一站式智能+監(jiān)管報送平臺
更靈活、更易用、更高效
統(tǒng)一集市標準
平臺集成RSUM統(tǒng)一監(jiān)管集市，并內(nèi)嵌數(shù)據(jù)開發(fā)平臺，通過工具約束開發(fā)標準，結(jié)合RSUM統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準，做到集市口徑清晰，數(shù)據(jù)邏輯可溯。
統(tǒng)一應(yīng)用架構(gòu)
平臺引入微服務(wù)架構(gòu)，統(tǒng)一平臺應(yīng)用技術(shù)架構(gòu)，統(tǒng)一服務(wù)交互接口。平臺層面提供多種組件服務(wù)支持，提高系統(tǒng)資源的復(fù)用、降低運維難度。
統(tǒng)一校驗方式
統(tǒng)一監(jiān)管報送常規(guī)數(shù)據(jù)校驗方式，統(tǒng)一校驗規(guī)則體系，降低監(jiān)管報送校驗規(guī)則學習及維護成本。提供校驗服務(wù)集群部署方式，提供校驗集群資源復(fù)用及校驗效率。
統(tǒng)一權(quán)限體系
統(tǒng)一監(jiān)管報送權(quán)限配置體系，提供角色、工作流程、區(qū)域條線多重權(quán)限體系，滿足行內(nèi)統(tǒng)一管理要求。統(tǒng)一權(quán)限服務(wù)資源，降低權(quán)限運維復(fù)雜度及運維成本。
統(tǒng)一任務(wù)體系
統(tǒng)一監(jiān)管任務(wù)體系、流程體系，統(tǒng)一任務(wù)管理及維護，提高任務(wù)標準化程度。統(tǒng)一任務(wù)服務(wù)資源，降低任務(wù)體系運維復(fù)雜度及運維成本。
統(tǒng)一產(chǎn)品接口
整合監(jiān)管報送各業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)品接口結(jié)構(gòu)，統(tǒng)一產(chǎn)品數(shù)據(jù)及報文接口結(jié)構(gòu)，降低數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜性，為后續(xù)監(jiān)管報送數(shù)據(jù)分析利用提供數(shù)據(jù)支撐。
- “智能+”升級
深度融合大模型技術(shù)，重構(gòu)金融監(jiān)管效能，平臺創(chuàng)新性集成大語言模型（LLM）與金融監(jiān)管場景，通過DeepSeek-R1金融行業(yè)大模型私有化部署能力，實現(xiàn)安全可控的智能化升級，顯著提升監(jiān)管統(tǒng)計工作的精準性、實時性與合規(guī)性。構(gòu)建“政策解讀-數(shù)據(jù)治理-智能報送-持續(xù)監(jiān)控”全生命周期管理能力。
解決四大重難點報送問題
讓報送更簡單
數(shù)據(jù)質(zhì)量問題嚴重
針對數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，提出三重校驗體系提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。引入集市預(yù)校驗機制，提前針對集市進行底層數(shù)據(jù)合規(guī)性校驗，提早發(fā)現(xiàn)問題。提供完善的產(chǎn)品層校驗，除監(jiān)管規(guī)則外提供行內(nèi)自定義規(guī)則。提供綜合校驗解決跨系統(tǒng)校驗、系統(tǒng)內(nèi)總分及特殊校驗。
數(shù)據(jù)加工邏輯復(fù)雜
針對數(shù)據(jù)集市加工邏輯復(fù)雜、數(shù)據(jù)重復(fù)采集、口徑?jīng)_突等問題，集成RSUM統(tǒng)一監(jiān)管集市，并內(nèi)嵌數(shù)據(jù)開發(fā)平臺，通過工具約束開發(fā)標準，結(jié)合RSUM統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準，做到集市口徑清晰、字段血緣可分析、數(shù)據(jù)邏輯可追溯。
跑批校驗效率低下
對部分機構(gòu)數(shù)據(jù)量大，跑批校驗效率低下等問題，新平臺可與多種大數(shù)據(jù)平臺集成，借助大數(shù)據(jù)平臺算力提高跑批效率。另外針對校驗服務(wù)進行優(yōu)化，采用校驗集群，極大提升校驗效率，滿足校驗及報送的時效性要求。
報送邏輯升級困難
針對監(jiān)管機構(gòu)日趨頻繁的報送要求變更，平臺整合集市加工邏輯、產(chǎn)品報送校驗邏輯，形成全新監(jiān)管報送制度體系。做到集市邏輯變更、報表制度變更、逐筆制度變更一鍵升級。另外通過微服務(wù)拆分，可將監(jiān)管變更影響降到最低，快速適配新報送要求的調(diào)整。
采用平臺化思路、微服務(wù)架構(gòu)
實現(xiàn)監(jiān)管報送平臺化、靈活組裝
