《人工智能推动金融数据治理转型升级研究报告》发布稿

人工智能推动金融数据治理转型升级研究报告北京金融科技产业联盟 2025 年 12 月版权声明本报告版权属于北京金融科技产业联盟，并受法律保护。转载、编摘或利用其他方式使用本报告文字或观点的，应注明来源。违反上述声明者，将被追究相关法律责任。编制委员会编委会成员：何军黄程林马德辉编写组成员：蔡苗张放温国梁许艳裴立伟闫宝旺孟萦卢翼李木子白玉晗戴子天王莉黄静郭栋董品睿吴晓建郝玉刚张芯芮余磊周强方伟贾子轩周兴艳宋佳珊崔景良王宝龙杨景瑞黄翠婷编审：黄本涛国钰魏中宣参编单位中国邮政储蓄银行股份有限公司成方金融信息技术服务有限公司交通银行股份有限公司华为技术有限公司贵阳银行股份有限公司北京国家金融科技认证中心有限公司飞腾信息技术有限公司同盾科技有限公司目录一、引言 ............................................................................................................1 （一）研究背景 ............................................................................................1 （二）研究目的.............................................................................................6 （三）研究方法与框架.................................................................................8 二、数据治理的现状及挑战 ............................................................................9 （一）传统治理模式及痛点.........................................................................9 （二）数据治理转型需求...........................................................................10 （三）转型面临的挑战...............................................................................13 三、人工智能关键技术赋能数据治理 ..........................................................19 （一）面向核心支撑算法的技术：机器学习...........................................19 （二）面向非结构化数据治理的技术：NLP与计算机视觉 ...................20 （三）面向知识化数据治理的技术：知识图谱.......................................28 （四）面向隐私保护的数据治理技术：联邦学习...................................31 四、人工智能驱动数据治理的实践路径 ......................................................35 （一）整体实施路径分析...........................................................................35 （二）中小银行的实施路径分析...............................................................44 五、人工智能推动数据治理的实践场景 ......................................................48 （一）应用场景框架...................................................................................48 （二）行业案例...........................................................................................52 六、总结及建议 ..............................................................................................66 （一）结论 ..................................................................................................66 （二）相关建议...........................................................................................67 参考文献 ..........................................................................................................70 一、引言（一）研究背景 1.数据爆炸时代与治理挑战当今全球数字化进程加速，金融行业数据呈现爆发式增长态势。一方面，移动互联网、物联网、云计算等技术的普及让金融服务边界不断拓展，业务场景日新月异，海量数据如潮水般涌现。金融机构不仅要处理传统的结构化业务数据，还要面对文本、图像、音频、视频、日志、时序数据等多种非结构化数据。数据已成为数字经济时代的基础性资源和关键生产要素，对金融业务具有战略价值。另一方面，数据激增也带来了严峻的治理挑战：数据来源分散导致标准不统一、质量良莠不齐，准确性和完整性难以保证；大量数据沉睡在各业务系统中形成“数据孤岛”，跨部门、跨机构的数据流通和协同分析困难。据调查，约71 的银行认为提升数据质量存在挑战，59 的银行认为自身数据价值挖掘能力不足，55 的银行则表示数据孤岛问题严重 1 。海量数据未能有效转化为业务洞察，反而增加存储管理成本和安全风险。在此背景下，如何突破传统的数据治理困局，充分释放数据要素价值，成为金融业亟待解决的课题。 2.传统数据治理的局限性金融行业传统的数据治理主要依赖人工规则和静态流程，随着数据规模指数级扩大和数据类型日益复杂，这种模式的弊端日 1 刘晨（中国银行研究院）. 建设金融行业可信数据空间的相关思考与建议[J]. 宏观观察, 2025(6): 总第 578 期. 渐凸显。首先，在治理效率上，数据分类、标注、清洗、质量检查等工作高度依赖人工，流程繁琐且耗时耗力。数据血缘追踪、元数据维护需要手动更新，难以跟上海量数据实时变化，治理响应迟缓。固定的规则策略难以适应数据动态变化，治理体系缺乏灵活性和自适应能力。其次，在覆盖范围上，传统工具（如关系型数据库）擅长处理结构化数据，却缺乏针对文本、图像、日志等非结构化数据的有效手段。根据国际数据公司（IDC）报告，非结构化数据管理面临多重困境：当前企业数据中高达90 属于非结构化类型，且正以年复合增长率30 迅猛扩张，但其中大量 “暗数据”深陷未知状态——企业既无法识别其内容价值与留存期限，更缺乏有效治理路径 2 。传统治理聚焦于单一部门或系统，缺乏全局视角，跨平台跨业务的数据关联分析能力薄弱，难以支撑当今金融机构全局统筹的数据需求。最后，在数据安全与合规方面，传统治理多属事后纠错，难以及时主动发现异常或风险，仅靠预先定义的规则难以覆盖复杂多变的业务场景。当前监管部门密集出台数据安全与隐私保护法规，要求对个人金融信息、商业敏感数据等实施严格管控。然而，在海量高速、多源异构的数据环境下，传统手工方式难以精准识别敏感信息，更无法基于角色和场景实施细粒度的权限控制。总体而言，传统数据治理手段存在效率低、覆盖窄、响应慢等局限，这些痛点交织导致大量宝贵数据资源“沉睡”于系统之中，无法转化为金融机构的核心竞 2 AMY MACHADO. AI Success Depends on Unstructured Data Quality[R]. Needham, MA: IDC Research, Inc., 2024. 争力和创新动力。随着金融业迈入“数据驱动”时代，实时化、智能化、协同化的业务模式对数据治理提出了前所未有的高要求，传统模式已难以为继，数据治理亟需向更智能高效的范式演进。 3.人工智能技术快速发展的新变革近年来，以大型语言模型（Large Language Model, LLM）和基于 LLM 的智能体（Agent）为代表的新一代人工智能（AI）技术飞速演进，为金融数据治理带来了深刻变革。一方面，人工智能正日益成为推动金融领域数字化转型的核心驱动力。中国人民银行科技司司长李伟指出：“在智能化时代，大模型不只是金融服务降本增效的工具，更是发展新质生产力的重要引擎，是驱动金融变革的关键力量”3。在这一趋势推动下，金融机构正积极推动大模型等人工智能技术与业务全流程的深度融合。面对这一变革，数据治理领域也应主动拥抱人工智能，全面推动治理体系实现跨越式升级。据国际数据公司（IDC）统计，全球人工智能软硬件及服务市场正高速增长，2023 年规模达 1660 亿美元，预计 2027 年将增至 4000 亿美元。其中金融业对人工智能的投入将翻倍增长，届时支出将达到 970 亿美元，成为增长最快的行业之一。这反映出金融行业正以前所未有的力度积极拥抱人工智能技术。数据作为金融业的核心资产和人工智能应用的基石，其治理体系正是人工智能技术落地赋能的关键领域。在此基础上，人工 3 李伟.稳妥有序推进金融领域人工智能大模型应用[J].中国金融, 2025,(2025060900):9-12. 智能技术广泛赋能金融数据治理各环节，显著提升了数据治理的效率、质量和安全水平。首先，在数据分类、清洗与质量控制方面，机器学习和深度学习算法能够自动对海量数据进行归类与清理。传统依赖人工规则的处理方式，正与人工智能驱动的智能处理相结合，形成优势互补。国家发展改革委等部门联合印发的《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》提出，推动数据清洗、质量检测、数据加工、数据标注、数据集成等技术和业态发展，创新数据开发治理一体化模式，支持人工智能技术在自动化数据处理、数据标注、模型构建、预测分析等领域的应用 4 。通过人工智能对不一致、错误、重复数据的自动纠正，数据的准确性、一致性大大提高，为后续分析决策提供了可靠基础。其次，人工智能技术在数据隐私保护与合规监管方面发挥了重要作用，大幅提升了金融机构的数据安全防护能力。数据安全强调对数据本身在采集、存储、传输、使用等各环节的持续保护。人工智能技术通过在数据治理流程中嵌入智能化监测与异常检测机制，实现对潜在数据泄露风险和违规使用行为的实时识别，从而达到事前防范和快速响应的目标。同时，人工智能与隐私保护计算的协同应用，使金融机构能够在保障数据隐私与合规的前提下实现数据价值的安全共享，有效兼顾“可用性”与“安全性” 的平衡。通过人工智能的智能化驱动，金融机构能够构建覆盖数 4 国家发展改革委，国家数据局，教育部，财政部，金融监管总局，中国证监会. 关于促进数据产业高质量发展的指导意见（发改数据〔2024〕1836 号）[EB/OL]. (2024-12-28). 据全生命周期的安全保护体系，实现数据在采集、传输、存储和使用环节的全程可控与可追溯。值得关注的是，人工智能技术的深入应用正在引领数据使用模式的范式转变。“人用数”正演进为“大模型用数”和“智能体用数”。过去，数据治理和分析主要由人工完成，金融从业人员直接对底层数据进行整理、查询和决策支持。