近日，第四届全球数字贸易博览会在杭州举行。作为数贸会核心板块之一，以“数据×人工智能”为主题的2025全球数据管理峰会同期召开。期间，中电金信带来在数据治理与AI融合方面的前沿思考与实践成果。
打造数据治理新范式
在9月26日的峰会主论坛上，中电金信党委委员、研究院副院长、商业分析事业部总经理杜啸争发表题为《大模型时代的数据治理新体系》的演讲。杜啸争从技术趋势、国际厂商实践及客户需求等维度展开分析，强调非结构化数据处理、AI与数据深度融合、语义层构建已成为行业共识。面对客户从“AI场景跑通”到“真正业务可用”的需求转变，他提出“一湖两库”架构理念，即数据湖、数据仓库与知识库协同，支撑全域数据资产构建与AI应用。
此外，私域数据与专属大模型的结合，将重构数据治理流程，推动开发、运维与分析体系的全面升级。在此背景下，中电金信升级源启·数据资产平台，以“智能体驱动”为核心，通过内置的AI智能体协同工作流，将“AI-Ready Data流水线”与决策智能落地；同时，多模态管理平台着力解决非结构化数据整合难题，构建全域知识库，实质性地支撑起“一湖两库”架构，并通过源启可视化平台将问数准确提升到95%以上，让智能真正可用，实现了从“场景跑通”到“业务好用”的关键跨越。
展开剩余73%人工智能尤其是大模型的发展，高度依赖高质量数据的支撑，这已成为推动数据治理体系智能化升级的核心动力。然而，当前数据领域仍普遍面临非结构化数据处理难、跨域协作机制不成熟等共性挑战。作为数据资源最为密集的领域之一，金融行业正积极探求“数据+AI”的新兴技术路径，旨在打破“数据孤岛”现象，并提升治理效率。
多方共话AI驱动下的数据治理实践
峰会期间，中电金信与CCF数字金融分会共同承办“数据智理 价值绽放—数智金融创新发展论坛”，聚焦金融行业在人工智能时代的数据治理路径创新，多位专家及金融机构代表分享了前沿见解。
国家金融与发展实验室研究员罗平指出，差异化监管的核心在于根据银行的规模、风险水平及系统重要性，实施相应的匹配性原则，避免“一刀切”的做法。在数据治理及AI监管领域，必须确保人工智能模型具备可验证、可审核、可追溯的特性，并在模型投入使用前进行严格的数据安全审查，以保障使用的合理性与正当性。金融机构应结合自身实际情况，积极与监管机构沟通，务实推进合规工作，有效提升风险管理的水平。
与此同时，在技术落地层面，金融机构更关注如何将数据能力转化为业务价值。
中国邮政储蓄银行数据管理部副总经理张放深度分享了AI在银行数据治理领域的应用革新与未来发展。她提到，邮储银行大模型驱动的全新数据治理范式加速成型，以数据与安全两大底座为支撑，从模型、技术、形态、产品等方面构建起数据治理智能化服务矩阵，持续强化“数据标准管理、主数据管理、数据质量管理、元数据管理、数据安全管理、外部数据管理”等六大数据治理核心领域能力，从根本上提升数据管理效能，推动数据驱动价值的全新释放。
通过场景化应用，推动金融数据治理从“被动响应”向“主动预见”转变。当技术与场景实现深度融合后，如何构建更为底层、更加自治的数据治理范式？
中电金信相关业务负责人介绍了公司在数据治理细分场景与底层范式上的双重突破。一方面，在风控、合规、财务等“小”场景深入实践，借助风洞实验室与AI技术实现风险仿真、合规自控与业财一体化管理；另一方面，提出“智能数据自治”新范式，以“三元资产模型”与智能体网络重构DataOps流程，推动数据开发升级为智能工厂模式，实现系统自感知、自决策与规模化运营。
圆桌对话：AI如何重塑数据治理体系
在圆桌对话环节，四位来自金融机构的专家围绕AI如何重塑数据治理体系、推动数据价值释放展开了深入探讨。
新华保险研发中心副总经理于士文指出，AI技术在拓宽数据资产边界、催生新应用场景的同时，也带来了数据确权、伦理合规等新挑战。未来需构建涵盖AI生成数据的新一代治理体系，推动数据从资源向真正资产的转变，实现数据价值的全面绽放。
杭州银行信息技术部总经理助理王玮炜强调，当前数据治理正从依赖人工的“人治”阶段，转向以AI为核心的“自治”阶段。通过智能感知、全链路管控与高质量数据集的双向赋能，AI将成为推动数据治理长效发展的关键生产力工具，实现数据资产的自动生成与持续优化。
鞍钢财务公司金融科技部经理任海认为，大模型为金融机构的数字化转型注入了新动能。面对数据治理范围的爆炸式增长，必须进一步整合产业数据，推动治理目标从传统的数据质量保障转向数据洞察与业务赋能，打造能够自动进化、智能驱动的“数据大脑”，助力产融协同发展。
招商证券大数据架构师顾里从协同与安全角度提出，AI时代即将重塑数据工程的全链条。金融机构应构建数据治理与AI的双向赋能机制，通过场景测试、模型效果评估、持续运营与安全审计等手段，降低大模型的不确定性，探索在无人工干预下的数据系统自我驱动与可信自治。
整场讨论清晰勾勒出AI时代数据治理从“应对挑战”到“重塑路径”，最终指向“自治目标”的演进路径，为行业在技术融合、架构设计与治理机制方面提供了具有前瞻性的实践参考。
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