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统一集市标准
平台集成RSUM统一监管集市，并内嵌数据开发平台，通过工具约束开发标准，结合RSUM统一数据标准，做到集市口径清晰，数据逻辑可溯。
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统一应用架构
平台引入微服务架构，统一平台应用技术架构，统一服务交互接口。平台层面提供多种组件服务支持，提高系统资源的复用、降低运维难度。
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统一校验方式
统一监管报送常规数据校验方式，统一校验规则体系，降低监管报送校验规则学习及维护成本。提供校验服务集群部署方式，提供校验集群资源复用及校验效率。
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统一权限体系
统一监管报送权限配置体系，提供角色、工作流程、区域条线多重权限体系，满足行内统一管理要求。统一权限服务资源，降低权限运维复杂度及运维成本。
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统一任务体系
统一监管任务体系、流程体系，统一任务管理及维护，提高任务标准化程度。统一任务服务资源，降低任务体系运维复杂度及运维成本。
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统一产品接口
整合监管报送各业务系统产品接口结构，统一产品数据及报文接口结构，降低数据结构复杂性，为后续监管报送数据分析利用提供数据支撑。
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“智能+”升级
深度融合大模型技术，重构金融监管效能，平台创新性集成大语言模型（LLM）与金融监管场景，通过DeepSeek-R1金融行业大模型私有化部署能力，实现安全可控的智能化升级，显著提升监管统计工作的精准性、实时性与合规性。构建“政策解读-数据治理-智能报送-持续监控”全生命周期管理能力。
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数据质量问题严重
针对数据质量问题，提出三重校验体系提高数据质量。引入集市预校验机制，提前针对集市进行底层数据合规性校验，提早发现问题。提供完善的产品层校验，除监管规则外提供行内自定义规则。提供综合校验解决跨系统校验、系统内总分及特殊校验。
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数据加工逻辑复杂
针对数据集市加工逻辑复杂、数据重复采集、口径冲突等问题，集成RSUM统一监管集市，并内嵌数据开发平台，通过工具约束开发标准，结合RSUM统一数据标准，做到集市口径清晰、字段血缘可分析、数据逻辑可追溯。
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跑批校验效率低下
对部分机构数据量大，跑批校验效率低下等问题，新平台可与多种大数据平台集成，借助大数据平台算力提高跑批效率。另外针对校验服务进行优化，采用校验集群，极大提升校验效率，满足校验及报送的时效性要求。
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报送逻辑升级困难
针对监管机构日趋频繁的报送要求变更，平台整合集市加工逻辑、产品报送校验逻辑，形成全新监管报送制度体系。做到集市逻辑变更、报表制度变更、逐笔制度变更一键升级。另外通过微服务拆分，可将监管变更影响降到最低，快速适配新报送要求的调整。
鑫达统一监管报送平台按照业务场景，将系统划分为6个平台，分别是：监管报送平台、数据补录平台、数据检核平台、数据管理平台、数据开发平台和基础配置平台。鑫达统一监管报送平台依托监管数据报送，针对报送涉及的数据加工过程、数据资产管理、数据检核分析等进行了扩展，极大的扩充了监管报送平台的业务广度。
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可视化集市数据加工
平台集成RSUM统一监管集市，并内嵌数据开发平台，通过工具约束开发标准，结合RSUM统一数据标准，做到集市口径清晰，数据逻辑可溯。
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统一的数据管理平台
提供统一指标定义、表单定义、规则定义等监管数据资产管理。并提供完善的制度更新组件，一键升级集市数据逻辑及产品制度规则变化。
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统一高效的校验引擎
统一监管报送常规数据校验方式，统一校验规则体系，提供完善的产品层校验，除监管规则外提供行内自定义规则。
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多重立体的权限体系
统一监管报送权限配置体系，提供角色、工作流程、区域条线多重权限体系，满足行内统一管理要求。统一权限服务资源，降低权限运维复杂度及运维成本。
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统一便捷的填报方式
简化监管任务填报流程，各业务系统统一处理方式，业务人员仅需关注待办任务。提供便捷的填报组件，提供填报、对比、说明、关联、溯源多模式切换。提供多种类查询服务，满足业务操作需要。
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数据检核及综合校验
引入集市预校验机制，提前针对集市进行底层数据合规性校验，提供数据问题处理流程，完整数据问题整改闭环操作。提供综合校验解决跨系统校验、系统内总分及特殊校验。
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AI赋能“智能+”升级
深度融合大模型技术，重构金融监管效能，平台创新性集成大语言模型（LLM）与金融监管场景，通过DeepSeek-R1金融行业大模型私有化部署能力，实现安全可控的智能化升级，显著提升监管统计工作的精准性、实时性与合规性。构建“政策解读-数据治理-智能报送-持续监控”全生命周期管理能力。具体AI赋能场景包括：
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智能监管知识中枢
构建行业领先的“监管知识图谱”，沉淀超25万条金融监管规则（涵盖银保监、人行等机构1104/EAST/客户风险等全口径），支持自然语言交互式检索：
精准定位：通过语义理解快速查询政策原文、报送口径、校验规则（如“资本充足率计算细则”）。
动态同步：自动解析最新监管文件，实时更新规则库，确保合规依据零时差。
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全链路数据智能引擎
深度对接统一监管报送模型，打通“元数据-数据映射-加工逻辑-报送指标”全流程闭环：
血缘透视：基于自然语言查询数据加工链路，可视化展示字段级血缘关系。
智能诊断：通过LLM解析监管指标逻辑，自动比对行内数据加工规则，识别逻辑冲突与统计口径偏差。
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监管报告自动化工厂
基于机器学习与行业最佳实践，构建“数据质量-风险预警-合规评估”三位一体报告体系：
一键生成：自动合成报送数据，输出符合监管要求的标准化报告（XBRL/Excel/PDF）。
深度洞察：通过异常检测模型定位潜在问题，并关联推荐整改建议。
持续优化：基于历史问题反馈训练模型，实现报告准确率月均提升15%+（实测数据）。