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目前，金融信息数据服务平台的数据涵盖股票、公司、债券、基金、货币、指数、理财、期货现货、期权、资讯等多个类别（图4），以及专题信息不断引入数据，进一步提高数据质量和数据全面性。中国证券市场指数（沪深证券交易所指数、银行间债券市场指数、MSCI中国指数、新华富时指数、中信指数、申银万国指数等）及海外市场指数的基本信息和交易数据。

数据验证是整个信息数据服务平台建设过程中尤为重要的环节。其主要功能包括审核规则管理、任务管理、通知中心等。 中国财经报社4月7日电，中国商会发布的最新中国零售业景气指数显示，4月份，中国零售业景气指数为50.4 %，连续一年保持扩张幅度。公司统一标准化的金融信息数据服务，消除数据孤岛，实现数据集中管理。

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未来金融信息数据服务领域仍有广阔的探索空间。一方面，随着人工智能技术在证券行业的应用逐渐深入，信息价值的垂直挖掘充满了更多可能性，包括企业图谱、行业图谱、供应链、客户等。肖像等数据可以关联、穿透，实现从数据采集展示到知识积累和价值挖掘的跨越。标记数据通过数字化运营平台进行管理。操作员可以在线编辑信息内容、标签内容、正负情绪等因素。通过审核的信息可以直接向外界发布。

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金融信息数据在证券行业有着广泛的应用。充分挖掘信息数据的价值，提供差异化服务，是业界探索的重要研究课题。在数据资本化的基础上，我们借鉴专业的投资研究、运营管理、风险管理、舆情风控理论，进行深度数据挖掘，建立公司独特的信息数据分析模型，为企业提供风险监控、机会发现、和投资决策。等多元化服务支持。

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另一方面，不少传统车企退出中国市场或削减产能。专题已进入案例库。比如广汽讴歌的官网就无法访问。传广汽三菱退出中国市场斯柯达或现代、大众出售或关闭在华工厂等。本文介绍了其在金融信息数据领域的探索与实践，并分享了金融信息数据领域遇到的问题的解决方案和实践经验。外部数据规范不一致、单一来源依赖性强、烟囱体系建设、数据服务模式单一等企业数字化转型的问题。助力证券行业金融信息业务发展。

海通证券金融信息数据服务平台构建统一的信息数据模型，处理和整合海量外部数据，利用人工智能技术挖掘数据价值，探索集团级信息数据应用场景，实现全面业务赋能。同时提供信息源管理、信息栏目管理等功能，实现信息的精细化运营。同时，信息处理中使用的NLP能力也可以进一步泛化，例如标签处理、情感分析、语义识别等，为不同的业务场景提供相应的技术支持。

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