金融服务
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
01
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。
02
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。
03
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。
04
完整审计追踪
连接金融服务机构依赖的工具。
05
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。