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5月10日，2025中国数谷·西湖论剑大会在杭州举行。
作为“三数一链国家数据基础设施杭州先行先试任务阶段性成果”，恒生电子（600570）旗下金融数据服务子公司恒生聚源在会上正式发布AI友好型金融数据库AIDB。
作为面向大模型深度优化的金融数据底座，AIDB通过统一数据范式、简化查询逻辑及强化数据治理，为大模型在投研、投顾、营销、合规等场景的应用提供高可靠、高精准的底层数据支持，助力金融机构实现数智化转型。
金融大模型“精准取数”的挑战
近年来，大模型技术的快速发展，推动金融行业加速迈向数智化。
但在大模型生成能力和推理能力日益提升的同时，基于金融行业的严谨性，AI时代的金融大模型用数精准性问题仍是行业应用的重要瓶颈。
NL2SQL（自然语言转SQL查询）、NL2API（自然语言转API调用）等现有结构化数据调取路径，仍面临准确性不足、开发成本高、灵活性差等痛点。
恒生聚源推出的AIDB数据库，依托聚源全市场金融数据，通过面向AI友好的数据建设，实现大模型对金融结构化数据的精准调取，可以大幅提升AI场景应用全链路数据调取准确性与可靠性，让金融AI应用更加可用、可信赖。
统一数据范式，重构AI友好底座
与传统数据库相比，AIDB数据库的构建范式在金融大模型取数应用场景具有多重优势：包括数据模型结构简单，场景数据内容丰富，指标数据一标一用，结果指标可控、取数方式易部署、上线高效等。
在数据模型设计方面，AIDB数据库摒弃以往关联复杂、非标准化的传统数据表结构，创设“LLM元数据表-LLM关系表-LLM数据表”三表体系，将业务数据转化为通用格式，创建大模型更易于读取的数据体系。
同时，AIDB数据库创新性地采用极简式查询SWOD（Select+Where+Order -> Data）的取数范式。
在场景赋能上，AIDB数据库深度融合业务场景，严格依托场景构建指标集，覆盖股票、基金、债券、财务、指数、EDB等基础指标信息，并从传统的“遵循原始披露、尽可能全面收录”转变为“引入特定场景最关注的指标”，以主体+指标的主键形式进行数据存储，并对内容进行升级。
根据金融应用场景下的用数需求，AIDB提供三个阶梯版本：
标准版本：常见金融基础数据的简单取数
投研版本：赋能研究员投研场景的取数
专业版本：覆盖行业、概念、指数、个股等二维三维指标，面向2B+2C场景复杂问题的检索
除数据库外，恒生聚源AIDB系列还提供基于AIDB金融数据库构建的金融市场数据取数API开放接口订阅服务，基于面向大模型应用的数据架构体系建设咨询服务，和AI应用场景下的内部数据治理与多源数据融合的数据治理服务。
恒生聚源总经理吴震操表示，在大模型时代，越来越多的数据应当面向大模型应用而建设，而非面向人类和传统软件。
AI友好型金融数据建设的核心本质，是基于大模型友好数据模型的统一范式，对所有数据内容进行治理并提炼成一套有效的取值逻辑，建设一套大模型友好的数据底座。
AIDB是大模型时代数据治理范式的创新产物。
我们希望通过AIDB为金融机构提供强大的AI友好型数据底座配资知名配资门户，让大模型真正理解金融、服务金融，充分释放AI应用的业务价值，助力金融行业数智化转型。
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