《金融標準化“十四五”規劃》的發布，標志著金融標準化迎來重要戰略機遇期。

近期，關于金融標準化的政策頻頻出爐，行業討論熱度不斷提升，關于如何做好標準研制和模型設計與落地，值得行業各參與方進一步總結與思考。

作為證標委委員單位，恒生電子聯合旗下金融數據服務子公司恒生聚源，于5月26日舉辦“金融行業數據標準”主題線上沙龍。

作為“數智金融2030 · 金融數據服務系列研討會”的第一期，本次沙龍共邀請了來自證標委、金融機構、恒生電子、恒生聚源等的5位專家，圍繞標準解讀、模型應用、建設案例等角度進行分享與研討。

權威專家論道  為金融數據標準化提供方向指導

恒生電子首席科學家、恒生研究院院長白碩首先向與會嘉賓介紹了應用于行業事件建模的“四象限模型”方法以及恒生在事件標準的探索實踐。

白碩表示，資訊數據是事件建模的基礎，事件大量隱藏或者只有通過資訊數據的深入挖掘才能反映出來，而資訊及事件數據跨行業跨部門，需形成行業性標準對元數據進行分類。

在資訊數據標準化方面，恒生電子設計的統一資訊模型，基于SDOM證券行業模型的數據域劃分、證券分類方式以及詞根定義等標準，并綜合考慮現有各業務系統應用資訊數據的場景，沉淀公共的資訊數據服務能力，助力實現資訊數據標準化。

本次沙龍還特別邀請了申萬宏源證券首席信息官、證標委數據模型工作組首席專家謝晨，為線上觀眾詳細解讀證監會最新發布的《證券期貨業數據模型 第4部分：基金公司邏輯模型》。

該標準給出了基金公司邏輯模型梳理方法及形成的相關產出物，適用于基金公司開展數據中心、數據倉庫、大數據平臺等數據歸集建設中的邏輯模型梳理，有利于基金公司提升數據治理水平。

實踐經驗分享  助力金融機構實現標準應用落地

近年來，證券期貨業實現了多層次金融數據標準供給，數據標準化建設和實施取得積極成效，其中也離不開金融機構、金融科技企業在標準研制和應用落地中的參與。

本次沙龍，來自富國基金、恒生電子和恒生聚源的領導專家，分別從自身的探索實踐出發，分享了各自在金融數據標準化上的經驗和理解。

富國基金信息技術部總經理李強向與會嘉賓詳細分享了富國基金在數據平臺建設的實踐過程。

在李強看來，要做真正的數據標準化，除了基本的數據定義標準、口徑統一以外，應該把范疇覆蓋到數據治理的體系，從數據采集、數據分類分級、數據存儲，再到如何實現公司內部的標準化建模和標準化的定義，是一個從業務、技術、管理三方面達成一致的規范化體系。

恒生聚源副總經理夏青則將重點放在了產業鏈數據標準化賦能智能投研場景上。夏青表示，產業鏈數據表述了實體經濟運行的基本邏輯，同時也構建了上下游企業及相關資產背后的核心邏輯架構，是金融研究的重要組成。

恒生聚源旗下的產業鏈數據，通過制定產品分類標準、產品納入標準、產品命名定義標準、上下游構建標準等機制，沉淀了覆蓋全部行業的總計近3萬標準產品，8000余條的中心產品上下游產業鏈，300余主題級產業鏈，實現打通包括上市公司以及重點非上市企業在內的數十萬家企業端的產業鏈關聯關系，有效服務于智能投研、智能風控等智能金融應用場景。

此外，恒生電子資深數據架構師孫承佼在會上分享了SDOM模型在恒生電子的應用實踐。基于證監會SDOM模型標準，恒生電子結合自身的行業實踐經驗，對模型進行了補充和擴展，最終形成了恒生數據中臺H-SDOM模型。

目前H-SDOM模型已成功對接證券、基金、保險 資管等行業主流廠商的核心業務系統，清晰精準、快速全面掌控上游源系統數據資產，恒生數據中臺業務已經為近100家客戶提供相應解決方案。