而在大模型时代，数据的直接消费者逐渐变成了人工智能模型本身。也就是说，人类不再需要亲自处理每一笔原始数据，而是通过训练有素的模型和智能体来自动化地挖掘数据价值，并依据模型的输出和洞见进行决策与行动。可以预见，随着人工智能技术的成熟，人类越来越多地通过模型和智能体来获取和利用数据。这种新型的用数范式对数据治理提出了更高要求：数据治理不仅要服务于人工的管理需求，更要满足人工智能模型对高质量、结构化数据的严格需求。正如业内专家比喻，“数据之于大模型就像原油之于汽车，汽车无法直接使用原油，只有经过精炼的汽油才能驱动引擎。海量原始数据同样需要经过‘炼化’成为高质量的数据集，才能真正有效用于大模型训练”5。因此，在大模型和智能体崛起的时代，金融机构必须通过更智能的治理手段，将分散粗放的原始数据加工成高质量的“燃料”，才能为人工智能引擎提供源源不断的动力。这一现象表明，金融数据基础设施正在重构以适应人工智能主导的应用需求：数据存储、流转、处理的设计更加面向模 5 国家数据局. 推动高质量数据集建设, 加快实施"人工智能+"行动[EB/OL]. (2025-03-04). 型和智能体的自主使用，而不再仅仅围绕人工报表和查询优化。从业人员的角色也随之转变，更侧重于指导模型、评估模型输出及决策，而非直接处理原始数据。“大模型用数”的新模式，大幅提高了数据利用的自动化程度和智能化水平，使金融机构能够更充分地挖掘数据资产价值。综上所述，人工智能技术的快速发展正深刻改变金融数据治理的理念和实践。一方面，人工智能赋能下的数据治理实现了流程再造——从数据准备到安全管控再到风险合规，各环节效率质量显著提升，人力从重复劳动中解放出来，从而专注更高价值的分析和决策。另一方面，数据与人工智能深度融合催生了新的业务模式和治理范式：金融机构开始将大模型视作“智慧大脑”，用于统筹海量数据和复杂任务，驱动业务协同与模式创新。可以预见，人工智能在金融领域的应用将持续深化，逐步从辅助工具演变为多领域赋能的 “智能中枢”，大幅提升金融业数据治理与业务运作的智能化水平。在这一进程中，以专业研究报告、政策法规和行业实践经验为指导，推动人工智能技术在金融数据治理中的规范应用，将有助于确保在享受技术红利的同时有效管控风险，稳步推进金融数据治理的转型升级。金融行业唯有顺应这一技术变革浪潮，才能在未来竞争中掌握主动，全面释放数据要素潜能，实现高质量发展。（二）研究目的本研究旨在系统构建一个面向人工智能时代的金融数据治理新框架，为行业的转型升级提供理论指引与实践蓝图。当前，金融数据治理正面临数据规模爆炸式增长、数据类型日趋复杂、传统人工治理模式效能瓶颈凸显，以及数据安全合规要求空前提升等多重挑战。与此同时，以机器学习、自然语言处理、知识图谱、联邦学习等为代表的人工智能技术正迅猛发展，不仅为破解传统治理难题提供了全新的技术工具集，更在深层推动数据使用范式与治理逻辑发生根本性变革。在此背景下，本研究将致力于实现以下三个核心目标：首先，深入研究如何系统性运用前沿人工智能技术，实现对数据治理全流程的深度赋能与效能跃升。重点在于探索机器学习、自然语言处理等技术在数据质量自动检核与修复、元数据智能采集与管理、数据标准自动化落地检查、数据安全智能分类分级与合规监控等关键环节的应用路径。目标是显著提升数据治理工作的自动化与智能化水平，从根本上解决传统模式效率低下、覆盖范围有限、响应迟缓以及人力成本高昂等核心痛点，实现对现有治理体系的全面增效。其次，前瞻性分析与规划适应智能化时代内在要求的数据治理新范式。随着生成式人工智能和各类智能体逐渐成为关键的数据消费者甚至创造者，数据治理的对象、目标和流程均需进行战略性重构。本研究将重点探讨如何构建能够支撑智能技术深度应用的高质量数据集供给体系，并有效应对由此产生的海量多模态非结构化数据与合成数据的治理挑战。核心是推动数据治理的核心使命从主要服务于人类决策分析，演进为同时高效服务于人类与人工智能系统，完成从被动管控到主动赋能的价值定位转型。最后，基于上述研究，为不同类型和规模的金融机构规划清晰可行、循序渐进的智能化转型实施路径，研究将紧密结合行业实践，设计涵盖技术架构选型、组织能力建设、配套制度完善以及全链条风险管控的系统性解决方案。该路径将充分考虑大型银行与中小型银行的资源禀赋与战略诉求差异，确保其能够在控制风险的前提下，平稳、高效地完成数据治理体系的智能化转型升级，最终将数据资产转化为驱动业务创新与高质量发展的核心动能。（三）研究方法与框架本课题采用文献研究法、案例研究法与跨学科研究法相结合的方式开展研究。通过全面梳理人工智能与数据治理领域的中外前沿成果，重点解构机器学习、自然语言处理等技术在数据质量管理、元数据自动化中的应用实践，提炼出人工智能驱动数据治理升级的核心技术路径与演进规律，为课题奠定理论基础。同时，选取金融行业中的数据治理案例，深入剖析其人工智能技术应用现状，提炼出有效的技术路径与实施策略，以辅助理论验证与方法完善。还将融合数据管理与人工智能两大学科领域的核心技术和理论，归纳适用于数据治理的人工智能技术体系，并探索其在具体场景中的实践模式，旨在推动人工智能赋能金融数据治理的创新发展。二、数据治理的现状与挑战（一）传统治理模式及痛点在数据要素成为生产要素、生成式人工智能带来颠覆性变革的背景下，数据已成为核心资产，而传统数据治理模式在治理效能、安全合规等方面正面临严峻挑战。 1.人工效率低，成本高随着金融业务的数字化发展，数据规模呈现爆炸式增长。然而，传统数据治理模式仍依赖人工主导的数据清洗、规则配置和报表生成，导致处理效率低下、错误率高、成本攀升。大量数据治理工作属于低效重复任务，如手动调整数据格式、修复数据错误等，导致人力资源浪费。大量数据存储于数据仓库或数据湖中，但缺乏智能化的数据目录和元数据管理，导致“数据找不到、看不懂、用不好”，资产价值无法释放。 2.高质量数据短缺高质量数据集是人工智能模型训练与优化的重要基石，因此人工智能的深入应用高度依赖数据治理。然而，当前传统数据治理模式存在显著局限性，其往往将主要精力聚焦于结构化数据的管理，而大量潜藏在企业内部的非结构化数据，存在存储分散、挖掘不够、归纳不精的问题，尚未得到有效的治理与开发利用。除此之外，专业领域知识库建设滞后，存在知识覆盖范围有限、更新不及时的问题，难以满足对高质量知识内容的需求。 3.数据安全与合规性不足随着《中华人民共和国数据安全法》（以下简称《数据安全法》）、《中华人民共和国个人信息保护法》（以下简称《个人信息保护法》等法律法规的相继出台，监管部门对金融机构完善客户信息保护体系、加强数据使用规范提出了多层次、立体式要求。然而传统数据治理主要依赖周期性审计和批量处理，难以及时应对动态安全威胁。如何将安全防护从“网络技术安全”扩展到细颗粒度、全链路、全生命周期的“数据主体安全”，亟需进一步深入研究。 4.数据资产入表面临挑战在数据资产入表背景下，金融机构推进数据资产入表面临双重挑战：一是数据资源的经济利益预测依赖业务场景价值链路，但金融业务链条长，数据对收益的贡献度难以精准量化，导致资产确认标准模糊。二是数据加工链条长，涉及采集、清洗、建模等多环节，链路各环节的资源投入难以被精确分摊（如算力消耗、人力成本），历史成本计量模式准确性存疑。（二）数据治理转型需求随着数据治理走入深水区，传统数据治理模式在治理效能、数据资产化、数据安全与合规等方面的局限，使其难以满足数据价值释放和数据高效应用的要求。人工智能技术的飞速发展，为解决这些痛点提供了全新思路，而由人工智能驱动数据治理转型，已成为加速释放数据价值的必然要求。 1.数据治理提质增效面对人工处理效率低下、数据质量难以保障的困境，当前需求的重点在于如何让数据层面中需要反复治理的部分，实现深度的智能化与自动化治理。在传统数据治理模式下，数据标准管理、元数据管理和数据质量管理等流程高度依赖人工经验判断、纯手工操作和人工事后检查，这使用了大量的人力和时间成本，质量却得不到保障，且数据覆盖面有限，导致标准管理维护低效、数据质量问题解决不到位和元数据价值未充分挖掘等问题。因此，数据标准管理方面，亟需通过语义理解、知识推理等技术实现标准制定与贯标的智能化，加强落地评估检查，提升标准质量与执行落地的效率。元数据管理方面，借助自然语言处理等技术，实现元数据的自动采集、智能关联、语义解释与动态更新，为数据资产管理提供支撑。数据质量管理则必须突破事后检查的局限，引入人工智能赋能实时监控数据质量问题，精准定位并自动纠错，实现数据质量闭环处理，提升数据可靠性与可信度。 2.深化数据资产化实践要构建高质量、高标准的数据体系，实现数据资产化是关键目标。然而，数据资产估值难、成本投入计量模糊等痛点，严重阻碍了数据向可量化、可运营资产的有效转化，制约了数据要素价值释放。因此，依托人工智能技术赋能实现全链条突破，深度激活数据资产价值，成为转型的迫切需求。数据资产的无形性、可复制性导致估值方法不统一，数据对收益的贡献度难以精准量化，市场可比案例少，导致收益法、市场法的适用性存在争议。因此，亟需通过机器学习算法，整合数据规模、更新频率、应用场景等维度特征，结合行业需求预测模型，动态测算数据资产的经济效益。数据资产缺乏明确的成本计量方法和计量方式指引，其清洗加工链条长，各环节资源投入难以被精确计算。因此，需要基于计算资源、人力投入等维度构建成本模型，并利用 RPA（机器人流程自动化）和 NLP（自然语言处理）技术，自动抓取数据采集、清洗、标注等环节的投入记录，搭建成本溯源图谱。 3.提高数据安全与合规性随着数据量激增、应用场景复杂化以及法规条例的日趋严格，传统基于静态规则和边界防护的安全与合规手段愈发捉襟见肘，尤其在人工智能模型训练和应用中涉及使用大量敏感数据时，隐私泄露、数据滥用及算法风险陡增。因此，需要融合前沿人工智能与隐私保护计算技术，加速构建智能主动的数据安全与合规防护体系。在隐私保护上要实施动态防护，采用由人工智能赋能的隐私增强计算技术，在保护数据可用性前提下，实现“数据可用不可见”或 “数据不动模型动”，从数据源头降低隐私泄漏风险，破解数据利用与隐私保护的两难困境。同时，应用人工智能技术实现对用户与实体的行为分析，动态识别异常访问监测和潜在风险。加强智能化的数据访问控制与权限管理，根据上下文和风险评估动态调整策略。部署人工智能驱动的实时威胁检测与响应系统，提升安全事件处置效率。此外，面对复杂的政策法规环境，借助人工智能实现合规性要求的自动解读、监控和审计，构建智能化的合规管理闭环，确保数据处理活动始终处于合规轨道，有效应对 “责任归属与监管空白”等挑战。（三）转型面临的挑战 1.技术层面在金融行业借助人工智能技术实现数据治理转型升级的过程中，技术层面挑战主要集中在模型幻觉、算法泛化能力不足、异构数据融合困难、语义统一性难以保障、模型可解释性不高以及模型鲁棒性存疑等方面，这些问题与数据治理各环节深度交织。模型幻觉干扰数据治理的准确性与可靠性。在数据治理的自动化处理与决策环节，尤其是在利用大语言模型进行数据标准识别、语义关联或异常检测时，模型可能生成看似合理但实则错误或虚构的数据关联、规则逻辑甚至数据血缘关系。例如，在自动推断数据字段含义或构建数据资产目录时，模型可能输出一个与真实业务逻辑不符但语法通顺的定义或关联关系，导致治理规则库污染和数据资产地图失真。这种幻觉在缺乏高质量、高一致性训练数据的场景下尤为突出，严重威胁基于人工智能治理结果的下游应用与决策。算法泛化不足与数据治理的动态性矛盾。数据治理的核心在于确保数据的一致性、完整性与可控性，而智能算法依赖于训练样本的代表性与多样性。然而，在金融机构的数据治理实践中，数据分层治理、分类处理和脱敏机制往往使得样本结构不完整，造成算法泛化能力不足。特别是在大模型驱动的智能治理体系中，算法对少数样本群体或低频数据的识别精度较低，导致模型在新数据分布下性能显著下降。例如，在数据标准自动识别、字段语义匹配等场景中，模型容易出现对罕见业务表结构的错误理解，甚至因幻觉而产生虚构的映射关系，从而降低自动治理工具的准确性。异构数据融合与特征抽取难度大。金融机构通常存在多个业务系统，这些系统往往技术架构、数据模型、标准命名、编码规则各异。