结与后续预警，整体智能化程度较低，难以满足高频的监管报送需求。
金融数据处理流程复杂，数据项创建与传递过程中，每个环节都存在出错可能性，而当下数据治理缺乏“追溯数据生产加工全过程”的工具，问题源头难定位，解决周期长，影响业务运营效率。
为解决上述难题
申威睿思自研一款金融数据治理工具
“基于AI智能化可配置的数据质量智能核验平台”
产品集成大数据、人工智能及可视化
等先进算法和技术于一体
针对金融机构数据质量治理普遍存在的问题
完成技术突破
攻破数据质量核验前、中、后期全流程难题
业务高度相关 动态核验规则
针对核验规则制定工作繁杂
不够精准等问题
系统在数据格式、关联性校验规则之外
利用AI算法追踪并解读政府政策文件
在满足监管核验要求基础上
借助大模型强大归纳与分析能力
从海量数据中精准提炼出针对不同业务类型
的定制化数据质量校验规则
充分满足不同业务实际核验需求
可持续优化 数据核验规则
系统具备高度灵活性
可利用大模型对历史异常数据特征自动挖掘
总结分析异常数据相关核验漏洞
实现数据核验体系的可持续优化
不断提升数据质量
满足监管层对源端数据质量管理严格标准
为业务稳健运行提供坚实底座
自动化 全流程高效核验
系统部署于金融机构内网
可自动从各数据源中导入数据
（如关系型数据库、NoSQL数据库、API等）
针对存款、贷款、投资等
多形态多种业务场景数据提供专属核验规则
同时围绕数据偏离度、异常频率、数据波动范围等
设定不同数据阈值
一键开启数据核验任务后
即可按时、按日完成相关数据智能核验
并基于阈值范围提供相应异常预警
优化数据管理流程，提高数据处理效率
智能化 核验报告与分析
核验工作结束后
系统可根据预设报告模板
自动生成包含数据格式错误、逻辑矛盾
以及报送缺失等各类异常数据的总结报告
最后利用AI模型算法
对核验结果智能深度分析
梳理数据质量问题趋势
结合历史治理经验
为业务人员提供针对性治理建议和解决方案
全流程自动化，减少人工干预
实现业务数据质量的全面核验、智能分析和高效治理
可视化 治理仪表盘
系统核验完成后
通过数据治理“仪表盘”
以可视化图表等直观、易理解的方式
展现具体核验结果
包括数据的整体质量
异常数据的分布、当前处理情况等
便于业务人员操作、监控
轻松把握数据质量全貌
可定位 数据追踪链路
通过数据链路追踪数据全流程流转节点
可视化展示生产、传输、处理
存储等数据流动的每一个环节
理清复杂的数据关联以及异常传播路径
快速定位问题源头
确保数据治理的高效性
减少数据异常对业务运营的影响
为管理层提供全面、深入的数据洞察和决策支持
智能、全面、高效的AI数据质量核验系统
不仅完善金融机构数据治理体系
减少因数据错误或不合规
导致的潜在监管罚款
同时有助于企业更精准地掌握业务运营状况
辅助决策优化
促进业务增长与成本控制
增强企业在金融市场中的竞争力和信誉度
为长期发展奠定坚实基础
目前产品已应用于金融数据仓库建设
数据治理、业务决策支持
客户服务优化等多场景中
进一步完善金融机构数据治理体系
申威睿思数据质量智能核验平台
AI赋能金融数据治理 打造数字金融新生态
推动金融数智化转型进程