AI
投研分析依据
多源数据交叉验证，关键判断保留人工复核
数据范围多源投研数据
处理原则私有部署与合规留痕
基金管理项目开始前，先确认这些条件
先梳理数据授权、研究方法、人员权限和合规记录。
01
数据来源与许可
确认行情、财报、研报和内部资料的接入方式与使用权限。
02
研究口径与版本
明确指标、模型、策略假设和研究框架的维护责任。
03
判断与复核责任
区分信息整理、研究辅助与最终投资判断的责任边界。
04
留痕与归档范围
约定数据引用、分析过程、报告修改和审批记录。
面向基金管理的可选技术路径
具体组合以数据许可、投研流程和合规要求为准。
受控数据接入
可按权限接入市场数据、内部研究与第三方资料。
研究流程辅助
可将信息整理、趋势分析与报告生成纳入约定流程。
依据与操作记录
可记录数据来源、模型调用与人员修改，供授权人员复核。
基金管理行业落地实践
项目中的问题、方案和交付结果，按项展开。
头部券商、基金及资管机构
券商基金 AI 投研平台
- 私有化部署
- 权限与合规扩展
为头部券商、基金及资管机构建设投研分析与决策支持平台，将全球权益、外汇、大宗商品、行业资讯、财报、宏观数据和第三方研究信息接入投研流程。
数据不出域的四项核心机制
覆盖 AI 使用全过程的安全控制。
本地化与专有云部署
系统部署在客户本地基础设施或专有云，并对接现有业务系统；原始数据留在组织边界内。
分级授权与最小权限
按身份、角色、数据级别和业务场景授予必要权限，限制访问范围。
敏感数据识别与脱敏
在检索和推理前识别并处理敏感信息，减少暴露，同时保留业务所需的可用性。
全链路审计与追溯
记录数据访问、模型调用、人员操作和结果输出，供审计复核和责任追溯。
BOOK A CONSULTATION
先从一个关键的基金管理场景开始
先说清业务目标、数据边界和验收标准，再决定应用怎样接入现有系统和流程。
- 01
提交业务场景
通过下方表单说明行业、业务目标和希望解决的问题。
- 02
确认范围与边界
一起了解现有系统、数据环境和合规要求，确定试点从哪里开始。
- 03
试点建设与阶段验收
按约定范围分阶段推进试点建设，并检查阶段结果。