本课题围绕地方金控集团可信数据空间建设展开研究，重点梳理其建设背景、现实意义、基本框架、重点内容与应用方向，形成研究报告和初步建议。课题首先从数据要素流通、金融数字化转型、区域产业协同发展等背景出发，分析可信数据空间的概念内涵、主要特征及其与一般数据共享平台的区别，明确其在数据可控流通、可信协作、价值释放和安全治理中的作用。其次，结合地方金控集团在金融资源整合、产业服务协同、风险防控和国资平台建设中的功能定位，分析其开展可信数据空间建设的必要性，研究其在数据整合、业务协同、场景创新和能力输出方面的现实需求。再次，围绕地方金控集团可信数据空间建设的核心内容，研究数据来源、参与主体、平台功能、制度规则和安全保障等基础要素，梳理政务数据、企业数据、产业链数据、金融服务数据等资源在授权共享、调用管理、场景应用中的基本逻辑。与此同时，结合科技金融、中小企业融资、供应链金融、信用画像、区域风险监测等典型方向，分析可信数据空间在具体业务场景中的应用价值。最后，在前述研究基础上，提出地方金控集团可信数据空间建设的初步思路，包括建设目标、推进原则、实施重点和路径建议，为后续平台建设、业务设计和制度完善提供参考。

当前，以人工智能为代表的新一代信息技术正深刻重塑金融业态与行业格局。从国家层面看，“十五五”规划明确将发展智能经济、推动“人工智能+”行动列为重大战略方向。从区域层面看，苏州作为全国制造业高地和“十五五”规划明确的“人工智能+”城市，正在加快建设具有国际影响力的“人工智能+”城市和OPC创业首选城市，着力打造“百模千景万算”的发展格局。2026年初，《中共苏州市委关于制定苏州市国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》明确提出“推进‘人工智能+金融’应用试点，争取建设数字金融全国重点实验室”，省层面也强调“推动人工智能与金融深度融合，打造一批‘人工智能+’金融领域典型应用场景”。这一系列政策部署为地方金融控股公司探索“AI+金融”融合发展指明了方向。

地方金融控股公司作为区域金融资源的整合者、地方产业升级的赋能者和金融风险防控的重要屏障，承担着资本运作、资源协同、资产管理、资金统筹等多重核心功能。在加快数字化转型、提升综合金融协同服务能力的战略进程中，人工智能技术的系统化应用已成为地方金控高质量发展的关键变量。从全国来看，吉林金控实现了DeepSeek大模型的全流程自主化部署，龙江金控通过AI技术将风控审查时间压缩80%、风险识别率达到95%，江西金控实现了智能投研、风控合规、办公协同三大核心场景的初步突破，吉林金控合同审查助手等应用也已取得显著成效。然而，在应用实践中，地方金控公司普遍面临应用场景分散、跨牌照协同不足、技术成熟度与业务需求的匹配不够、复合型人才短缺等共性问题，尚未形成系统化、可复制、可推广的AI赋能模式。

本研究聚焦地方金融控股公司在高质量发展背景下的AI技术应用问题，围绕“AI赋能地方金控的政策背景与行业趋势分析、地方金控公司AI应用现状与案例实证研究、地方金控AI赋能场景识别与路径研究、AI赋能地方金控的安全合规与保障机制研究、构建AI赋能地方金控高质量发展的系统性方案”等重点方面展开，旨在系统梳理AI赋能地方金控的核心应用场景，识别关键堵点与制约因素，结合苏州地方金融发展实际，提出人工智能赋能金控公司高质量发展的系统化方案与实施路径，为地方金控在“十五五”时期抢占智能化转型制高点提供决策参考，同时也为行业监管部门制定AI金融应用规范提供政策建议。

课题简介：本课题聚焦机器学习方法在股票量化投资中的应用，研究如何在传统财务分析和经验判断基础上，进一步引入机器学习模型，对股票历史收益、估值指标、成长性指标、技术指标等信息进行综合处理，探索哪些特征能够更有效地支持投资决策。

研究内容框架主要包括三部分：第一，梳理量化投资、因子选股和机器学习预测相关文献，了解常见模型及其应用场景；第二，选取A股市场部分样本股票，收集价格、成交量、估值、财务等基础数据，构建研究所需的变量体系；第三，尝试使用CatBoost、N-BEATS、DeepAR等多种机器学习方法进行收益预测或股票分类，并对模型结果进行比较分析。

学生所需承担的工作主要包括：检索与整理相关文献，搭建基础研究框架；收集、清洗并整理数据，形成可分析的数据集；协助完成基础特征构造、图表展示和结果汇总；参与模型训练、结果解释和阶段性报告撰写，最终形成一份较完整的研究总结。

本课题立足国有资本主导的金融控股公司发展实践，围绕“牌照资源如何创造价值、协同效应如何形成并释放”这一核心问题，系统研究多元金融牌照在统一产权与集团治理框架下，通过业务联动、客户共享、资本配置优化、风险管控协同和战略资源整合等路径实现价值创造的内在机制，重点分析国有资本属性对牌照资源配置效率、协同深度与绩效结果的影响差异，构建“牌照资源—协同机制—价值创造”理论分析框架与评价指标体系，并结合地方国有金融控股公司的案例研究和实证检验，揭示不同牌照组合、治理结构与区域制度环境下协同效应的形成条件、作用边界及优化路径，为提升国有金融控股公司综合竞争力、服务实体经济能力和国有资本保值增值水平提供理论支撑与政策依据。

库区水质智慧监管体系是水生态环境和饮用水安全的重要保障，基于水质荧光指纹技术的流域重点污染源水质指纹数据库是水质智慧监管体系的重要组成部分，可以为水污染预警溯源仪准确溯源提供数据支撑，从而提高库区水质安全保障指挥中心对于辖区重点污染源废水的处理和调控能力。基于水质指纹比对识别原理的水污染预警溯源技术因直观、灵敏度高、重复性好等优点，近年来越来越多地被用在不同水环境场景下的污染溯源工作中。基于该新技术研发的水污染预警溯源仪目前已经在北京、深圳、苏州、合肥等多个地方的水质在线监测站运行，并表现出良好的运行效果。

本课题针对某大型水库开展污染源水质荧光指纹数据库建库背景调研、需求分析、采样测试、数据处理、建库维护等全方位的数据库建设工作。主要包含以下内容：

（1）污染源调研：实地调研水库区水质安全保障指挥中心从当地筛选的22家代表企业的生产情况、排污情况及企业的生产产品种类、生产工艺、生产规模、水处理工艺、排放许可证等。

（2）污染源采样：分别采用自动采样器连续采样以及人工采样两种方式，对每家排污企业进行采样。每家企业样品需在样品采集后的7日内完成测试及水质指纹的提取。

（3）分析测试：协助公司测试中心测试样品，并逐步提取和分析企业典型水质指纹。

（4）数据处理及建库：以水质指纹分析方法处理测试数据，建立初版企业废水水质指纹数据库初版数据库自检正确率达90%以上，并提供数据库自检记录。

（5）水质指纹数据库的完善和调试：初版数据库安装至水污染预警溯源仪后，根据调试期的运行情况对数据库进行进一步完善和调试，保证对入库企业的污染原水识别准确率大于80%。

（6）水指纹数据库建立完成后，须嵌入本项目的水污染预警溯源仪软件分析使用。水污染预警溯源仪监测结果以该数据库为基础，进行污染排放源的溯源。

（7）分析方法为水质指纹标准分析方法。

（8）该数据库具有可扩展性：该项目所建立的水质指纹数据库具有可扩展性，可以根据需要进行增加、删除以及更新。