当希望在数据治理框架中引入人工智能驱动的自动化处理时，需要对这些异构源的数据进行融合与标准化。不同系统字段语义不一致，难以自动对齐。部分系统存储的是半结构化或非结构化数据（如合同文本、交互日志、客服对话等），如何用NLP、知识图谱等技术自动抽取结构化特征成为挑战。跨系统同步滞后、数据延迟、冲突更新等问题容易导致融合后数据“打补丁”式的不一致，从而干扰人工智能模型的训练和治理策略的准确性。知识图谱与语义治理的构建复杂性。智能化数据治理依赖于语义层统一与知识图谱支撑，但在实际落地中，这一环节的构建难度极高。不同业务域的数据对象、属性定义和关联关系存在差异，人工定义知识节点与关系边既耗时又易错。若完全依赖模型自动抽取，则容易出现语义歧义、关系冲突与上下文漂移。结果是知识图谱无法支撑全局数据资产的语义一致性，导致人工智能治理工具在标准匹配、数据血缘追踪等场景下出现错误推理或无法解释的输出。模型可解释性不足对数据治理的透明化要求形成制约。金融数据治理强调全流程的可追溯性，要求数据的来源、处理逻辑、应用结果都清晰可查，以满足监管与审计要求，但人工智能模型的 “黑箱特性”使这种解释面临较大难度。例如，大模型虽然能通过语义理解识别异常数据或逻辑冲突，但其判断依据往往难以细化到具体字段或规则层面，且难以区分其输出是基于真实数据模式还是内部幻觉，无法满足监管部门要求的逐级溯源与责任界定需求。这种可解释性缺失不仅影响模型结果的可信度，也削弱了智能化治理在审计、评估和合规审查中的支撑作用。模型鲁棒性缺陷对数据治理的安全防线构成挑战。若特征工程环节未能全面识别风险特征，攻击者可利用漏洞微调输入数据欺骗风控模型。数据脱敏需平衡安全与模型对特征完整性的需求，过度或不足都会违背数据安全治理要求。模型训练样本库若缺乏极端场景样本储备，智能模型在“黑天鹅”事件中易失效，直接暴露数据治理在风险防控上的不足。 2.管理层面管理层面挑战同样突出，主要体现在传统组织架构制约、复合型人才短缺，以及新兴技术与传统治理模式的冲突等方面。金融机构传统“竖井式”部门划分导致数据所有权割裂，严重阻碍跨部门数据流动与共享，依赖全局视图的人工智能项目推进困难。层级化的集中决策机制与人工智能治理所需的敏捷迭代特性存在根本冲突，冗长审批流程制约创新效率。同时，人工智能的引入模糊了业务、科技、合规等部门的传统职责边界，权责归属不清易引发内部摩擦，进而影响新治理模式落地与风险管控。复合型人才短缺成为更深层次瓶颈。市场对同时精通人工智能技术、深谙金融业务、掌握治理规范的“多维能力”精英需求迫切，但供给严重不足。现有团队知识结构多偏重传统数据治理流程，普遍缺乏驾驭人工智能模型的技术能力及评估其业务影响的视野。金融机构内部支撑智能治理的关键技术人才储备亦显匮乏，制约了体系构建、运维及转型深度。人工智能驱动的数据治理转型相较于传统流程面临决策信任危机、权限分配矛盾与组织职责界定模糊等多方面的挑战。在决策机制层面，传统流程依赖于人工经验判断与层级化审批所保障的确定性，而人工智能驱动的治理则基于实时数据与算法模型，倾向于自动化、动态化决策。人工智能治理需要接纳迭代过程中的实验性试错风险以实现长期价值，但其固有的“黑箱”特性及难以预测和核查的模型幻觉挑战了传统管理者对决策可解释性的信任基础及控制感。在权限控制模式层面，传统流程倾向于基于部门壁垒的集中式管控，而人工智能治理则依赖跨部门、灵活的分布式数据访问权限。前者强调严格管控以规避风险，后者则依赖安全可控的数据共享以驱动智能，这极易引发权限分配的矛盾与冲突。在组织协作范式层面，传统流程建立在职能分工清晰、权责明确的独立团队运作基础上，难以适应人工智能治理所要求的业务、技术与治理角色深度协同与融合。当模型输出存在幻觉风险时，业务部门、科技部门与合规部门之间极易因对输出结果的判断分歧与责任归属问题产生协作阻力。职能边界的消融往往带来权责界定模糊和跨部门协作阻力。通过系统识别各类冲突，企业能够更精准地设计治理体系转型路径，有效平衡技术创新与风险管理。 3.伦理与法律层面人工智能的快速发展，尤其是生成式人工智能的广泛应用，正面临系统性加剧的隐私保护与数据滥用风险，以及日益凸显的责任归属模糊与监管滞后的问题。隐私保护与数据滥用风险系统性加剧。人工智能对多源异构数据的依赖扩大了数据收集范围，用户对数据处理目的与流向的知情权保障难度增大。不同司法管辖区的数据法规不一，GDPR （General Data Protection Regulation）等域外法规与本地数据主权要求形成跨境合规冲突，显著增加企业治理复杂性。技术性滥用风险凸显，在特定实验环境下，训练数据遭极小比例投毒即可显著提升模型有害输出率 6 。模型幻觉进一步放大了此类风险，可能基于被污染的数据或内在缺陷，生成不实的、带有偏见 6 Bowen D, Murphy B, Cai W, et al. Data poisoning in llms: Jailbreak-tuning and scaling laws[J]. arXiv preprint arXiv:, 2024. 的用户画像或数据关联，导致歧视性决策并对个人隐私与权益构成侵害。此外，生成式人工智能引发了训练数据版权争议，对现行“合理使用”原则构成挑战，如 2023 年底《纽约时报》起诉 OpenAI，指控后者未经许可使用其数百万篇新闻文章训练 ChatGPT7，这是内容出版机构维护版权的典型案例，也反映出现有版权框架在人工智能时代面临冲击。防护机制的问题滞后同样显著，隐私增强技术尚未规模化应用，高风险领域缺乏针对数据污染的快速响应框架。在《中华人民共和国网络安全法》的修改决定 8 中，已明确新增完善人工智能伦理规范的要求，为数据治理实践设定了必须遵循的合规底线。在此背景下，当前体系亟需融合技术防护、法律适配与跨境协作的三位一体防控机制，平衡数据价值释放与权利保障。责任归属模糊与监管滞后构成另一核心挑战。人工智能驱动的自动化决策导致传统追责逻辑失效，责任边界趋于模糊。现行监管科技工具难以穿透人工智能黑箱实现有效事中监控，与法律固有滞后性共同形成治理“灰色地带”。面对深度伪造、算法歧视、模型幻觉等新型风险，亟需构建多方参与的责任共担框架、发展敏捷监管能力并推动全球治理协作，为智能化转型奠定稳固合规基石。 7 孟佳惠.AI"创作"触及版权红线?[J].中国信用, 2024(2):91-93. 8 全国人民代表大会. 全国人民代表大会常务委员会关于修改《中华人民共和国网络安全法》的决定[EB/OL]. 中国人大网, 2025-10-28. 三、人工智能关键技术赋能数据治理（一）面向核心支撑算法的技术：机器学习 1.机器学习技术的支撑作用机器学习作为人工智能的核心基础，为数据治理领域的一系列高级技术能力提供了模型支撑与基础方法。其通过数据驱动的方式自动学习和识别复杂模式，不仅直接赋能治理环节，更是自然语言处理、知识图谱、计算机视觉和联邦学习等关键技术的底层算法。赋能自然语言处理（NLP），现代 NLP 技术尤其是基于 Transformer 架构的大语言模型，其本质是复杂的机器学习模型。通过在海量语料上的训练，这些模型获得了深层次的语义理解、上下文感知与情感分析能力，从而驱动了 NLP 从简单的规则匹配迈向真正的语义理解。驱动知识图谱构建与推理，知识图谱中的实体识别、关系抽取、属性对齐等关键构建步骤，高度依赖机器学习模型。通过机器学习从非结构化或半结构化数据中自动抽取出结构化的知识单元。同时，图神经网络等技术能够基于图谱结构进行深度推理，发现隐藏的关系和潜在规律，极大地增强了知识图谱的动态分析与智能决策能力。优化联邦学习性能，联邦学习的核心是在分布式数据源上协同训练一个全局机器学习模型。其模型本身就是机器学习算法。联邦学习的效率、收敛性以及最终模型的精度，都直接取决于底层机器学习算法的选择与优化。提升计算机视觉精度，图像分类、目标检测、光学字符识别等计算机视觉任务，其背后是卷积神经网络等深度学习模型。机器学习在图像特征表达与模式识别上的卓越能力，使得计算机能够“看懂”影像内容，实现对视觉数据的有效治理。 2.机器学习技术的直接应用机器学习技术同样直接、广泛地应用于数据治理的核心场景，解决传统规则方法难以处理的复杂问题。在数据质量管理方面，机器学习能够基于历史样本自动识别数据中的错误、缺失与异常，实现对质量问题的实时监控与预警。相比依赖人工和静态规则的方式，它能通过持续学习数据分布规律，动态更新检测逻辑，从而实现从“事后修复”到“事前防控” 的转变。在数据分类与标注环节，机器学习通过分析多维特征和复杂模式，能够自动生成分类标签并进行敏感度分级，减少人工干预。模型通过特征提取与相似性学习，使分类更加统一、准确，还可随业务变化调整标签体系，实现智能化、可持续的分类管理。在合规与安全治理方面，机器学习可通过对行为模式与访问日志的学习，自动识别异常访问或潜在违规操作，实现动态的风险预警与安全防护。其模式识别能力可捕捉复杂的异常特征，弥补传统监控规则难以及时发现新型风险的不足。（二）面向非结构化数据治理的技术：NLP 与计算机视觉 1.自然语言处理（NLP）：文本数据治理（1）文本数据治理面临的现实挑战金融行业在数字化转型过程中积累了海量的文本数据，包括监管政策文件、内部制度规程、合同协议、客户服务记录、风险评估报告等。这些数据占总数据量的80 以上，但传统的数据治理体系主要针对结构化数据设计，对文本资产缺乏有效管理手段。当前金融行业文本数据治理面临多重挑战。一是数据体量庞大且增长迅速，人工处理方式效率低、成本高，难以支撑实时性与准确性要求。二是数据格式复杂多样，来源包括 PDF、Word、图片、日志等，标准不统一、质量差异显著，影响跨系统的治理一致性。三是语义理解困难，金融文本涉及大量行业术语、业务逻辑与隐性语境，传统的关键词或规则匹配技术难以捕捉语义内涵，导致分类、检索与分析结果偏差。此外，数据安全与合规风险突出。文本数据中常包含客户隐私、商业机密和监管敏感信息，需在采集、传输、使用全过程中严格管控。与此同时，行业内缺乏统一的数据治理标准，不同机构在数据分类、标注、脱敏等方面规范不一，造成治理质量参差、数据资产难以互通共享。（2） NLP 技术的核心作用与实现机制 NLP 技术作为人工智能在数据治理中的关键支撑，为文本类数据的治理提供了从语义理解到智能决策的全流程能力。其核心作用体现在通过语义分析、知识抽取与生成式理解，解决传统数据治理中“看不懂文本、理不清关系、控不住风险”的难题。在数据质量与标准化治理方面，NLP 技术能够通过分词、命名实体识别与语义匹配，实现文本字段的自动清洗、规范化与统一管理。同时，基于语义异常检测与上下文学习机制，NLP 技术可自动识别文本中存在的错误、缺失与逻辑冲突，为数据质量监控提供持续性保障。在数据分类、标注与数据资产管理环节，NLP 技术能依据语义内容自动完成文档分类、标签生成与主题聚类，使分散在不同系统、不同格式下的文本数据实现语义层面的统一管理。这种能力使得机构能够快速形成面向业务的数据目录与知识索引，为数据资产化和数据价值评估奠定基础。通过深度语义模型的上下文理解能力，NLP 技术还能揭示数据之间的内在逻辑关联，辅助构建知识图谱，实现跨领域的数据整合与业务语义联通。在安全与隐私治理中，NLP 技术通过敏感信息识别与语义脱敏技术，能够精准识别文本中涉及个人信息、金融账号、商业机密等敏感字段，并在数据流转过程中执行智能化的脱敏与访问控制策略。这不仅满足了金融监管对隐私保护的要求，也为数据共享与再利用创造了安全条件。此外，语义检索与智能问答技术的引入，为数据治理体系赋予了知识服务能力。NLP 技术通过语义嵌入与上下文理解，可实现基于语义相似度的知识检索，使用户以自然语言即可查询数据标准、字段定义、指标口径等信息。结合智能问答技术，系统可直接生成精准回答或引用治理文档内容，实现从“找数据”到 “问知识”的转变。这不仅显著提升了治理人员获取信息的效率，也促进了知识复用与标准传播。更为重要的是，大语言模型与智能体的引入，极大拓展了 NLP 在金融数据治理中的能力边界。