从“一次性合规”到“持续可用”,金证破解证券期货业数据分类分级难题

2026-07-16 12:31:20
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AIME

问财摘要

1、证券期货业数据分类分级难,主要集中在标准林立、职责模糊导致难协同;弱特征、无字典的数据难识别;分类成果难与中台、安全设备联动。 2、金数基打造可落地、可应用的一站式数据分类分级解决方案,系统预置了覆盖证券行业监管报表、业务交易、账户等全场景的标准化分类分级模板,引入证券期货行业专属识别模型,自动识别率达96.2%。系统打通全业务链路,实现多场景联动落地,让分级成果深度融入业务全流程。
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数据分类分级,早已是证券期货业的必答题。

近年来,多头监管持续发力,要求数据不仅要分,还要分得准、动得快。但不少机构仍卡在“纸面合规”——消耗人力完成定级,报告一交,工作随即停摆,标签躺在文档里,没能真正用起来。

当前,证券期货业数据分类分级难点主要集中在:标准林立、职责模糊导致难协同;弱特征、无字典的数据难识别;分类成果难与中台、安全设备联动。三者叠加,分类分级往往沦为“一次性”作业。

金证股份(600446)金数基事业部(以下简称“金数基”),基于证券行业的业务积淀与监管科技经验,联合多家行业机构开展深度课题研究,打破“分类分级只是简单贴标签”的传统误区,以独有的“业务+安全”双视角,打造可落地、可应用的一站式数据分类分级解决方案。

合规模板内置:监管所需系统即有

系统预置了覆盖证券行业监管报表、业务交易、账户等全场景的标准化分类分级模板,无需逐条比对几百页监管文档。

模板深度整合行业主管、金融监管、公安、网信等多方要求,并随政策变化定期迭代,实现“合规一键匹配”。日常自查或监管现场检查,可直接调取数据或报送模板,快速对齐检查要求,显著降低合规准备成本。

AI赋能:96.2%自动识别,效率翻倍

针对传统工具识别率低、复杂数据难处理的短板,系统引入证券期货行业专属识别模型,基于海量仿真与真实业务数据训练,既能精准处理结构化数据,也能攻克弱特征、格式杂乱、语义模糊的非结构化数据。

目前,模型覆盖经纪、投行、自营、托管、资管等12大业务条线,自动识别率达96.2%,较传统工具提升120%;相较人工打标,效率提升360%。

API驱动生态联动,让成果"活"起来

分类分级的终点让数据真正“用起来”。系统打通全业务链路,实现多场景联动落地,让分级成果深度融入业务全流程。

联动安全设备:对接API审计、脱敏、数据库审计、CMDB、SOC等,精细化优化与管控安全策略;

赋能数据中台:为数据中台提供数据释义与含义说明,支撑数据治理开发;

管控取数用数:联动OA、工单等系统,按定级策略设置访问权限,核心数据经审批获取,兼顾安全与业务;

适配业务迭代:业务系统升级或新增数据类型时,自动识别新特征并更新标签,无需人工重新梳理。

工具+服务双轮驱动,陪跑落地最后一公里

不少机构担心系统买回去“束之高阁”。系统配套专家服务,不只交付软件,更把活儿干好:

人工核验双重保险:AI识别率再高,金融合规也容不得差错,由专家协助确认,确保结果经得起监管推敲;

场景化私人订制:依不同机构业务现状提供针对性建议,联动脱敏、权限管控、合规报送等场景,把分类成果用在刀刃上。

数据分类分级看似是一道合规必答题,实则考验机构对业务、数据与监管逻辑的综合理解——而这,恰恰是技术能力最终要解决的问题。金数基数据分类分级系统,以AI智能为核心,以合规落地为底线,致力于为证券期货业提供精准、高效、可持续的一站式数据治理解决方案。

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