文章核心观点 - 人工智能（AI）正迅速改变金融服务格局，其工作流程在算法交易、风险管理、财富咨询和合规等领域变得不可或缺 [1] - 人工智能系统的成功高度依赖于数据质量，优化金融数据是人工智能在金融领域成功应用的关键 [1][3] - 由于数据质量问题、人才缺口和战略错位，高达85%的金融AI项目以失败告终，金融机构必须专注于基础数据的优化才能成功 [4][5] 金融数据类别与优化 宏观经济数据 - 包括CPI、GDP、失业率和央行公告等指标，对预测模型和交易信号增强至关重要 [9] - 优化技术包括使用时间点（PIT）和实时数据以避免"修正过去"的偏差，应用特征工程处理稀疏性和噪声 [11] - 风险包括滞后和修订后的数据可能会误导模型，以及因后见之明偏差导致对预测准确性的高估 [15] 定价数据 - 是证券估值的基础，包括实时报价、买卖价差、交易量和历史价格 [14] - 优化技术包括筛选交易资格并检测异常值，使用成交量加权平均价格（VWAP）汇总行情数据，管理证券生命周期 [21] - 用例涵盖高频交易、实时估值模型和市场风险分析 [21] 参考数据 - 提供证券、实体和工具的描述性细节，如到期日、息票时间表和评级 [20] - 优化技术包括创建主映射表并使用"黄金数据源"，跟踪数据血缘关系和随时间的变化 [24] - 风险包括字段缺失和标识符不一致，数据过时导致模型漂移 [24] 符号映射 - 涉及使用ISIN、CUSIP、SEDOL和PermID等标识符来映射和拼接数据集 [27] - 优化技术包括实施主符号层，将工具与ID之外的背景关联起来，使用PermID等开放标准以确保一致性 [30] - 风险包括因公司行为导致的标识符变更，跨市场重复股票代码引发的混淆 [29][31] 非结构化文本 - 包括新闻、研究报告、文件和记录，富含深刻见解但处理挑战大 [35] - 优化技术包括使用自然语言处理技术进行摘要、分类和情感分析，标记实体并分配可信度评分 [38][43] - 风险包括错误信息和误解，事件与市场反应之间的时间滞后 [43] 公司数据 - 包括结构化的财务数据和非结构化的披露信息，对估值、基准测试和ESG分析至关重要 [42] - 优化技术包括标准化数据集并确保可审计性，使用同行指标填补差距，跟踪修订和报告历史 [46] - 风险包括定义不一致和报告延迟，私营公司数据中存在缺失值 [46] 风险情报数据 - 包括制裁、政治公众人物、负面新闻和了解你的客户数据，对合规和欺诈检测至关重要 [49] - 优化技术包括统一格式名称、地址和日期，去重并解析实体，标记基于人工智能评估的同意 [52] - 风险包括个人身份信息（PII）处理不当，法规变更与伦理问题 [51][53] 分析数据 - 是用于估值、对冲、利差和风险指标的衍生数据 [57] - 优化技术包括实施可解释性层，理解输入数据和模型假设，使用混合模型和强有力的治理 [63] - 风险包括黑盒模型，监管不合规，模型漂移 [63] 行业解决方案 - 公司提供人工智能驱动型分析解决方案，通过差异化分析提出切实可行的洞察 [66] - 解决方案包括分析API、贷款抵押债券分析、可持续投资分析和历史分析等 [69][70][71][72] - 公司为买方和卖方客户的后台、中台和前台提供各类解决方案，覆盖交易员、投资组合经理、专业技术人员和风险管理等角色 [77][78][79][81]