传统 NLP 模型多聚焦于特定任务，而大模型具备通用语言理解、生成与推理能力，能够在复杂语境下完成多类型任务迁移与知识归纳。基于大模型的智能体可充当“智能治理助手”，在数据质量监测、标准管理、合规审查等环节实现任务的自主分解、执行与反馈。例如，智能体可自动解析治理政策、生成校验规则、触发数据扫描并汇总异常结果，从而实现闭环式的自驱动治理流程。其多轮对话与上下文记忆能力，使数据治理从“人工触发”演进为“智能协同”，显著提升了工作自治性与智能化水平。（3）实施建议与发展方向在实施层面，金融机构应从数据基础、模型建设、系统部署等方面协同推进 NLP 技术的应用。高质量的语料是模型效果的根基，因此应建立统一的文本数据标准与质量管控体系，确保语料准确、丰富并涵盖金融业务语义。针对行业语言特征，可利用自身数据资源开展领域语言模型的预训练或微调，提升模型对金融术语与语境的理解能力。在落地过程中，应将 NLP 能力深度嵌入数据治理全流程，将语义分析、知识抽取、语义检索和智能问答等能力嵌入数据质量、标准、合规和安全管理的全流程，构建模块化、可扩展的智能治理架构。同时，技术落地应采用“规则+ 模型”结合的方式，兼顾可解释性与灵活性，满足监管对人工智能透明度的要求。此外，还应建立人机协同机制，可由人工复核NLP 模型输出结果，对语义匹配逻辑与治理规则进行持续校准，实现 “自动执行—人工监督—智能优化”的闭环式治理体系，确保技术嵌入后的治理效果真实、可控、可持续。未来，NLP 技术将继续与知识图谱、隐私保护计算等技术深度融合，推动数据治理迈向智能自治与语义决策阶段。基于 NLP 与知识图谱的协同，系统将能够在语义理解的基础上构建动态知识网络，实现数据之间的自动关联与推理。结合隐私保护计算与联邦学习机制，则可在数据不出域的前提下实现跨机构协同治理，兼顾数据价值利用与安全合规。与此同时，智能体将成为智能数据治理的重要执行单元，完成数据检查、标准维护等任务。随着多模态 NLP 的进一步发展，治理范围将从文本扩展至语音、影像与图表，实现全域数据的智能监管与价值挖掘。长远来看，NLP 技术的不断演进将重塑金融数据治理范式，促使其由“数据管理” 阶段迈向“智能治理”阶段，成为驱动数据价值转化与数据治理智能化升级的关键引擎。 2.计算机视觉：图像/视频数据管理（1）图像视频数据的管理困境金融机构在业务中产生了大量的图像和视频数据，如身份证件、营业执照、合同文档、票据凭证、监控录像、柜台录像等。这些图像与视频数据承载着丰富的信息，是重要的数据资产。然而，传统数据治理主要是面向结构化数据构建的，对于视觉类非结构化数据缺乏系统的管理与利用机制，导致其在数据治理中的价值长期被低估。在数据结构化与可用性方面，金融机构在日常业务中持续产生各类图像与视频文件，规模以 TB 甚至 PB 级增长，而现有系统多依赖人工录入、筛查与归档，处理效率低下，难以支撑高频、实时的业务需求。大量视觉数据虽被存储，却无法被结构化利用，形成 “沉睡资产”。在数据质量与真实性方面，视觉数据采集过程易受光照、角度、清晰度等因素影响，常出现模糊、遮挡、失真等问题，降低了信息提取的准确性。同时，伪造与篡改风险日益突出，票据、合同影像等资料在缺乏智能核验机制的情况下难以验证真伪，影响数据的可信度与安全性。在安全与隐私保护方面，监管部门对数据保护、隐私保护提出了更高要求，需要对涉及客户隐私的图像视频数据进行脱敏处理。同时，还需要确保数据的完整性和可追溯性，满足审计和监管要求。在存储与检索管理方面，图像和视频数据占用存储空间大，传统的文件系统难以支撑大规模数据的高效存储和检索。当需要查找特定的图像或视频片段时，往往需要耗费大量时间进行人工筛选。（2）计算机视觉技术的核心作用与实现机制计算机视觉技术通过让计算机“看懂”图像和视频，为影像数据管理提供了智能化解决方案。通过深度学习、图像处理、模式识别等技术，计算机能够实现对图像、视频及复杂文档的自动识别、理解与结构化处理，从而将原本难以治理的视觉类非结构化数据纳入可管理、可分析、可审计的范畴。在数据理解与结构化方面，计算机视觉技术能够通过光学字符识别（OCR）、图像识别和版面分析等手段，将图像数据转化为结构化格式。借助深度学习与语义分析模型，计算机不仅能识别文本内容，还能理解页面布局与字段逻辑，实现信息自动抽取与质量校验。这种能力让金融机构能够高效治理海量图像数据，显著提升数据的标准化程度与可用性。在智能识别与分类管理方面，计算机视觉技术可根据内容特征自动识别文件类型、敏感级别及关键信息要素。通过使用目标检测和语义分割算法，模型能够发现图像中的敏感元素（如人脸、签章、水印等），从而支撑影像数据的自动分级、标注与脱敏处理。这不仅实现了敏感信息的精准保护，也为数据安全、合规管理和存储策略提供技术支撑。同时，视觉系统能自动检测文档的完整性与有效性，避免因人工疏漏导致的治理风险。在风险识别与合规审查方面，通过使用异常检测和图像对比算法，能够识别伪造文件、篡改影像、违规票据等风险数据。结合视觉语言模型（VLM）等多模态技术，系统可实现图像与文本的联合理解，对合同、报表等文档内容进行语义分析与逻辑校验，辅助判断其是否符合监管和内部标准。在数据安全治理中，视觉模型还能实时监测异常操作、敏感数据外泄等风险事件，推动从事后纠错向事前预防的治理转型。计算机视觉技术依托深度学习、目标检测、语义分割与多模态融合模型协同工作。底层算法提取视觉特征，中层模型完成对象识别与语义标注，高层模型通过视觉语言融合实现语义理解与规则推理，从而形成“识别—理解—治理”的闭环体系。其核心价值在于将原本分散、模糊的视觉数据转化为标准化、可追溯、可审计的数据资产，使金融机构能够在提升数据质量的同时强化合规管控与风险防护。（3）实施建议与发展方向在实施层面，金融机构应将计算机视觉技术系统性地纳入数据治理框架，从顶层设计、技术集成到组织协同形成闭环治理体系。一是应构建统一的视觉数据治理平台，将 OCR 识别、图像分类、视频分析、敏感信息检测等能力模块化接入，实现对影像、视频等非结构化数据的集中处理与标准化管理。二是要建立影像数据全生命周期管理机制，从采集、清洗、标注到归档、脱敏和审计，实现“可追溯、可验证、可监管”的闭环控制。三是强化安全与合规管理，对涉及客户隐私的影像信息引入自动化脱敏与加密机制，结合访问权限控制、操作留痕和异常监测，确保符合法律法规与监管要求。同时，金融机构应组建跨部门的视觉数据治理团队，推动数据治理、科技、安全与合规协同运行，完善模型评估与算法治理体系，确保计算机视觉技术的应用安全、可靠、透明。未来，计算机视觉技术在金融数据治理中的发展将呈现智能化、融合化与合规化三大趋势。随着视觉大模型和多模态人工智能的成熟，影像、文本、语音等数据的融合分析将成为常态，进而实现对复杂数据资产的语义理解与治理决策支持。边缘计算与隐私保护计算技术的引入，将推动视觉分析从中心化向分布式、安全化方向演进，在保障隐私的前提下实现实时处理与本地识别。同时，行业层面将逐步形成统一的视觉数据治理标准与合规框架，推动算法评估、模型备案与安全审计常态化。未来的数据治理体系，将以计算机视觉技术为支撑，实现对视觉类非结构化数据的智能识别与管控。（三）面向知识化数据治理的技术：知识图谱 1.数据孤岛与语义不一致的治理难题金融业经过多年信息化建设，形成了覆盖各业务条线的庞大信息系统群。然而，这些系统往往独立建设、分散管理，导致严重的“数据孤岛”问题。数据语义理解问题同样十分突出。不同系统对同一概念可能有不同的定义和表示方式，如“客户等级” 在信贷系统和理财系统中可能有完全不同的分级标准。这种语义不一致导致数据整合困难，影响了数据的有效利用。与此同时，监管与风险管理对数据关联性、准确性与可追溯性的要求日益严格，而现有系统普遍缺乏完善的数据血缘追溯机制，数据从源头到报表的加工过程难以全面记录。由此，金融机构在实现跨系统整合、语义统一、血缘可视和数据透明方面面临重大挑战，迫切需要引入新的语义化治理技术体系来支撑高质量数据治理。 2.知识图谱技术的核心价值与实现机制知识图谱以图结构组织和表示知识，为解决数据关联与语义分析问题提供了有效方案。其核心价值在于通过语义建模和关联计算，将分散、异构的数据转化为结构化的知识网络，实现数据的统一理解、动态管理与智能推理，提升数据治理的质量与效率。在语义统一方面，知识图谱通过建立统一的本体模型，实现了业务语义和数据标准的规范化。知识图谱通过本体建模明确业务概念、数据属性及其关系，构建统一的数据语义层，实现业务术语、数据标准和指标口径的统一管理，从而有效避免了语义冲突和指标重复。基于统一语义的治理体系，金融机构可以实现跨业务条线、跨系统的语义协同，使数据质量评估、标准管理和指标治理更加精确可控。在数据血缘追踪与质量监控方面，通过图结构存储数据间的源头、流转、变换关系，知识图谱可以构建出完整的数据血缘链路，实现从源数据到报表指标的全路径可视化追踪。这种机制有助于快速定位数据异常源头、分析影响范围，并保障数据的可解释性和审计合规性。结合语义推理机制，知识图谱能对数据依赖关系进行自动化识别，发现潜在风险或冗余路径，从而支持数据质量的智能监控与优化。在数据资产管理方面，知识图谱将数据、元数据及其管理要素以图谱形式有机整合，构建统一的“数据知识库”。通过实体和关系的语义建模，可全面梳理数据资产间的结构与关联，实现对数据表、字段、指标、模型等资产的统一管理和多维检索。知识图谱的可视化特征使数据治理者能够快速掌握资产分布、流向与价值，实现从静态台账式管理向动态知识化管理的转变，为后续的数据评估与价值挖掘提供坚实基础。 3.实施建议与发展方向在实施层面，金融机构推动知识图谱在数据治理中的深度应用，应从体系建设、组织协同与技术融合三方面统筹推进。一是要建立统一的语义治理体系，将知识图谱嵌入数据标准、质量管理、元数据与主数据治理等核心环节，构建可追溯、可解释、可持续的语义化治理框架。通过定义统一的业务本体和数据语义标准，确保跨系统、跨业务条线的数据在逻辑层面实现一致理解与管理。二是应强化组织协同，建立跨部门的知识治理工作机制，促使数据治理团队、IT 团队与业务专家协同建模与维护图谱体系，形成“业务定义—技术实现—治理反馈”的闭环管理模式。三是要推动知识图谱与现有数据治理平台深度融合，将语义关系图谱与元数据、数据目录、质量监控等系统互联互通，实现知识层与数据层的协同管理，提升数据治理自动化与智能化水平。最后，可采用“重点领域先行、全行推广”的方式，优先在关键领域开展知识图谱试点建设，积累经验后逐步扩展至全行治理体系，形成可复制、可扩展的知识驱动型数据治理框架。未来，知识图谱将与新一代人工智能技术深度融合，推动金融数据治理迈向智能化与自适应阶段。一方面，随着图神经网络（GNN）、大语言模型（LLM）等技术的成熟，知识图谱将从静态语义表达走向动态知识推理与自主学习，实现数据关系的自动识别、语义规则的智能生成和数据质量的自我优化。另一方面，跨源知识融合将成为趋势，金融机构可在确保隐私安全的前提下，将外部监管知识、行业标准、市场信息与内部知识图谱互联互通，构建更全面的金融知识生态。最终，知识图谱将成为支撑金融机构实现 “智能数据治理”的关键底座，使数据治理从技术驱动迈向知识驱动。（四）面向隐私保护的数据治理技术：联邦学习 1.数据共享需求与隐私保护的现实矛盾金融业在数字化转型过程中面临着数据共享需求日益增长与隐私保护要求日趋严格的矛盾。金融机构掌握着海量且高度敏感的数据资源，涵盖个人身份、交易、征信、风险等关键信息。在《数据安全法》《个人信息保护法》等法规的约束下，金融数据的跨机构、跨领域流动受到严格限制。然而，智能化治理和精准分析又需要数据的充分融合。各机构在“共享以提升治理效能” 与“不共享以防范泄露风险”之间陷入长期博弈，形成数据协同的现实困难。此外，数据质量与一致性问题依然严峻。不同系统、渠道和业务条线产生的数据在口径、格式和精度上存在差异，导致治理体系中的数据可信度不足，影响数据资产的统一管理与智能分析效果。面对这些挑战，如何在不触碰隐私和合规底线的前提下实现安全、高效的数据协同与治理，成为推动金融数据治理智能化的关键问题。 2.