上证报中国证券网讯(记者温婷)当前，金融业正加速从“数据规模驱动”走向“知识价值驱动”。如何让金融数字化进程更加可靠，让AI从辅助分析走向决策，成为行业共性命题。
近日召开的2026中国国际金融展上，中电金信副总经理、研究院副院长杜啸争在接受上证报记者专访时表示，最新出台的《金融信息服务（III）数据分类分级指南》为金融行业数据治理提供了明确框架，将规范和促进金融机构数据资源的合规管理和价值创造。
作为中国电子控股二级企业，中电金信数据智能团队已累计为近300家企业提供大数据相关服务，覆盖国有大行、保险、证券等领域，在国内大型金融机构的数据平台建设中参与度超过70%。
为什么大模型在金融场景中容易出现“答非所问”？深耕行业20余载的杜啸争认为，其根本原因在于传统数据平台虽完成了数据的存储与流转，却丢失了业务层面的语义逻辑。
展会上，中电金信最新推出的“源启智能决策操作系统”，相当于为业务绘制了一幅可导航的“地图”，使结构化与非结构化数据得以统一理解和调用，确保智能体按业务逻辑推理。
然而，导航路径有了，要让金融智能体越来越聪明，还有待知识的治理和沉淀，这必须建立在高价值的数据资源“养料”基础上。杜啸争告诉上证报记者，这是目前金融行业AI团队亟待解决的问题之一。
而这恰恰是中电金信另一款新品“源启知数平台”所针对的痛点。他表示，步入AI时代，要把隐藏在金融业务线各个领域的、非结构化的数据资产也纳入知识库，才能给大模型、智能体提供准确耐用的“养料”。
“源启知数平台”正是跳出了传统知识库“存—搜—看”的静态模式，将分散的文档、合同、报告等转化为可计算、可推理的认知型资产，目前已在多家股份制银行（884250）、集团财务公司落地，规范文档预处理效率提升了70%以上，事实性问题精准问答命中率达85%至90%，新场景应用开发周期（883436）从周级缩短至天级。
近日，国家互联网信息办公室等联合印发《金融信息服务（III）数据分类分级指南》(简称《指南》)，其中规定了金融信息服务（III）数据分类分级规则。杜啸争视其为重要制度供给，为行业数据治理提供了明确框架。“以往，用户在进行数据资源的开发和管理时常常纠结于哪些数据可用，哪些脱敏后可用，哪些完全不能用的问题，《指南》的出台给了行业很重要的指导原则，我认为这会规范和促进金融机构数据资源的合规管理和价值创造。”
在金融数字化系统升级领域，中电金信同样积累了丰富的落地经验。
在金融行业，就系统建设来讲，真正的挑战在于上线后能否长期稳定运行。不少银行面临系统升级线下测试“完美通过”，但一上线就崩溃的窘境。为解决研发环境与生产环境之间的验证鸿沟，中电金信联合工业和信息化部电子五所、人民银行金融信创（886013）生态实验室共同建设金融中试基地，相当于是系统走向生产之前的一次“真实世界压力测试”。目前，平台已在杭州银行（600926）核心系统信创（886013）迁移中成功落地，保障零事故投产。
本届展会，公司最新推出的两款数智新品与旗下AI产品矩阵及行业实践深度融合，共同构成了以融合型数智基础设施“源启”为数字底座、覆盖平台工具到业务场景的完整能力体系，并将加速在金融机构落地。
