自研数据治理 SOP × 第三方可信数据校验 × 本地大模型 + 多智能体 — 所有上层应用的信任基石。
自研治理 SOP
这是我们 1000 亿交易数据零事故背后的核心方法论，也是所有产品共用的数据治理基座。
确保数据完整准确、口径统一
确保数据逻辑正确、关联完整
确保收支关联、数据可追溯
技术能力
校核→钩稽→匹配三层递进，从数据完整性到业务逻辑正确性再到收支关联关系，逐层提升数据质量，最终达到 AI-Ready 标准。
以国税总局、财政、医保局、银行等外部权威数据源为锚点，双向校验院内数据，打造财务级别的数据质量保障体系。
深度整合本地部署大模型、数据治理引擎与专家知识，让 AI 数字员工在可信数据底座上直接上岗，而非通用模型的黑箱输出。
为什么重要
医院 HIS、财务、医保、采购等系统数据口径不一，治理引擎统一接入、标准化处理，消除「各系统数据对不上」的困境
通过三方校验 + 内部钩稽，建立医院管理层与财务部门可以共同信任的「单一数据真相源」
数据治理引擎与 AI 模型均支持院内私有化部署，敏感财务数据永不离开医院内网
99.9%+ 准确率的数据底座让 AI 应用真正可落地，而非在脏数据上输出幻觉