联邦学习技术的核心作用与实现机制联邦学习技术为解决数据共享与隐私保护的矛盾提供了创新方案。其核心思想是“数据不动模型动”，其通过分布式协同建模，使多个数据持有方在不共享原始数据的情况下共同训练模型，解决了金融数据治理中“安全与利用难兼得”的难题。在数据可用性与隐私保护方面，联邦学习构建了新的平衡机制。通过分布式架构实现“模型联邦”而非“数据集中”。各机构在本地完成模型训练，仅上传加密参数或梯度至协调服务器聚合，数据始终不离本地，实现了“数据可用不可见”。这一模式既保障了数据主权和客户隐私，又符合《数据安全法》《个人信息保护法》等法规要求，为金融机构在合规框架下开展跨部门、跨机构数据协作提供了可行途径。在数据治理的协同性与智能化方面，联邦学习实现了跨机构模型知识共享。通过协同训练机制，不同机构在保持数据独立的同时实现模型层信息互补，突破了单一机构数据样本有限、特征不全的局限。由此形成的“知识协作网络”提升了数据资产的完整性和模型的泛化能力，也促进了行业范围内数据语义、标准和质量管理的统一化，推动元数据治理、质量监测等环节的智能化升级。在安全合规与可监管性方面，联邦学习提供了可验证的技术保障。其训练过程融合多方安全计算（MPC）、同态加密（HE）、差分隐私（DP）等技术，对参数传输进行加密或加噪处理，防止敏感信息泄露。同时，通过可追溯的模型训练记录与审计机制，系统可对参与方的参数更新、聚合过程和模型版本进行日志化记录与数字签名，实现模型训练全生命周期的可验证、可回溯与可审计。这使金融机构能够在不触碰原始数据的前提下，全面掌握数据使用路径与模型行为，构建安全透明的治理体系。 3.实施建议与发展方向在实施层面，金融机构要推动联邦学习在数据治理体系中的深度落地，应从治理架构、技术体系与协作机制三方面协同推进。一是完善顶层设计与治理架构。金融机构应将联邦学习纳入数据治理总体规划，构建统一的隐私保护计算与数据协同管理框架，明确治理目标、责任分工与安全边界。可由数据管理部门牵头，联合科技、风控、合规等部门组建跨职能工作组，确保技术落地与监管要求相匹配。二是强化技术基础与平台能力。建设统一的联邦学习平台，集成模型管理、参数加密、日志审计、模型评估等功能，实现治理任务的标准化与自动化。同时，应引入多方安全计算、同态加密等隐私增强技术，形成可监管、可验证的算法闭环。三是建立稳健的合作与合规机制。金融机构应在法律框架内与同业、征信机构、科技公司等形成联邦学习协作规范，通过制定数据使用协议与审计规则，明确各方的数据责任与权益，确保跨机构治理活动合法合规。未来，联邦学习将朝着高效化、生态化与智能化方向发展。随着算法优化与隐私保护计算技术的融合，联邦学习将实现模型协同的自动化与自适应，提升跨机构数据治理的实时性与灵活性。标准化接口与协议的建立将促进不同系统间的互联互通，形成开放共治的技术生态。与此同时，区块链与可信计算的引入将强化数据流通的安全可控与可追溯，构建起可信的数据治理基础设施。联邦学习将逐步成为金融行业智能数据治理的重要底座，推动数据在安全合规前提下实现高效共享与价值最大化。四、人工智能驱动数据治理的实施路径（一）整体实施路径分析 1.实施目标及原则人工智能驱动数据治理的实施路径核心目标，在于通过人工智能技术全面赋能数据治理的各个环节，构建覆盖数据全生命周期的智能化应用场景。旨在实现数据资产价值与前端业务需求的高效、精准匹配，为全行业务条线的差异化创新与敏捷响应市场变化提供坚实、可靠的数据基石，最终驱动数据治理体系从基础运维管理向主动价值创造的战略性跃升。在数据层面，应明确面向人工智能赋能治理场景的数据来源与处理路径。首先，数据来源需涵盖各业务系统产生的结构化数据，以及合同文本、监管文件、影像资料、日志记录等非结构化数据，以及公开数据、第三方数据、行业数据平台等外部数据。其次，数据收集与整理方面，需通过数据采集平台、流批一体架构、API 接口等方式汇聚多源数据。依托数据工程工具链进行清洗、标注、转换、融合与向量化处理，构建高质量训练集与知识库。最后，数据使用机制方面，应建立支持基于场景的数据授权与审计的数据分类分级与权限管理体系，并通过数据沙箱、隐私保护计算等技术实现数据“可用不可见”，保障数据在合规前提下赋能人工智能模型训练与推理。为确保上述目标的达成，实施路径严格遵循五大核心原则：一是坚持业务导向。始终以业务场景和一线痛点为中心，确保数据治理的规划、执行与产出紧密贴合实际业务需求，使治理成果能够直接、有效地赋能业务发展，解决核心问题。二是强化人工智能赋能与全流程智能化。将人工智能技术系统性嵌入从元数据自动采集、数据质量管控到智能合规审计的治理全链路，实现工作模式由“人工主导”向“智能主导”的深刻转型，全面提升治理效率，并系统性降低总、分行的整体运营成本。三是严守合规底线与监管适配。治理活动全过程严格遵循《个人信息保护法》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等法律法规，同步建立并落地内部配套管理制度，构筑坚实的合规防线，确保所有数据操作可追溯、可审计、可管控。四是注重协同联动与总分贯通。建立并完善“总行统筹标准与工具、分行区域特色试点、业务与技术部门协同推进”的联动机制，形成纵向贯通、横向协同的组织合力，保障治理蓝图在复杂组织架构中的高效、一致落地。五是追求价值落地与资产化运营。以提升“数据资产价值” 为最终目标，建立科学的数据资产价值评估与运营体系，将治理成效切实转化为业务增长（如精准营销）与风险防控等核心价值，从根本上规避“为治理而治理”，推动数据由静态资源向动态增值资产演进。 2.实施阶段基于“AI 筑基－深化赋能－价值跃升”的演进逻辑，本研究将实施路径划分为三个循序渐进的阶段。各阶段目标层层递进，致力于构建一个从基础能力搭建到业务价值全面释放的治理闭环。具体阶段划分与核心任务如下： 3.支撑体系（1）制度保障为适应人工智能技术驱动治理的新范式，金融机构应在现有制度框架内进行系统性修订与增强，重点强化非结构化数据治理、人工智能模型数据管理、数据生命周期智能化管理等环节的制度覆盖，构建 “制度引领、AI 赋能、监管闭环”的治理新范式。一是系统推进现有数据治理核心制度的人工智能化升级，并制定人工智能模型数据的专项规范。增补人工智能应用要求于现有办法，明确人工智能在元数据采集、质量生成、非结构化数据处理及外部数据调用等场景下的管理规范与应用边界，实现传统阶段核心目标关键成果指标第一阶段： AI 筑基搭建 AI 驱动的数据治理基础体系，聚焦核心业务场景的数据痛点攻坚，实现“基础能力可用”。数据治理 AI 产品成功上线；数据资产管理平台功能完成智能化升级；非结构化数据治理实现有效覆盖；核心业务数据质量显著改善。第二阶段：深化赋能提升 AI 治理的深度与广度，实现行级智能治理与自动化生命周期管理，支撑 AI 模型的规模化应用。企业级 AI 治理工具全面落地；数据生命周期自动化管理率大幅提高；AI 模型在治理与业务环节得到广泛应用。第三阶段：价值跃升建成成熟的数据资产运营体系，推动治理能力与业务流程深度融合，实现数据价值的全面释放。数据资产化水平与价值贡献度显著提升；信贷审批等重点业务效率明显改善；监管报送差错率控制在极低水平。治理体系与智能技术的深度融合。同时，需出台针对人工智能模型训练数据的专项管理细则，明确训练数据的来源合规性、质量标准、隐私保护与伦理安全要求，为全行人工智能模型的合规开发与可靠应用提供制度依据。二是强化非结构化数据治理制度覆盖。在现有数据分类分级、元数据管理等制度中，增补针对非结构化数据的治理规范，明确其在采集、存储、标注、解析、使用及归档等环节的管理要求，推动非结构化数据治理从“边缘补充”走向“核心纳入”。三是建立数据生命周期智能化管理细则。在现有数据架构与存储管理制度框架下，增补基于人工智能驱动的数据价值自动评估与生命周期自动化管理条款，明确利用智能技术实现数据分级存储、自动归档与清理的策略，提升数据资产运营效率。四是构建合规审计、刚性管控与绩效考核的联动机制。通过合规审计对人工智能治理全过程实施监督评估以识别违规行为与执行偏差，依托权限控制、操作日志和风险拦截等刚性管控技术手段确保治理规则严格执行，同时将审计结果与管控成效纳入部门及个人绩效评价体系，形成“审计—管控—考核”闭环，有效强化制度执行刚性。五是构建制度的持续优化与执行监督体系。借鉴数据治理委员会统筹协调机制，建立数据治理制度的年度动态修订机制，确保其与人工智能技术演进及监管政策同步更新；由总行主管部门定期开展制度执行情况的监督检查，对违规行为进行通报与问责，保障各项规定有效落地。（2）技术保障为保障人工智能驱动数据治理体系的落地与高效运行，规划从数据、安全、算力与工具链四个维度构建了坚实的技术保障体系。一是数据工程保障，构建高质量数据集与知识库。以数据工程建设为核心，系统性推进数据底座建设。通过流批采集、数据采买、公开获取等方式汇聚内外部结构化与非结构化数据，并经过专业的清洗、转换、合成、标注与脱敏等工艺流程，构建覆盖“企业－领域－场景”三层的高质量数据集与企业知识库。此体系为专项与通用场景的大模型开发与推理提供了可靠、高效的数据供给服务，是智能化应用的根基。二是全链路安全保障，筑牢大模型应用基石。构建贯穿大模型全生命周期的安全底座。在网络安全层面，覆盖硬件、系统、容器、云环境及漏洞管理。在数据与内容安全层面，实现从收集存储、加工使用到共享销毁的全链路防护，并集成内容安全能力，有效防范提示注入、数据泄露等风险，确保人工智能应用安全、合规、可信。三是人工智能技术栈与算力保障，构建自主可控的智能引擎。围绕模型集成、技术融合与算力调度构建核心人工智能能力。在模型层面，集成 Qwen、DeepSeek、ChatGLM 等主流大模型，形成灵活可扩展的模型资源池。在技术路径上，融合 RAG、Agent、模型微调等前沿技术，提升语义理解、任务调度与场景适应能力。在基础设施层面，建设集约化大模型算力平台与统一管理平台，实现训练与推理资源的动态分配与高效利用，为人工智能治理任务提供稳定、高性能的算力支撑。四是工具链与平台保障，支撑高效开发与运营。提供从数据到应用的全套工具链支持。包括数据处理工具链、大模型开发工具平台以及公共服务平台，实现了数据工程的工艺化、标准化与自动化，显著提升数据治理与人工智能应用的开发运营效率。（3）组织架构为确保人工智能驱动数据治理体系的有效落地与持续运营，研究依托于邮储银行原有的“董事会—总行数据与模型治理委员会 —各机关部门与分支机构”三级治理组织架构，并在此基础上进行适应性优化与职能强化，构建了权责清晰、协同高效的组织保障体系。决策层由董事会与总行数据与模型治理委员会构成，负责人工智能驱动数据治理的战略指引与顶层统筹。董事会承担数据治理战略的最终审批职责，并对人工智能治理的重大事项进行决策指导。数据与模型治理委员会作为常设领导机构，负责审议人工智能数据治理的战略规划、年度计划、重大技术选型与跨部门协同方案，确保治理方向与全行战略保持一致，并全面负责统筹协调全行数据与模型治理相关工作，实现数据与模型风险的一体化防范与管理。执行层在数据与模型治理委员会下设人工智能治理专项工作组，由数据治理归口管理部门协同各相关业务与技术部门共同组成。该工作组是推进人工智能治理落地的核心力量，负责制定、修订、推动并跟踪人工智能赋能数据治理的整体规则与设计方案，统筹人工智能治理工具的研发与部署、制定并完善人工智能治理相关制度与标准、协调解决跨领域数据问题，并监督各项人工智能治理任务的执行情况与质量。协同层强调业务与技术的深度融合。在总行层面，建立常态化的业务－技术协同机制，由业务部门提出场景化治理需求，技术部门提供人工智能能力支撑，共同推动治理成果在业务端的嵌入与应用。在分行层面，明确试点分行的先行先试职责，并在一级分行设立数据与模型治理联络人，负责承接总行治理任务、反馈一线需求、推广治理工具，确保人工智能治理能力在基层的有效下沉与适配。该组织架构通过清晰的职责划分与顺畅的协同机制，形成了 “战略引领、统筹推进、业务联动、总分贯通”的治理合力，为人工智能驱动数据治理的顺利实施提供了坚实的组织保障。