过去两年，大模型快速发展，推动人工智能从技术突破迈向产业应用。进入2026年，金融行业已完成大模型基础设施建设，但由于模型架构与训练范式趋同，仅靠模型本身很难构建竞争优势，数据质量正成为释放AI效能的核心焦点。如果将AI体系看作数字化转型的智能加工厂，大模型是加工设备，数据则是投入的原料。当设备日益趋同，决定产出水平的，便是谁掌握的原料更好、更适配。

在AI深化落地的新阶段，对传统数据体系提出了全新要求。在传统数据库架构下，数据建模的方法难以充分表达金融复杂业务对象以及相互之间的数据关联，必须依靠人工理解和硬编码作为补充；数据应用多为周期性报表，最终输出依赖人工校验把关。而在AI场景下，数据将直接被模型读取与调用，除了批量报表应用以外，实时化场景应用的需求也在快速增长，导致整个数据加工链路必须高度自动化、智能化，尽可能降低对人工的依赖；与此同时，客观存在的模型幻觉问题，也让数据本身的治理与管理能力，成为制约AI应用效果的瓶颈。

要解决这些问题，不能仅靠模型调优，必须从数据的基础设施层面进行底层重构。作为深耕金融市场领域的科技企业，凯美瑞德已对数据基础设施进行了完整的系统性研究，构建了覆盖数据建模、实时化应用、数据治理的一体化数据底座能力，打造出深度适配AI生态的数据基础设施，为上述难点提供了完整的解决方案。

1、在数据建模方面：传统建模方法通过定义关系型数据库表及字段来实现，对金融场景下复杂的多层业务概念及数据关联表达存在天然局限，AI难以直接准确地理解数据模型并生成关联应用，需要通过大量人工理解及硬编码完成适配。凯美瑞德搭建了全新的面向机器理解的数据主题建模方法，能够全面准确地表达复杂业务模型及数据关联，让AI真正读懂金融数据，充分发挥AI应用能力。

2、在实时化应用方面：传统数据处理采用分段式批量作业模式，数据吞吐效率低、动态查询响应慢，无法适配AI实时应用的需求。凯美瑞德构建了流批一体计算架构，解决了实时数据流转技术难题，将数据采集、治理、标准化、深加工到应用对接的全链路，整合为实时流传的一体化流水线，全面支撑业务实时化管理。依托高速访问的数据探针技术，实现上下游数据实时同步，有效破解了传统架构下的数据处理瓶颈，为实时风控、实时分析等场景提供稳定的架构支撑。

3、在数据治理方面：如今的数据治理已不是单纯的技术概念，而是需要与所在行业深度绑定，结合业务特点来构建。凯美瑞德基于对金融行业的深度理解，自主构建了企业级数据标准，通过实时数据采集、数据清洗、加工与标准化，形成面向业务的黄金拷贝数据，搭建覆盖各业务板块的统一数据资源池，真正实现数据的资源化、资产化，为AI应用提供高质量的数据资源。

数据底座为释放AI效能提供了完整的解决方案。基于这一底座，凯美瑞德聚焦金融市场业务场景，构建了完善的AI应用生态。围绕投研分析、交易合规、运营管理与智能报告等核心业务环节，公司打造了一系列AI应用能力，并已深度嵌入核心产品VIVA系统，实现对各业务板块的AI赋能。目前，多款AI应用产品已在多家金融机构的实际业务场景中成功落地应用。

随着AI技术的持续发展与国家开源生态战略的推进，通用大模型带来的技术差异将不断收窄，企业间的核心竞争力将聚焦私域数据的运营能力展开。私域数据的核心来源是企业内部各类信息化系统，而数据底座的价值，正是为AI生态打造高质量、可信赖的数据供给能力。

AI落地，终究是一场关于数据的长跑。凯美瑞德将持续把多年积累的业务理解和工程实践沉淀为数据基础设施能力，助力金融机构实现AI价值的有效释放。

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责任编辑：kj015

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