LoLR.AI在調用哪些高價值數據？

政策說明規則，年報提供披露事實，信用數據幫助核驗境外主體。按分析問題選用適合的數據，避免把不同依據混成一個答案。

用來判斷 · 規則是否適用

“這項政策適合
我的業務嗎？”

把政策原文、效力期間和適用條件放在一起，支持政策檢索、條件核對與合規分析。

核心價值：讓適用判斷有條款依據。

分析時，需要一起讀取

權威出處
發佈機關、文件名稱、原文條款
時間與版本
發佈、生效、失效及修訂關係
適用邊界
地區、主體資格、業務條件

進入分析後形成條款依據、條件對照和待核實事項；專業人員結合實際業務審定。

下一類可信數據，從這裡接入。

面向更多行業規則、專業文獻與業務數據，複用同一套來源、語義、質量和授權標準。

查看統一治理框架 ↗

讓專業數據，
成為可用的分析依據。

模型需要知道數據從哪裡來、何時有效、能否使用。LoLR.AI LDB把這些條件與數據一起交給分析過程。

可信數據源

獲得可靠事實

  • 稅務政策與合規知識
  • 上市公司與年報
  • 境外企業信用
  • ＋ 持續接入新類型

治理與知識化

把材料整理為依據

  • 提取字段和概念
  • 核對版本與口徑
  • 保留來源和權限

LoLR.AI LDB

讓多源數據可關聯、可調用

  • 統一實體與知識關係
  • 按任務檢索與引用
  • 按授權控制使用

專業分析

Agent / 模型 / 專家

  • 結合業務事實分析
  • 核對證據與條件
  • 複核關鍵判斷

可解釋結論

結果與依據一同交付

  • 結論及適用範圍
  • 來源與引用位置
  • 待核實事項與記錄
從結論回查原文引用位置、數據版本與處理記錄沿鏈路保留

專業分析需要的依據，
往往分散在不同地方。

稀缺價值在於持續獲得高價值數據，並把來源、時效、口徑和使用權利一起治理。

通用互聯網信息

能提供廣泛線索；來源混雜、版本變化與授權不清時，難直接用於專業結論。

企業內部零散數據

有業務事實；通常缺少外部規則和主體背景，字段、期間與口徑也需要統一。

LoLR.AI LDB

補充專業外部依據，統一語義與口徑，再與獲授權的業務事實關聯分析。

新增一種數據，
沿用同一套可信要求。

高價值數據的獲取只是起點。統一治理讓每種數據都能持續更新、關聯使用，並保留可核驗的邊界。

來源與價值

數據可靠嗎？
有什麼稀缺價值？

核驗發佈或提供主體、獲取渠道、專業覆蓋與授權條件。沉澱難以通過通用搜索直接獲得的系統化專業依據。

權威性 / 稀缺性
理解與關聯

AI 能讀懂嗎？
不同來源能對應嗎？

把原文轉為字段、概念與關係，統一實體標識，讓政策、公司和業務對象能夠在相應場景中關聯。

結構化 / 語義化 / 跨源關聯
時點與口徑

現在還有效嗎？
是否在比較同一件事？

維護更新時間、有效期與歷史版本，明確報告期、單位和計算口徑，讓變化可識別、比較有前提。

時效性 / 口徑治理
使用與回查

誰可以使用？
結論能回查到哪裡？

按用途和權限控制調用，保留原文位置、版本與處理記錄；引用有出處，使用有邊界。

可授權 / 可追溯
新增數據接入來源與授權核驗→結構與語義映射→質量與口徑校驗→納入LoLR.AI LDB持續維護

先明確分析問題，再組織可信依據。

從數據範圍、使用授權與交付要求出發，規劃LoLR.AI LDB接入與治理方案。

諮詢LoLR.AI LDB ↗