（4）技术架构图人工智能技术基座架构图为支撑人工智能驱动数据治理范式的落地，金融机构应构建一个分层解耦、能力复用、安全可控的一体化技术架构。该架构以“数据为基、AI 为核、安全为盾、应用为窗”，形成从数据要素化到业务智能化的闭环体系。数据底座是人工智能治理体系的基石，承担数据汇聚、加工、存储与供给的核心职能。其通过流批一体采集、API 接口对接、数据采买等方式，整合行内业务系统的结构化数据以及合同、影像、日志等非结构化数据，同时引入外部公开数据与第三方数据，形成丰富的原始数据资源池。在此基础上，基于 DIKW 模型注构建“采-建-管-用” 标准工艺流程，通过数据清洗与标注、向量化与知识化、数据合成与增强等环节，将原始数据转化为高质量的信息、知识与智慧，并按照“企业－领域－场景”三层架构构建注 DIKW 模型是信息科学领域广泛使用的理论框架，描述从数据（Data）到信息（Information）、知识（Knowledge）与智慧（Wisdom）的递进转化过程。在本架构中，它用于指导数据从原始状态经加工、组织、分析最终支撑智能决策的全流程设计。高质量数据集，为人工智能模型的训练与推理提供可靠的“燃油级” 数据供给。安全底座作为大模型应用的生命线，其能力内嵌于架构的每一层，构建了覆盖数据全生命周期的防护体系。在数据安全层面，覆盖从采集、存储、加工、使用到共享、销毁的全链路，实施动态脱敏、分级分类、权限管控与审计追溯。在模型安全层面，专门防范提示注入、模型窃取、数据泄露等新型风险，部署内容安全检测与对抗防御机制。在基础设施层面，从硬件、网络、容器到云环境实施纵深防御，强化漏洞管理与访问控制。同时，安全底座内置《数据安全法》《个人信息保护法》等法规要求，支持自动合规检查与审计报表生成，确保整个智能治理过程在合规框架下稳健运行，实现数据价值利用与安全可控的平衡。核心技术层是驱动治理智能化的引擎，其先进性体现在大模型基座与智能体引擎的分工协同。大模型基座专注认知通用化，解决“是什么”的问题。其集成业界领先模型，通过领域微调形成通用认知能力，负责语义解析、内容生成等基础任务。而智能体引擎致力行动场景化，解决“怎么做”的问题。其作为面向应用的执行体系，通过感知、决策、执行、优化的闭环协同，将通用智能转化为精准的治理行动。随着技术演进，智能体正沿着三个方向快速发展。一是功能垂直化，数据质量、安全合规等领域的专项智能体在特定场景中展现了卓越的性能。二是架构协同化，通过智能体间通信协议和混合部署模式，形成本地控制与云端智能高效协同的新范式。三是交互拟人化则推动智能体从功能执行者升级为懂业务、会思考的治理顾问，通过自然对话和主动建议提升协作效率。这种大模型与智能体的深度融合，既确保基础能力共享，又实现场景灵活适应，为数据治理的自动化升级提供核心动力。智能应用层将底层技术能力封装成一系列开箱即用的产品与服务，体现了架构的价值输出与能力复用。它向上提供智能问数、智能报表、智能溯源等核心应用，将治理能力转化为业务人员易于使用的工具。通过统一的数据资产门户，业务人员可以低门槛地进行数据查询、分析与决策，显著提升数据消费体验。这一层直接面向业务场景，是治理价值最终实现的窗口，实现数据治理从传统成本中心向价值创造中心的战略性转变。（二）中小银行的实施路径分析在中小银行推进人工智能驱动数据治理的过程中，需立足于自身资源相对薄弱的现实，设计一条聚焦痛点、小步快跑、持续迭代的差异化发展路径。 1.核心原则在推进人工智能驱动数据治理过程中，中小银行需贯彻“从上到下、内外合作、以点突破、持续优化”核心原则，确保以有限资源实现可衡量、可复制的治理成效，最终推动数据治理能力的螺旋式上升。首先，通过将数据治理从技术层面提升至全行战略高度，建立由高层管理人员直接负责的组织架构，明确各业务部门职责，制定阶段性目标，并建立定期向董事会和管理层汇报的机制，确保持续关注和资源投入，这是实现“从上到下”原则的关键。同时，“内外合作”，中小银行应以开放心态拥抱技术生态，避免自建技术栈的不经济模式，积极引入外部成熟的基础大模型、行业解决方案和算力资源，构建企业级智能平台，将内部力量聚焦于业务场景挖掘和应用创新，通过生态力量弥补技术短板。第三，“以点突破”，基于资源约束，选择业务频率高、规则明确、痛点突出且容错空间较大的场景作为突破口，如数据质量监测、元数据自动化采集，实现快速成效展示和经验积累，为规模化推广奠定基础。最后，建立评估和迭代机制，通过量化指标衡量治理效果，及时解决问题，并持续跟踪技术发展趋势，优化治理模型，形成从规划、执行到完善的良性循环，是“持续优化”的必要保障。 2.实施阶段在实施路径的具体推进上，可以将其划分为三个紧密衔接的递进阶段。第一阶段聚焦于数据治理基础建设与人工智能能力准备，核心任务是统一顶层设计、夯实数据根基，避免“大而全”的平台建设。这一阶段需建立由行领导牵头的虚拟团队或领导小组，明确数据治理的战略地位和各部门职责，制定简洁的治理制度和阶段目标，确保高层推动和跨部门协同。同时，进行数据资产盘点与标准化，聚焦核心数据的轻量化盘点，制定统一的数据标准和元数据规范，优先采用云原生数据仓库或 SaaS 化数据平台实现低成本数据集中管理，减少基础设施投资。在人工智能能力准备方面，通过引入外部 API 或行业模型，初步构建人工智能技术栈，为后续场景应用做准备，同时开展内部人员意识培养，以实战为导向，确保资源高效利用。一方面为后续的人工智能应用打下坚实基础，另一方面也避免了初期的过度投入，为中小银行的资源约束提供了务实解决方案。第二阶段是人工智能治理场景试点与价值验证的关键环节，通过精选场景进行快速试点，验证人工智能治理的实际价值，并形成可复制的模式。场景选择应严格遵循“以点突破”原则，聚焦 1～2 个高频率、规则明确、痛点突出且容错空间较大的业务场景，如数据质量自动核验、标准落地检查或元数据智能采集。这些场景应能快速体现效率提升或成本节约，确保在短期内看到价值。技术实施与验证环节，采用 SaaS 化治理工具或调用行业大模型 API，快速部署人工智能解决方案，进行小范围测试和迭代。通过量化指标如错误率下降、处理时间缩短来评估成效，确保试点成功。经验沉淀方面，总结试点经验，形成标准化实施模板和知识库，为后续推广提供参考，同时培养内部“AI 治理先锋”团队，提升组织能力，为规模化推广奠定人才基础。这一阶段的成果是建立了初步的人工智能治理价值证明，增强了全行对数据治理的信心，为后续大规模推广提供了可复制的模板和成功经验。第三阶段旨在将试点成功模式规模化，扩大人工智能治理能力覆盖范围，并初步建立数据资产的运营体系。能力复制与扩展环节，将经过验证的人工智能治理模式复制到信贷、风控、营销等更多业务领域，通过集成外部 API 或优化内部平台，实现治理能力的快速部署。数据资产化运营方面，建设面向业务人员的数据资产门户等功能，降低用数门槛，让治理成果直接赋能业务决策。例如，通过人工智能驱动的数据查询和可视化工具，提升业务部门的数据应用效率，实现数据价值的直接转化。持续优化机制则建立定期评估和反馈循环，监控治理效果，根据业务需求和技术进步调整模型和策略，确保治理体系持续演进，形成数据治理的良性生态。这一阶段的成果是实现了数据治理的规模化应用，数据资产开始真正服务于业务决策，为银行创造实际价值，标志着数据治理从基础建设向价值创造的转变。五、人工智能推动数据治理的实践场景（一）应用场景框架 1.体系框架当前金融行业正加速迈向智能化、数据化阶段，数据治理体系已逐步从以监管合规为导向的“管控型治理”，转向以数据价值挖掘为核心的“服务型治理”。各类金融机构普遍建立了覆盖数据标准、数据质量、元数据等多个维度的综合治理体系，形成“顶层规划—领域治理—场景落地”的层级化框架结构。从整体设计来看，金融机构的数据治理体系通常可分为三个层次。一是战略与制度层，通过统一的顶层规划明确数据治理的总体目标、基本原则和责任体系，构建涵盖政策制度、治理标准、考核机制等内容的制度框架，为全行治理工作提供方向引领和制度保障。二是领域与能力层，围绕标准管理、质量管理、元数据管理等关键领域，建立系统化的管理机制和能力体系，确保治理要求可落地、可评估、可持续。三是应用与服务层，以业务场景为牵引，将治理成果转化为可复用、可服务的“数据资产池”和智能工具，实现数据在分析决策、风险管理、客户服务等领域的高效流通与价值释放。在此行业背景下，部分金融机构已探索形成更具智能化特征的数据治理体系。以邮储银行为例，其以数据资产管理为核心，锚定“构建同业先进数据治理能力”的关键目标，遵循“全覆盖、匹配性、持续性、有效性”四大原则，构建了“2+N+1”数据治理体系框架。体系以“数据认责”和“治理评价”作为基础支撑，明确数据全生命周期的责任链条，并通过治理评价促进持续改进与闭环管理。在治理领域方面，体系明确了数据标准、数据质量、数据安全、元数据、刚性管控及外部数据等六大核心领域，实现对数据全生命周期的科学管理。而“1 个输出”则指向“治理即服务”的生态体系，通过将数据治理的流程、规范与能力系统化融入业务场景，形成标准化的“数据资产池”，实现数据资产对核心业务场景的持续赋能，推动治理价值在业务中转化与释放。此外，邮储银行积极引入人工智能技术，以大模型为核心驱动力，构建覆盖数据汇聚、处理、供给、安全的智能化治理底座，融合语义理解、逻辑推理、代码生成等人工智能能力，赋能智能问数、智能溯源、智能报表等场景，显著提升数据治理的自动化与服务化水平，推动从“管控型治理”向“服务型治理”的全面升级。图邮储银行大数据体系框架图 2.典型场景基于上述体系框架，人工智能技术深度渗透数据治理全流程。以下将从五个核心典型场景出发，阐述人工智能技术在实践中的具体应用与成效，展示其如何推动金融数据治理实现从“人工主导”到 “智能驱动”的转变。（1）数据质量治理：智能校验驱动数据可信在数据质量治理方面，人工智能技术的应用已从规则校验扩展至智能预测与闭环修复。当前实践中，银行普遍构建以大模型为核心的“智能测试引擎”，实现从数据采集、录入、加工到验证的全过程自动化治理。例如，通过生成式人工智能自动生成测试用例、脚本与校验规则，可实时检测跨库、跨表数据不一致问题，实现多维度规则自动匹配与异常溯源。系统还能结合语义识别与知识库比对，自动判断口径偏差与字段错误，并通过智能补录机制闭环修复，实现“问题发现—定位—整改—复验”的一体化治理链条。这种以人工智能驱动的质量治理实践，显著缩短数据核验周期，提升问题发现精度，为后续的监管报送与数据应用奠定了坚实基础。（2）数据标准管理：人工智能驱动全生命周期闭环管理人工智能赋能的数据标准管理已成为提升数据一致性与可追溯性的关键抓手。金融机构通过构建智能贯标助手，将大模型嵌入标准“定制—匹配—落地”全过程：在标准制定阶段，人工智能利用语义比对与行业知识图谱，对监管标准、行内规范和历史字段进行自动关联，智能识别重复项与冲突定义。在贯标执行阶段，系统自动推荐字段属性、格式与数据类型，实现语义级自动贯标。在监控阶段，人工智能持续跟踪各系统字段变化，自动生成偏差报告与修正建议，实现“建标、贯标、落标”闭环管理。通过智能问答、语义检索与自动审批的结合，人工智能使标准执行从人工依赖转向智能响应，贯标效率提升数倍，治理执行率显著提高。（3）元数据管理：智能血缘实现透明可追溯元数据管理正从静态登记向动态智能溯源演进。金融机构普遍采用人工智能驱动的血缘解析引擎，通过深度学习与 AST 语法树解析，实现 SQL 脚本的自动解析与血缘抽取，构建端到端字段级数据流转图谱。结合知识图谱技术，系统可动态识别字段间的直接与间接依赖关系，并以可视化形式呈现全链路血缘结构。在实践中，人工智能模型可对复杂 ETL 逻辑进行语义推理，自动识别潜在风险字段及变更影响范围，实现分钟级的影响分析与风险预警。通过这一机制，元数据从“被动记录”转向“主动治理”，有效支撑数据资产盘点、口径一致性核查及跨系统依赖评估，显著提升了数据透明度与可管理性。（4）数据安全防护：人工智能分级识别与动态脱敏在数据安全与合规管理领域，人工智能实现了安全分类分级与隐私防护的智能化转型。金融机构通过训练领域专用大模型，构建“召回—重排序”双阶段智能识别体系，对数据敏感度进行精准判定。