长亮科技ChatSQL智能问数：金融数据查询准确率突破90%

随着金融机构精细化经营持续深化，安全合规、轻量化自助取数已成为各业务条线核心刚需。长亮科技（300348）重磅发布DataMind智能体组件，其核心模块ChatSQL智能问数通过创新引入数据本体中间层，有效解决了传统AI直译SQL准确率低、指标口径不统一、数据安全风险等行业痛点。该技术路径有望加速金融数据要素价值释放，成为板块估值修复的重要催化剂。

传统模式下，金融业务日常取数深陷多重难题：自然语言模糊导致AI直译SQL准确率低；核心指标口径无统一标准，AI无法自动识别隐形定义；AI自主生成SQL易出现字段错乱、多表关联冗余、越权访问风险；数据分散存储于多类异构数据库，业务人员难以定位数据源。

针对上述行业共性难题，ChatSQL摒弃传统AI黑盒式直译模式，在语义理解与SQL生成之间创新性引入贴合真实业务场景的数据本体中间层。该中间层将字段、表关联、指标计算全套业务规则完整沉淀，形成「自然语言→本体查询→SQL生成」三层递进式推导链路，让AI手持企业的“数据说明书”进行查询，从源头保证指标口径统一。

从技术面看，ChatSQL搭建了完整的端到端智能问数链路：自然语言输入→NL解析转MQL（指标层抽象）→MQL解析编译→生成可执行SQL→数据库执行+结果封装回显。作为中间抽象层，MQL屏蔽了底层异构数据库与复杂表结构，让业务端仅需聚焦所需指标，无需掌握数据存储逻辑与位置。同时，MQL内置口径统一、SQL注入防护、字段级权限管控能力，在查询发起源头即可完成校验约束，兼顾使用便捷性与金融场景的数据安全要求。

从基本面分析，ChatSQL从本体建模连接与全链路安全管控两大维度完成技术创新。其数据本体是一套面向场景的双层语义知识体系：第一层定义“指标是什么”——计算公式、适用场景和关联关系全部标准化记录；第二层回答“数据从哪取”——对应的表、字段、关联路径和过滤条件一目了然。口径变更只需在管理界面修改配置，无需改动代码，业务专家即可参与维护。

从资金面看，ChatSQL整套问数流程包含「理解需求→定位数据→生成SQL→执行查询→出图展示」五大执行环节，各环节生成数据独立隔离，形成五道安全防线。平台智能体通过MCP协议快速调用数据本体服务，打通用户意图识别到SQL生成全流程，同时支持精准语义匹配、字段级权限隔离、服务故障自动降级、灰度更新等，确保每一条查询语句均有据可查、操作全程可追溯。

展望未来，随着金融机构数字化转型加速推进，ChatSQL有望成为金融数据治理领域的关键基础设施。该产品的落地应用将显著提升业务人员自助取数效率，降低对IT部门的依赖，预计将带动长亮科技在金融IT领域的市场份额进一步扩大，建议投资者重点关注其在银行、证券等核心金融客户中的渗透率提升情况。