2025-01-05-中国数据智能管理峰会-张文博_AI赋能数据资产管理革新——在数据标准等多领域的探索实践_25页_2mb

DAMS 中国数据智能管理峰会总结

核心内容

中国数据智能管理峰会（DAMS） 旨在探讨数据资产管理在AI技术赋能下的革新路径，聚焦数据标准、数据质量、数据安全、数据应用与共享等关键领域，推动金融银行业数据管理能力的全面提升。

主要观点

1. 数据资产的战略地位
   数据已成为企业最宝贵的资产之一，其核心价值体现在洞察市场、优化运营、驱动创新和提升竞争力。有效的数据资产管理是企业实现可持续发展的关键。

2. 金融银行业面临的挑战

   • 数据标准不统一，导致数据格式混乱、定义模糊、标准滞后。
   • 数据质量难以保障，源头复杂、更新滞后、错误处理困难。
   • 数据安全风险突出，防护技术更新快、内部管理存在合规隐患。

3. AI技术带来的机遇
   AI技术能够提升数据资产管理的效率与准确性，实现从数据治理、数据质量控制、数据清洗整合到数据分类分级的全流程智能化。

4. 数据资产管理平台建设
   平台覆盖全类型数据资产，实现全生命周期管理，支持多场景应用与共享，提升数据透明度和利用率。

5. 数据治理与安全策略

   • 建立统一的数据标准体系，确保数据一致性。
   • 实施“开放共享”原则，同时强化“谁使用谁负责”的责任机制。
   • 推动数据安全分类分级的智能化，降低人为判断偏差。

关键信息

数据质量管理机制

• 制定《XX银行数据质量管理细则》，依据监管要求与业务需求，建立六步闭环流程：定规则、检数据、析结果、改问题、控质量、评效果。
• 利用AI技术实现数据质量规则的自动推导、数据检核、问题识别与整改建议，提升数据治理效率。
• 每季度发布《数据质量评估报告》，持续优化数据质量。

数据安全与分类分级

• 引入AI自动分类分级模型，与高校合作训练智能识别系统，实现数据分类的标准化与一致性。
• 构建“智慧错题库”，通过持续学习提升AI模型的识别能力与准确性。
• 实现数据变更与分类的自动化处理，辅助安全管控。

数据资产管理平台功能

• 全覆盖：支持结构化与非结构化数据管理，涵盖模型、报表等逻辑资源。
• 全流程：从数据定义、分类、服务、监控到优化，形成闭环管理体系。
• 全场景：通过平台门户开放数据资产，支持多场景应用与共享。

AI赋能实践

• 智能推荐数据标准：通过AI技术实现数据标准的自动化推荐，提升数据使用便捷性与准确性。
• 内嵌研发设计控增量：在统一研发平台中，AI自动匹配数据标准，生成程序代码，实现数据质量管控前置。
• 智能数据清洗与整合：基于机器学习算法，AI自动识别并修正数据中的错误、缺失与异常，提升数据可用性。

未来展望

智能化升级路径

• 提升数据质量与可用性：通过自动化清洗、标准化、校验等手段，增强数据的准确性和可用性。
• 优化数据治理流程：AI技术应用于数据分类、标签化、生命周期管理，提升治理效率与合规性。
• 增强数据洞察与决策支持：AI提供高级分析、预测建模与智能推荐，助力企业发现商机与优化运营。

长期战略价值

• 技术创新：打造AI驱动的数据资产管理引擎，提升处理效率与智能化水平。
• 合作生态：构建开放共赢的AI数据资产管理生态，推动技术与资源的共享。
• 人才培养：培养AI与数据资产管理复合型人才，强化专业培训与人才引进机制。

挑战与应对

总结

本次峰会展示了AI技术在数据资产管理中的广泛应用与显著成效，强调了数据治理、质量控制与安全防护的重要性。通过AI赋能，数据资产管理实现了从传统模式向智能化、平台化、自动化的转变，为金融银行业数据管理提供了新思路与新路径。未来，需持续关注技术发展与合规要求，推动数据资产价值最大化。