系统可在海量字段中快速识别敏感信息类型，自动生成分级标签并推送整改建议，分类准确率和分级精度均达到行业领先水平。同时，在隐私保护环节，人工智能动态脱敏方案通过非侵入式部署与对抗训练机制，支持实时识别敏感字段并进行上下文脱敏处理，实现“即插即用”的高效保护模式。人工智能在此领域的深度应用，既显著降低人工审查成本，也增强了数据合规性与安全韧性，形成从风险识别到防护处置的全链路智能防线。（5）数据应用：报表+问数快速响应人工智能正重塑金融机构的数据使用方式，使“人人可问数、系统自动答”成为现实。在报表开发与数据分析环节，大模型通过理解业务语义与指标逻辑，自动生成指标定义与 SQL 语句，实现从需求解析到报表交付的全流程智能生成，显著缩短开发周期。在业务查询场景中，用户可用自然语言直接询问数据系统，人工智能通过 RAG 检索与语义匹配生成对应报表或图表，实现“即问即得”的自助分析体验。结合智能知识库与数据质量引擎，人工智能还能对报表结果进行逻辑校验与异常提示，保障数据输出的准确性与一致性。这种基于人工智能的自助问数模式，能够在监管报送、风险分析、经营决策等多类场景落地，推动金融机构实现数据服务从“响应式”向“智能交互式” 跃迁。（二）行业案例 1.数据质量提升当前，金融行业在数据质量提升领域已形成从技术框架构建到场景化落地的系统性实践。中国工商银行联合华为技术有限公司与北京金融科技产业联盟发布的《大模型驱动的数字员工建设应用白皮书》提出 AI4Data 技术框架，覆盖数据采集、清洗、管理与应用四大环节 9 。在数据采集阶段，通过企业级数据中台打破内部孤岛，整合业务数据资产，同时引入开源数据与专项采购资源，并创新采用生成式人工智能合成训练数据，有效弥补金融场景中高频低频事件不平衡、敏感信息缺失等问题。数据清洗环节结合专家规则库与智能清洗模型，通过 AIGC 辅助标注技术提升复杂数据处理效率，降低人工标注成本，同时消除冗余与偏见，保障数据准确性。数据管理方面，通过知识冲突检测模型和双审核机制确保内容一致性，并构建覆盖敏感词过滤、动态脱敏等多维度的安全管控体系，优先满足监管合规与隐私保护要求。在数据应用阶段，基于小模型经验推导大模型数据配比方案，优化训练效率，同时建立以业务场景为导向的运营闭环，通过埋点数据分析、Bad Case 迭代和模型动态调优实现持续优化。该框架通过技术协同与流程创新，为金融行业大模型应用提供了从数据治理到模型迭代的系统性解决方案，助力数字员工在客户服务、风控、运营等场景的智能化升级。邮储银行通过智能化数据测试服务引擎与监管智能问答体系双轮驱动数据质量提升。其自主研发的大数据测试服务引擎实现多维度规则校验与细粒度数据比对，支持跨库、跨表字段级的 9 中国工商银行金融科技研究院,华为技术有限公司数字金融军团,北京金融科技产业联盟.大模型驱动的数字员工建设应用白皮书[R].2024 年 9 月. 异构数据比对，并通过生成式人工智能大模型动态创建数据测试用例及脚本，结合高度可配置的规则校验机制，显著提升自动化测试效率。具体而言包括三方面，一是多维度规则校验体系，封装字段格式校验、非空校验、逻辑校验等 30 余种规则模板，支持研发人员通过拖拽式界面快速扩展校验逻辑，使数据准确性验证效率提升 40 。二是细粒度数据比对技术，创新性实现跨库、跨表字段级全量比对，可精准定位源数据与结果数据的不一致记录，成功解决某省级分行信贷数据加工中的 12 类一致性缺陷。三是智能测试生成机制，基于生成式人工智能大模型实现业务需求到测试用例的自动化转换，使数据测试脚本开发周期缩短 60 ，形成“需求解析－用例生成－问题定位－整改反馈”的完整治理闭环。图邮储银行大数据测试服务引擎技术架构图在监管场景中，邮储银行构建了“三驾马车”体系，形成覆盖报送规范查询、罚单提示预警与智能测试助手的闭环治理。其一，建立智能化监管知识库，整合报送规范、核查规则及历史案例，构建结构化监管图谱。依托自然语言处理技术，精准解析监管规则，通过语义拆解与知识库匹配，实现用户问题的实时精准查询，提升报送规范获取效率。其二，构建风险预警机制，自动关联业务需求与历史罚单数据，解析报表指标与违规事由的关联性，智能识别潜在风险点，向业务人员发出预警提示，由被动应对转为主动预防，降低数据合规风险。其三，基于大模型语义与代码分析能力，开展数据加工脚本检测：一方面核查语法格式、命名规范等基础要素，确保脚本规范性；另一方面严格比对加工口径文档与处理逻辑，识别规则偏差，提升数据处理准确性，为监管报送质量提供双重保障。该体系以智能化技术赋能全流程监管合规，实现了从被动响应向主动预防、从人工核查到自动化治理的重要转变。图邮储银行智能监管体架构图尽管技术手段持续升级，目前行业仍面临数据质量治理的多重挑战。首先，金融数据来源复杂，细颗粒度、大体量数据缺乏统一治理体系，导致数据口径不一致、含义歧义等问题频发。其次，互联网金融机构业务多样，统计口径与采集标准差异显著，相同数据名称可能存在多重含义，跨机构数据比对困难。最后，在监管报送场景中，人工智能技术应用受限于输入数据质量，低质量数据难以支撑高精度输出，亟需强化源头治理。 2.数据标准管理在国家数字化转型战略指引下，数据标准管理作为数据治理的核心环节，正经历从人工主导向智能驱动的范式转变。国有大型商业银行积极探索人工智能技术与数据标准管理的深度融合，通过构建智能化体系实现标准制定的科学性、执行的精准性，为全域高质量数据治理奠定坚实基础。这种转型不仅体现在技术工具的创新应用，更反映在管理流程的系统性重构中。以交通银行为例，其围绕数据标准的创建与应用进行了全流程智能化改造，以推动实现数据“管得住、供得出、用得好”。在 “建标”环节，运用包含行业范例、监管要求及业务文档的知识库和大语言模型，实现数据标准业务定义和业务口径的智能推荐，提升标准制定的全面性与前瞻性。构建智能分类Agent，根据数据标准业务定义划分最相关人行四级分类，实现标准的语义化关联。在标准应用环节，交通银行主要有“对标”和“落标” 两大类工作，前者为存量系统字段匹配含义相近数据标准，后者则根据数据标准要求新建系统字段。通过搭建“对标”智能检查工具，定时比对源数据与标准规范的差异，识别错误对标记录并触发预警，形成“检查－识别－整改”的自动化闭环管理机制，有效提升源头数据的标准化水平。基于相似度检索和自然语言小模型的返回结果构建智能“落标”助手，实现数据标准的实时精准推荐，赋能数据标准跨领域、跨场景高效流通与价值创造，推动数据治理与业务发展同频共振。与此同时，邮储银行在数据标准治理领域同样取得突破性进展。针对数据项派生关系缺失、字段冗余、人工审批低效等痛点，其构建了覆盖定标、贯标、知识管理的智能化体系。在“定标” 环节，邮储银行依托自研大模型技术，构建企业级数据字典与基础数据标准间的智能映射与派生关系识别能力，实现对数据项语义特征的深度解析与相似项匹配，有效识别冗余、纠正错误，大幅提升标准构建的一致性与规范性，派生关系识别准确率超 80 。在“贯标”环节，通过构建智能贯标助手，实现从语义检索、预填写推荐、分类引导到自动化规则校验的全流程赋能：用户可通过自然语言快速定位数据标准，系统可基于上下文自动推荐标准编号、业务含义、数据格式等属性；在审批环节，智能规则引擎实时解析申请内容，自动识别偏差并提出修正建议，实现“申请－检查－反馈”的秒级自动化闭环，显著提升贯标效率与质量。同时，邮储还引入智能知识问答引擎，以对话式交互响应数据标准相关制度、流程的查询，显著降低沟通与培训成本。在“落标” 层面，通过数据库设计助手功能，将数据标准智能推荐嵌入系统开发流程，依据字段名称、注释等元数据自动匹配并填充标准属性，确保数据标准在源头落地。这一系列智能化实践不仅实现了数据标准管理从人工主导向人机协同的转变，更全面提升了数据标准化水平与治理效率，为全行数据资产的高质量流通与价值释放奠定了坚实基础。尽管诸多商业银行在智能化实践中已取得显著成效，但当前数据标准管理仍面临多重挑战。语义理解精度不足影响分类准确性，跨模态标准支持能力薄弱制约多源数据融合，全流程自动化闭环尚未完全打通，动态合规响应机制仍需完善。这些局限性在一定程度上制约了数据标准全面、实时、自适应的管理能力，亟需通过算法优化、知识图谱构建和治理流程再造等手段持续突破。 3.元数据管理图邮储银行数据贯标线上化流程元数据作为描述数据业务含义、技术属性及物理结构等关键信息的集合，是数据治理的核心基础。在智能化应用方面，杭州银行通过引入 Aloudata BIG 主动元数据平台及列算子血缘解析技术，实现了人工智能赋能的元数据管理创新实践。该技术基于SQL 编译器的 AST（虚拟语法树）解析能力，将 ETL 任务脚本中的 SQL 代码转化为“算子对象”，精准抽取字段的直接加工逻辑及间接影响关系，构建了覆盖业务源端数据库到应用端报表的端到端列算子血缘图谱。通过智能化元数据采集与主动保鲜机制，系统实现了跨平台（PostgreSQL、Hive、Oracle 等）、跨集群的全域元数据统一管理，支持表级、字段级及任务内血缘链路的精细化溯源与影响分析，血缘解析准确率达99 以上。平台进一步结合自动化标签扩散算法，实现数据标准、安全标签及分类分级的全链路精准传播，辅助重点业务场景的基线识别与动态保鲜。依托元数据版本追踪及图推理算法，可主动感知数据变更事件（如字段下线、口径调整），并触发影响面分析及风险预警，显著降低人工干预成本。这一实践通过算子级血缘分析、智能裁剪及主动元数据治理，解决了传统模式下数据资产梳理成本高、治理依赖人工经验、风险防控滞后等痛点，为金融行业数据资产管理提供了可复用的“算法+经验”自动化解决方案10。邮储银行通过构建企业级元数据管理体系，以数据血缘追踪为核心，实现了对数据资产的精细化治理，主要在元数据管理领域通过两种技术路径探索数据血缘分析。其一，采用传统语法解析技术，通过抽象语法树（AST）解析 SQL 语句中的表名、字段名等结构化要素，逐级构建跨系统的表级与字段级依赖关系，依托 Vue 前端框架与 ECharts 组件实现血缘图谱的可视化展示。该方案通过静态依赖分析定位元数据变更节点，结合上下游关联关系评估数据质量与业务指标影响，形成标准化的元数据链路追踪体系。其二，创新性引入大模型技术，依托自研 Deepseek-R1 算 10 中国数据资产管理协会. 数据资产管理最佳实践案例｜杭州银行：算子血缘[EB/OL]. 中国数据资产管理协会官网, 2024-05-19. 法对 SQL 脚本进行智能化解析，突破传统方法对固定语法结构的依赖，实现超过 95 的 SQL 样式适配覆盖率和字段级溯源解析正确率。通过知识图谱工具动态构建设备级血缘关系网络，不仅支持穿透式数据流转可视化，更可量化分析多层间接影响，显著降低人工分析的遗漏风险。两种方案相辅相成，前者以规则驱动保障基础血缘关系的准确性，后者以大模型驱动提升复杂场景下的解析效率与覆盖率，共同构建了从静态依赖分析到动态智能溯源的元数据管理体系，为数据治理、变更影响评估及智能决策提供了差异化技术支撑。同时，为减少元数据管理工作的沟通成本，邮储银行还构建了元数据智能问答系统，通过对元数据管理制度、操作规程、研发流水线各类模板、用户手册进行集中整理，梳理形成元数据应用智能问答语料库。应用大模型高效的语义理解与信息检索能力，响应用户自然语言问句，依托元数据语料库信息的智能定位、精确查找，对问题语料线索快速筛选整理形成有效答复，极大提升了数据团队在数据分析、溯源和开发环节的效率。图邮储银行知识图谱工具动态构建设备级血缘关系网络尽管人工智能在元数据管理中的应用显著提升了数据透明度与管理效率，当前在推动数据治理过程中仍面临几方面不足。一是复杂系统之间的数据溯源依然存在断层，特别是在多源异构环境中，血缘关系的全面覆盖与精确映射尚未完全实现。二是异构元数据的融合与标准化仍存在技术瓶颈，跨平台、跨类型元数据的统一治理与接口适配尚未成熟。三是在语义理解与智能问答方面，现有模型的检索准确率仍有提升空间，对复杂业务逻辑的理解和元数据变更的实时响应能力尚需加强。未来需进一步研发跨平台治理工具、推动元模型标准化，并增强人工智能在元数据质量自动评估与主动治理方面的应用能力。 