鑫達統(tǒng)一監(jiān)管報送平臺按照業(yè)務(wù)場景，將系統(tǒng)劃分為6個平臺，分別是：監(jiān)管報送平臺、數(shù)據(jù)補錄平臺、數(shù)據(jù)檢核平臺、數(shù)據(jù)管理平臺、數(shù)據(jù)開發(fā)平臺和基礎(chǔ)配置平臺。鑫達統(tǒng)一監(jiān)管報送平臺依托監(jiān)管數(shù)據(jù)報送，針對報送涉及的數(shù)據(jù)加工過程、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)檢核分析等進行了擴展，極大的擴充了監(jiān)管報送平臺的業(yè)務(wù)廣度。
六大功能+ AI賦能 重構(gòu)金融監(jiān)管效能
全能型報送助手，滿足高效、精準、安全多重需求
可視化集市數(shù)據(jù)加工
平臺集成RSUM統(tǒng)一監(jiān)管集市，并內(nèi)嵌數(shù)據(jù)開發(fā)平臺，通過工具約束開發(fā)標準，結(jié)合RSUM統(tǒng)一數(shù)據(jù)標準，做到集市口徑清晰，數(shù)據(jù)邏輯可溯。
統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理平臺
提供統(tǒng)一指標定義、表單定義、規(guī)則定義等監(jiān)管數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理。并提供完善的制度更新組件，一鍵升級集市數(shù)據(jù)邏輯及產(chǎn)品制度規(guī)則變化。
統(tǒng)一高效的校驗引擎
統(tǒng)一監(jiān)管報送常規(guī)數(shù)據(jù)校驗方式，統(tǒng)一校驗規(guī)則體系，提供完善的產(chǎn)品層校驗，除監(jiān)管規(guī)則外提供行內(nèi)自定義規(guī)則。
多重立體的權(quán)限體系
統(tǒng)一監(jiān)管報送權(quán)限配置體系，提供角色、工作流程、區(qū)域條線多重權(quán)限體系，滿足行內(nèi)統(tǒng)一管理要求。統(tǒng)一權(quán)限服務(wù)資源，降低權(quán)限運維復(fù)雜度及運維成本。
-
統(tǒng)一便捷的填報方式
簡化監(jiān)管任務(wù)填報流程，各業(yè)務(wù)系統(tǒng)統(tǒng)一處理方式，業(yè)務(wù)人員僅需關(guān)注待辦任務(wù)。提供便捷的填報組件，提供填報、對比、說明、關(guān)聯(lián)、溯源多模式切換。提供多種類查詢服務(wù)，滿足業(yè)務(wù)操作需要。
數(shù)據(jù)檢核及綜合校驗
引入集市預(yù)校驗機制，提前針對集市進行底層數(shù)據(jù)合規(guī)性校驗，提供數(shù)據(jù)問題處理流程，完整數(shù)據(jù)問題整改閉環(huán)操作。提供綜合校驗解決跨系統(tǒng)校驗、系統(tǒng)內(nèi)總分及特殊校驗。
AI賦能“智能+”升級
深度融合大模型技術(shù)，重構(gòu)金融監(jiān)管效能，平臺創(chuàng)新性集成大語言模型（LLM）與金融監(jiān)管場景，通過DeepSeek-R1金融行業(yè)大模型私有化部署能力，實現(xiàn)安全可控的智能化升級，顯著提升監(jiān)管統(tǒng)計工作的精準性、實時性與合規(guī)性。構(gòu)建“政策解讀-數(shù)據(jù)治理-智能報送-持續(xù)監(jiān)控”全生命周期管理能力。具體AI賦能場景包括:
·智能監(jiān)管知識中樞
構(gòu)建行業(yè)領(lǐng)先的“監(jiān)管知識圖譜”，沉淀超25萬條金融監(jiān)管規(guī)則（涵蓋銀保監(jiān)、人行等機構(gòu)1104/EAST/客戶風險等全口徑），支持自然語言交互式檢索：
精準定位：通過語義理解快速查詢政策原文、報送口徑、校驗規(guī)則（如“資本充足率計算細則”）。
動態(tài)同步：自動解析最新監(jiān)管文件，實時更新規(guī)則庫，確保合規(guī)依據(jù)零時差。
·全鏈路數(shù)據(jù)智能引擎
深度對接統(tǒng)一監(jiān)管報送模型，打通“元數(shù)據(jù)-數(shù)據(jù)映射-加工邏輯-報送指標”全流程閉環(huán)：
血緣透視：基于自然語言查詢數(shù)據(jù)加工鏈路，可視化展示字段級血緣關(guān)系。
智能診斷：通過LLM解析監(jiān)管指標邏輯，自動比對行內(nèi)數(shù)據(jù)加工規(guī)則，識別邏輯沖突與統(tǒng)計口徑偏差。
·監(jiān)管報告自動化工廠
基于機器學習與行業(yè)最佳實踐，構(gòu)建“數(shù)據(jù)質(zhì)量-風險預(yù)警-合規(guī)評估”三位一體報告體系：
一鍵生成：自動合成報送數(shù)據(jù)，輸出符合監(jiān)管要求的標準化報告（XBRL/Excel/PDF）
深度洞察：通過異常檢測模型定位潛在問題，并關(guān)聯(lián)推薦整改建議。
?持續(xù)優(yōu)化：基于歷史問題反饋訓練模型，實現(xiàn)報告準確率月均提升15%+（實測數(shù)據(jù)）。