夜雨聆风
当前证券期货业数字化转型持续提速，行业机构面临数据治理多源异构、数据孤岛突出、海量数据整理工作量大、数据分析高度依赖人工等痛点。大模型应用在助力数据治理工作提质增效的同时，也面临模型幻觉、数据安全风险等挑战。在此背景下，本次课题创新采用“AI赋能数据治理为主、数据治理支撑AI应用为辅”的双轮驱动研究思路，旨在破解行业共性痛点，筑牢行业数据安全防线。
课题围绕数据标准、数据质量、元数据安全、数据资产管理、AI模型治理等五大核心方向开展深度研究，依托AI技术实现治理规则自动生成、数据质量智能校验、数据资产动态盘点，推动行业数据治理从“人工为主”向“AI生成+人工复核”的智能化模式升级。同时，课题将系统厘清大模型数据合规边界，明确各参与主体安全责任划分规则，搭建完善的风险评估机制，为大模型在行业的规模化应用筑牢安全根基。
会议明确了课题产出与推进路径。课题将形成覆盖行业现状调研、标准体系构建、评价指标设计、试点落地验证的全套标准化成果，既适配大型机构的复杂治理需求，也兼顾中小机构的轻量化落地场景，全程对标现有数据安全脱敏规范及国家相关标准体系，避免重复建设。课题还将打造行业可复用实践范例，以东北证券数据安全审核智能体为样本，实现AI应用全链路合规审查，搭建业务术语本地化知识库，解决通用大模型对行业专有知识的认知偏差问题。
后续，证通公司将联合各参与机构和行业专家，开放共享各自在AI与数据治理领域的实践经验，协同破解行业共性难题，推动证券期货业数据治理从“分散探索”迈入“标准引领”的新阶段，为行业数字化智能化转型提供坚实支撑。