4.数据安全与合规随着数字化转型对数据治理提出更高要求，数据安全体系正加速迈向智能化、主动化的新阶段。邮储银行在人工智能推动数据安全与治理方面取得了显著成果，特别是在数据安全分类分级场景中实现了技术突破与规模化应用。邮储银行通过完全自主研发的基于大模型的数据安全分类分级系统，实现了从传统依赖规则和人工干预的模式向智能化、自动化模式的根本转变。该系统采用创新的“召回－重排序”两阶段技术框架，通过“四塔模型” 提升语义召回能力，并利用 Decoder-Only 大模型实现精准重排序，最终达到分类准确率85 、分级准确率95 的行业先进水平，显著提升了数据处理的效率与精度。邮储银行构建了覆盖 40 万条高质量数据的训练语料库，实现了对全行重要信息系统的全面覆盖，目前已开放 36 家一级分行和总行科技部门使用，30 多个业务与技术部门参与其中，形成了广泛的内部应用生态。该系统不仅大幅降低了人工审核成本，提升了数据治理效率，还增强了数据安全管理的合规性和一致性，严格遵循《数据安全法》等国家法规，建立起完善的数据安全管理机制 11 。图邮储银行数据安全分类分级大模型服务流程在智能隐私脱敏领域，浦发银行信用卡中心以《个人金融信 11 王蒙, 韩冰洁, 丰瑾. 邮储银行基于大模型的数据安全分类分级实践[J]. 邮政研究, 2025, 41(4): 11-15. 息保护技术规范》为指导，聚焦客户权益与创新，采用非侵入架构和人工智能识别能力，推出人工智能动态脱敏解决方案。该方案涵盖四个模块：人工智能动态代理模块通过智能代理自动识别并脱敏敏感数据，实现低成本快速系统集成；人工智能智能脱敏模块借助双模型协同与对抗训练，以轻量模型实现高精度识别，提升长文本和复杂场景处理效率；人工智能异常检测模块基于机器学习对访问行为聚类分析，实现全流程异常监测；系统管理模块支持字段级授权与数据还原，平衡安全与效率。方案实现了“一键接入，即刻脱敏”，单系统对接周期缩至 3 天，延迟≤50 毫秒，人力成本降 90 ，识别准确率达，并实现全覆盖脱敏与实时超范围访问告警12。当前金融行业在该实践中，仍面临若干关键瓶颈：一方面，现有技术体系对多模态数据的敏感信息识别与处理能力显著不足，难以实现全面覆盖；另一方面，缺乏能够实时响应国内外频繁更新的数据合规要求的动态策略机制，仍高度依赖静态规则与人工干预，导致合规滞后与运营灵活性下降；此外，既有的人工智能治理模型在面对业务变化、数据分布偏移及新风险模式时，表现出泛化能力有限、自适应优化不足的问题，系统长期运营仍需较多人工维护，尚未形成闭环自优化的治理能力。这些问题严重制约了金融机构在复杂数字环境下实现高效、全面且持续合规的数据治理目标。 12 铁锦程. 低成本、高可靠的 AI 动态脱敏解决方案探索[J].金融电子化,2023(11). 5.数据价值挖掘在数据价值挖掘方面，金融机构正积极依托技术赋能全面释放数据资产潜力，以驱动业务创新与风险防控的双重提升。以中信银行信用卡中心为例，该中心基于“AI+一站式平台”构建了一套智能风控体系，实现了实时、立体、多维度的风险监测与响应机制，年均挽损金额已突破亿元大关。该平台深度融合了深度学习、自然语言处理（NLP）、多模态感知等前沿人工智能技术，通过构建精细化的客户关联图谱，系统性地梳理客户错综复杂的外部关联网络，极大拓展了风险识别与预警的覆盖范围和准确度。该体系还整合了知识图谱、计算机视觉与优化算法，实现了从贷前至贷后的全流程、全周期自动化风控管理，不仅在反欺诈、反套现等核心场景中成效显著，也提升了整体运营效能与客户服务水平，展现出科技赋能金融的先进实践与社会价值 13。邮储银行通过构建企业级数据资产管理体系，完成了对全行 44 万余项数据资产的统一盘点、标准化与目录化，实现了数据资产的“可查、可用、可评”，为数据的深度价值挖掘奠定了坚实基础。当前所搭建的数据资产标签体系、专项视图与“个人数据电脑”等创新工具，不仅极大提升了全行用户的用数效率，其更深远的战略意义在于，为下一阶段以人工智能技术驱动数据治理与价值创造做好了充分准备。未来，邮储银行将以此为基础，重点推动数据资产的智能化与生态化共享，通过人工智能赋能， 13 穆银芳. 中信银行信用卡中心：“数智”新基建，提质增效新范式[J]. 中国信用卡, 2024(9). 北京: 中国信用卡, 2024. 将内外部数据高效、安全地转化为可复用、可交易的智能数据产品与服务，最终构建一个开放、智能、共赢的数据要素生态，全面赋能业务创新与高质量发展。数据价值挖掘面临数据资产计量的挑战。根据《数据资产会计问题研究》分析，数据资产计量存在主观性高的问题，评估本身意味着主观，各种数据资产评估模型都是基于对数据不同程度的理解建立起来的，必然受到研究者背景、知识以及数据相关事实的限制。此外，数据价值挖掘还面临持续学习机制的挑战，银行实践中可能存在模型迭代滞后问题，如原包商银行未切实发挥三道防线的风险把控职能，未实际构建严密的合规和内控组织体系，缺乏内控合规的履职环境，导致数据价值挖掘执行不力。六、总结及建议（一）结论 1.人工智能是数据治理转型的核心驱动力人工智能已成为推动金融数据治理从“合规导向”向“价值驱动”转型的核心引擎。以大模型为代表的人工智能技术，正在重塑数据治理的流程与范式。从非结构化数据的语义理解，到数据质量的智能监控与修复，再到基于知识图谱的关联分析与联邦学习的隐私保护，人工智能技术实现了数据治理从“人工主导” 到“智能驱动”的根本转变。报告中的行业案例更加印证，人工智能不仅提升了数据治理的效率与精度，更推动了数据从“静态资源”向“动态资产”的跃迁。未来，随着大模型与 Agent 技术的深度融合，数据治理将进一步演进为“自解释、自纠错、自优化”的智能飞轮，成为金融机构核心竞争力的关键组成部分。 2.平衡技术创新与风险管控在推进人工智能与数据治理深度融合的过程中，必须正视其伴随的技术黑箱、算法偏见、隐私泄露、模型漂移等新型风险。金融机构需建立“发展与安全并重”的治理观，在数据共享与隐私保护、模型自主与人工干预、自动化决策与可解释性之间寻求动态平衡。通过构建覆盖“数据—模型—应用”全链条的风险防控体系，实现从“被动响应”到“主动免疫”的治理能力跃迁，确保人工智能治理在合规框架下稳健运行。 3.多方协同共建智能治理生态人工智能驱动的数据治理转型是一项系统性工程，仅靠技术单点突破难以实现全局优化。必须构建“政产学研用”多方协同的治理生态：金融机构内部需打破部门壁垒，推动业务、科技、合规团队的深度融合；行业层面应推动标准共建、数据互通与能力共享；监管机构需完善分类分级指导与沙盒机制；学术界与产业界应联合攻关伦理治理与前沿技术。唯有形成开放、共生、进化的协同网络，才能实现从“数据孤岛”到“智能绿洲”的范式重构。（二）相关建议 1.机构层面（1）深化人工智能与数据治理全流程融合应用金融机构应致力于将人工智能技术深度嵌入数据从采集到销毁的全生命周期，构建“AI 引擎+治理平台”的一体化架构，实现“Data for AI”与“AI for Data”的双向赋能与良性循环。具体而言，应聚焦数据采集、清洗、存储、应用等关键环节，利用大模型等技术构建“感知增强、认知增强、创作生成”三大能力，实现非结构化数据的智能解析、数据质量的动态校验与根因分析，以及数据标准与规则的自动生成，从而将法律法规、监管要求与制度规范转化为可执行的人工智能模型规则，全面提升治理自动化水平与智能决策能力。（2）健全复合型人才培育与激励机制面对人工智能治理带来的能力挑战，金融机构需建立“技术 +业务+合规”三位一体的人才培养体系。通过内部实训、外部认证、项目实战等方式，重点培育既掌握人工智能技术与数据科学，又深谙金融业务逻辑与数据合规规则的复合型人才。同时，应设立数据治理专项激励机制，将治理成效与业务绩效、技术创新挂钩，完善并落实数据治理关键岗位的权责体系，强化核心人才队伍的稳定性与专业性。（3）构建全链条风险防控体系在积极应用人工智能技术的同时，必须建立覆盖模型全生命周期的风险管理机制。事前需强化训练数据的代表性审查与算法公平性评估，防范偏见与歧视风险。事中应部署模型性能与数据质量监控平台，实时追踪关键运行指标。事后则需建立治理成效审查与审计制度，定期开展合规性评估与优化迭代。通过贯穿始终的风险管控，确保技术创新与安全稳健实现动态平衡。 2.政府层面（1）健全标准规范与差异化创新支持体系建议主管部门加快构建与金融数据治理智能化转型相适配的标准规范框架，进一步细化数据分类分级、质量评价等基础标准，出台人工智能技术在数据治理中应用的专项指南。在此基础上实施分类指导，支持大型机构开展前沿创新试点，同时为中小机构提供轻量化、模块化的人工智能治理工具包以降低技术门槛。推动将核心人工智能治理场景纳入金融科技监管沙盒，建立“测试－评估－推广”的创新落地通道，形成“大型机构引领、中小机构跟进”的差异化发展格局。（2）优化公共数据开放与生态协同机制按照“安全可控、分级分类”原则，构建和完善金融等相关领域的公共数据开放平台，并积极探索利用隐私保护计算等技术实现数据“可用不可见”的价值流通。同时，依托行业协会、产业联盟等平台，统筹推进“政产学研用”协同。推动技术经验与典型案例的行业共享，并可统筹建设行业级公共算力与工具库，降低转型成本，培育开放共享的行业生态。（3）强化监管科技应用与跨域协同治理监管机构需积极发展监管科技能力，利用人工智能、大数据等技术实现对金融机构数据治理与人工智能应用情况的实时、穿透式监管，提升监管精准性与效率。同时，应积极推动跨域数据协同治理，在国内构建“金融+政务”“金融+产业”等跨域数据融合的标准化框架。在保障国家安全和数据主权的前提下，参与国际规则对话，探索跨境数据流动的规则互认，释放数据要素的乘数效应。参考文献 [1] 刘晨（中国银行研究院）. 建设金融行业可信数据空间的相关思考与建议[J]. 宏观观察, 2025(6): 总第 578 期. [2] AMY MACHADO. AI Success Depends on Unstructured Data Quality[R]. Needham, MA: IDC Research, Inc., 2024. [3] 李伟.稳妥有序推进金融领域人工智能大模型应用[J].中国金融,2025,(2025060900):9-12. [4] 国家发展改革委，国家数据局，财政部，金融监管总局，中国证监会. 关于促进数据产业高质量发展的指导意见（发改数据〔2024〕1836 号）[EB/OL]. (2024-12-28). . [5] 国家数据局. 推动高质量数据集建设，加快实施“人工智能 +” 行动 [EB/OL]. (2025-03-04). . [6] Bowen D, Murphy B, Cai W, et al. Data poisoning in llms: Jailbreak- tuning and scaling laws[J]. arXiv preprint arXiv:, 2024. [7] 孟佳惠.AI“创作”触及版权红线？[J].中国信用， 2024(2):91-93. [8]全国人民代表大会. 全国人民代表大会常务委员会关于修改《中华人民共和国网络安全法》的决定[EB/OL]. 中国人大网, :// . [9] 中国工商银行金融科技研究院，华为技术有限公司数字金融军团，北京金融科技产业联盟.大模型驱动的数字员工建设应用白皮书[R].2024 年 9 月. [10] 中国数据资产管理协会. 数据资产管理最佳实践案例｜杭州银行：算子血缘 [EB/OL]. 中国数据资产管理协会官网， 2024-05-19. [11] 王蒙, 韩冰洁, 丰瑾. 邮储银行基于大模型的数据安全分类分级实践[J]. 邮政研究, 2025, 41(4): 11-15. [12] 铁锦程.低成本、高可靠的AI 动态脱敏解决方案探索[J]. 金融电子化,2023(11). [13] 穆银芳. 中信银行信用卡中心：“数智”新基建，提质增效新范式[J]. 中国信用卡, 2024(9). 北京：中国信用卡， 2024.