监管合规已经成为公司治理的基础，需要遵循系统化的法律框架。金融监管规则往往包含复杂条款、层级逻辑和大量例外，因此在人工理解和审查时成本很高。近年来，监管科技和大语言模型开始被用于把监管文本自动转换为可执行的合规逻辑，但在中文金融监管场景中仍然存在三类问题：领域知识表示不完整、层级推理能力不足，以及难以维持时间和逻辑一致性。为此，我们提出 Compliance-to-Code，这是首个专门面向中文金融监管合规的大规模数据集。该数据集覆盖十类金融法规中的 361 部法规和 1,159 条标注条款，每条条款都被模块化为主体、条件、约束和上下文信息，并配套监管关系。我们还提供确定性的 Python 代码映射、详细推理过程和解释，以支持自动化审计。为展示其实用性，我们进一步提出 FinCheck 这一端到端流程，支持法规结构化、代码生成和报告生成。