金融AI落地新突破：深涌与整数共建评测体系

当前金融大模型及智能投研技术迅速发展，高质量数据已成为推动金融AI进步的关键基础。近日，深涌智能与整数智能信息技术（杭州）有限责任公司宣布达成战略合作。双方将整合在金融AI落地方面的技术积累与全球数据工程能力，共同制定行业评测标准，构建多维度、多模态的标准化金融数据资产体系，并开发面向金融AI的专属评测基准。通过为金融机构、AI科技企业及量化团队提供高可用的数据产品和技术支持，提升金融AI的应用效率，加快金融数据要素的商业化进程。

六大共建方向

构建标准引领、数据支撑、模型驱动的金融AI基础设施

此次合作将以行业评测标准建设为核心，围绕金融事件模型技术，聚焦金融数据的全生命周期管理，涵盖六大核心建设方向，打造适配金融AI发展的基础设施：

1. 金融AI模型与数据集评测基准建设

双方将联合打造金融领域专属的Model Evaluation Benchmark评测体系，定义金融数据集质量标准和模型能力评估维度。该体系基于深涌智能的金融事件模型，围绕金融知识提取、板块识别、时序因果分析和决策分析四大维度，建立科学、可量化的评测方法论，为行业提供统一的评测依据。

2. 全产业链金融知识图谱构建

依托深涌智能的知识图谱框架，结合整数智能的多模态数据处理能力，构建覆盖五千余家上市公司、千余个行业和十万级产业链节点的金融知识图谱，为金融事件建模提供底层支持。

3. 非结构化金融数据标准化处理

针对财报、公告、研报等非结构化信息，双方将搭建大模型智能提取系统，通过大模型预标注与人工复核结合的方式，实现金融事件的结构化处理，形成标准化数据库。

4. 量化因子数据工程体系建设

构建从原始数据到可用量化因子的自动化流程，保障数据的准确性与实时性，为量化交易提供数据支持。

5. 金融专用大模型训练数据集研发

面向金融大模型训练需求，打造覆盖宏观政策、行业供需、企业经营等场景的高质量数据集，提升模型在金融场景下的理解与输出能力。

6. 全球化金融数据资产与合规体系搭建

依托整数智能的全球布局，构建覆盖全球资本市场的数据资产库，并确保数据采集、存储、使用全流程合规。

数据质量与评测标准，制约金融AI落地

随着生成式AI在投研、风控等金融场景的深入应用，行业已进入数据驱动阶段。当前金融数据应用中存在以下痛点：

原始数据质量参差不齐：公开金融数据常存在缺失、滞后、偏差等问题，非结构化信息缺乏标准化处理，难以直接用于模型训练。

数据治理成本高：传统人工处理方式效率低，难以满足金融业务对数据处理速度与精度的高要求。

数据资产化程度低：多数金融数据仍处于原始信息状态，缺乏统一规范，难以形成可复用、可商业化的资产。

行业缺乏统一评测标准：目前金融模型和数据集缺乏公认的评测体系，通用大模型在金融事件理解、因果关系判断等方面能力不足，行业技术发展缺乏统一衡量标准。

面对国内数据要素产业的推进，金融数据的商业化和标准化已成为趋势。深涌智能与整数智能的合作，旨在通过“先立标准、后建资产、技术驱动”的思路，解决金融数据治理难题，推动金融信息向高价值数据资产转化。

金融落地技术 + 专业数据工程能力强强联合

深涌智能——金融AI技术的实践者

深涌智能专注于全栈金融AI技术研发，依托清华大学等高校的学术支持，构建了覆盖算力调度、模型推演、智能决策的完整技术链路。公司已形成行业领先的金融知识图谱，具备政策事件解构、因果传导分析等全链路技术能力，服务多家金融机构。

整数智能——全球化AI数据工程服务商

整数智能信息技术（杭州）有限责任公司，源自浙江大学，致力于成为AI行业的数据合作伙伴。公司自研MolarData平台，具备图像、文本、音频等多模态数据处理能力，服务全球数千家科技企业。

本次合作融合金融场景技术与数据工程能力，打造“标准先行、数据跟进、模型驱动、生态共建”的金融AI新模式。通过构建“宏观政策数据—金融知识图谱—评测标准—业务应用”闭环，解决通用大模型在金融领域理解不足的问题，为行业赋能四大价值：

1. 统一行业评测标准，推动规范化发展

建立基于事件认知的评测基准，解决模型与数据质量难以量化的问题，提升金融AI产业的规范化水平。

2. 提升技术落地上限，增强智能决策能力

依托高质量事件数据与成熟模型，减少模型偏差，提升金融决策的稳定性与可解释性。

3. 降低数据使用门槛，实现降本增效

通过自动化数据治理，减少金融机构的人力与时间成本，提升业务效率。

4. 激活数据资产价值，赋能商业化

实现金融数据资产的合规流转与复用，挖掘数据要素潜力，推动商业化落地。

未来，双方将持续深化金融数据研发、事件模型优化与评测体系完善，构建高品质的金融AI基础设施，助力全球金融机构数字化转型。

合作寄语

深涌智能表示：“数据是金融AI的根基，统一的评测标准与事件模型是规模化落地的前提。本次合作将推动金融数据资产与评测体系的建设，为行业输出高价值的AI能力。”

整数智能表示：“金融行业对数据精度要求极高，是数据价值最易体现的领域。未来我们将与深涌智能共同定义行业标准，推动金融AI技术的高质量商业化。”

关于深涌智能

深涌智能成立于2023年，专注金融AI基础设施与数据资产研发，依托清华大学等学术资源，构建全栈自研的金融AI体系，覆盖算力调度、数据工程、智能体等全链路技术，已服务多家金融机构，业务覆盖全球资本市场。

关于整数智能

整数智能信息技术（杭州）有限责任公司，源自浙江大学，致力于成为AI行业的数据合作伙伴。公司提供数据采集、清洗、标注等一站式服务，服务全球3000余家科技企业，满足生成式AI、智能驾驶等场景对高质量数据的需求。