"英文标题：AI Application Effect Verification Dataset for Financial Information Analysis
数据集概述
记录人工智能技术在金融信息分析场景下的应用效果验证数据，涵盖模型预测精度、分析效率、风险识别能力等核心指标，关联金融信息数据源类型、处理流程及参数设置等维度。数据按试验批次、技术类型、应用场景分层组织，覆盖金融信息服务领域的主要业务模块，跨越多轮技术迭代周期。颗粒度精确至单模型、单场景、单指标层级，支持不同技术路径的横向对比与效果归因分析。数据结构遵循金融科技领域的试验验证规范，指标定义明确，可直接用于模型优化与应用方案选型。
字段详情
test_batch_id：试验批次标识，唯一编码，用于追溯试验的时间与环境条件ai_model_type：人工智能模型类型，指应用于分析的具体模型类别，如机器学习、深度学习等financial_data_type：金融信息类型，指分析所使用的数据源类别，如交易数据、舆情数据、报表数据等prediction_accuracy：预测精度，单位百分比，指模型输出结果与实际情况的匹配程度analysis_efficiency：分析效率，单位秒，指完成单批次金融信息分析的平均耗时risk_detection_rate：风险识别率，单位百分比，指模型识别出的风险事件占实际风险事件的比例
适用场景
- 金融信息服务企业评估不同人工智能模型的应用价值，优化分析工具选型
- 金融科技研究机构开展人工智能在金融信息分析领域的效果验证与方法创新
- 监管部门研判人工智能技术在金融信息处理中的合规性与风险管控能力
- 商业银行等金融机构优化内部金融信息分析流程，提升决策支持效率"
