AI 与数据治理 for Finance
驾驭复杂的金融法规，同时释放数据和AI的全部价值。
行业挑战
金融机构面临通用工具无法解决的独特数据治理挑战。
监管复杂性
金融机构面临全球监管机构的重叠要求——DORA、MiFID II、GDPR、ESG规定——每个都有不同的数据报告和审计要求。
数据血缘 Gaps
信用评分、风险评估和交易监控的AI模型需要持续监测偏见、漂移和可解释性，以满足监管期望。
模型验证与审计
核心银行系统、风险平台、CRM和合规工具通常跨不同技术运行，产生碎片化、不一致的数据。
传统系统碎片化
金融数据需要最高质量标准和审计追踪以确保合规报告。
AI模型风险
将数据集管控映射到特定法规要求。自动化合规工作流程并维护始终审计就绪的文档。
Qarion如何帮助
监管对应映射
将数据集映射到DORA、MiFID II和ESG要求。自动化重新认证计划并跟踪合规状态。
End-to-End 数据血缘
注册所有AI/ML模型并了解其数据依赖关系。跟踪模型性能、偏见指标，并确保可解释性。
跨系统数据血缘
追踪数据从交易系统到报告仪表板的流向。了解每次转换中的数据依赖和影响。
完整审计追踪
连接金融服务机构依赖的工具。
AI模型治理
了解Qarion如何帮助金融机构满足监管要求、治理AI模型并维护数据质量。
Platform
Everything You Need for Customer Intelligence
cdpFeature1
Deterministic and probabilistic matching with configurable trait authority. Merge profiles across channels into unified golden records.
cdpFeature2
Build dynamic segments with a recursive filter DSL that compiles to optimized SQL — warehouse-native by design.
cdpFeature3
Push audiences to Google Ads, Meta, Salesforce Marketing Cloud, and more with real-time sync and batch export.
cdpFeature4
Manage audience lifecycles with A/B testing, exposure tracking, and variant assignment for experiments.