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📰 同盾科技参编《金融业数据应用发展报告》，赋能数据要素价值释放_中华网

近日，北京金融科技产业联盟数据专业委员会正式发布《金融业数据应用发展报告(2024—2025年)》，由建设银行牵头，联合中央结算公司、工商银行、交通银行及蚂蚁集团、腾讯、同盾科技等机构共同编写。报告聚焦数据要素安全流通、多源异构数据治理与隐私保护等议题，强调在海量数据环境中高效提炼信息、构建可信关系网络，以提升金融服务创新与风险治理能力。
同盾科技在本次撰写中提供了前沿技术见解，围绕数据采集、清洗、分析及应用全流程，利用联邦学习、多方安全计算、同态加密等隐私计算技术，打破数据孤岛、实现数据要素向知识资产的跃迁。其自研的智策®-Archer2.0及垂直领域风控大模型诸葛®，形成数据加工—知识构建—智能决策—反馈迭代的全链路，并通过大模型+小模型融合提升场景适应性与风控精准度。未来将与产业伙伴共建标准、促进数据要素流通与风险协同治理，推动金融科技可持续发展。

🏷️ #数据要素 #隐私计算 #风控模型 #垂直风控

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📰 金融研报数据清洗+知识库构建+OpenClaw智能体开发

金融研报的数据处理涵盖数据采集、清洗、结构化与知识沉淀四大环节，面临来源分散、格式多样、非结构化数据比例高、质量参差等挑战。OpenClaw智能体通过五步数据清洗流程实现统一中间表示、噪声过滤、实体与关系识别、数据标准化，同时具备200+清洗规则并能自我学习新模式，清洗准确率达98.5%，效率较传统方法提升4倍。增量清洗、上下文纠错与自适应格式解析等技术突破，结合专业功能如财务交叉验证、预测数据标注与情感倾向分析，显著提升研报质量与分析效率。金融知识库由实体、属性、关系、规则四大要素构成，采用自底向上增量构建，支持知识融合、版本管理与人工审核，具备强大检索、推理与可视化能力，并与记忆模块深度集成实现个性化推荐。数商云提供端到端解决方案，将数据清洗与知识库构建整合为数据-信息-知识闭环，依托OpenClaw实现自动更新、标准化API/SDK接入，单日可处理10万+份研报，查询响应不超过100毫秒。未来趋势包括多模态知识融合、实时更新与智能知识推荐。参与行业定制、合规审计与敏捷实施以提升落地效果。

🏷️ #数据清洗 #知识库 #智能投研 #自动化 #金融知识

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📰 金融业AI“养龙虾”，既要“趁鲜吃”，更要“放心吃”

近期科技与金融领域都在关注“养龙虾”现象，即开源 AI 智能体 OpenClaw 的应用与风险。它具备自主执行、持续运行及对外调用的能力，代表 AI 正从简单对话进入深度介入业务流程的新阶段，具有自动检索信息、数据抓取、研报生成、公告提取、数据清洗、盯盘预警等广泛场景，能显著提升效率与降低成本。我国金融业在智能化方面已有实践，如工商银行应用大模型打造 AI Trader、平安产险实现多项自动化能力，显示 AI 助力实体经济的潜力。然而，技术应用须并行风险管控，尤其在数据安全、合规问责与系统防护等方面。若缺乏严格权限控制、审计与加固，OpenClaw 可能因提示词注入、配置缺陷或被劫持而导致越权、数据泄露和违规交易等风险，甚至被“数字内鬼”利用。应对之道在于保持冷静与审慎，完善权限隔离、安全审计、风险评估及合规监管，确保 AI 仅作为辅助决策的工具，防止超越金融安全底线。未来在高质量发展中，金融业需以稳健为本，积极拥抱并善用 AI，但必须严格把控安全、合规与可解释性，使创新与风险管理协同前行。

🏷️ #AI金融 #数据安全 #合规风险 #风险管控 #OpenClaw

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📰 AI如何“唤醒”企业沉睡的数据资产——走进金山办公探访企业级AI应用落地进展

企业级AI应用正从以模型为中心转向以数据为中心，数据质量成为决定效果的关键。WPS 365的“企业大脑”已在华东地区落地，通过知识增强将分散文档转化为可调用的知识资产，提升客服、研发、合规等场景的效率与质量。金融、制造、教育等行业的落地实践显示，文档治理与结构化数据是实现AI价值的前提。
当前挑战在于数据分散、格式多样，核心知识常存于个人设备、独立系统与即时通讯工具中，需投入大量清洗与治理。金山办公提出以数据为底盘的发展路径，强调将公开知识与企业经验结合，确保生成内容的准确性与业务适用性。未来将推进知识治理、数据基座与KAG路径，提升多模态文档解析及生态建设，实现对场景的持续赋能。

🏷️ #数据治理 #企业大脑 #知识治理 #AI落地

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📰 大模型与 AI 算力将如何重塑产业数字金融风控体系？

在产业数字金融领域，风控是保障业务稳健的核心。传统风控受限于人工审核和单一数据评估，难以适应复杂场景与海量数据。大模型和AI算力的结合，正在重塑风控体系，提升数据处理和风险研判能力。通过实时抓取和清洗跨平台数据，金融机构能够提供更为精准的风控支持，提升了风险预警的效率。

大模型使得风控从事后处置转向事前预警，能够动态评估企业风险。它通过分析产业数据与金融案例，实时调整企业风险评级，快速定位风险传导路径。这种转变使得金融机构能够主动防控风险，提升整体业务的稳定性与安全性。

未来，风控体系将实现多主体协同共建，核心企业、物流平台、征信机构与金融机构将共同参与。大模型与AI算力作为数据枢纽，能够实现数据共享与模型共建，提升结果的可信度。这一模式将推动金融与产业深度融合，助力实体经济高质量发展。

🏷️ #风控 #大模型 #AI算力 #产业金融 #数据共享

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