数据要素背景下金融业数据治理新路径研究报告_41页_793kb
报告摘要
报告总结
总体概述
- 数字经济发展迅速，数据要素成为关键生产要素。
- 《“数据要素×”三年行动计划》提出发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，促进金融、制造等领域融合应用。
- 数据要素与 AI 技术深度融合对传统金融业数据治理带来新课题，催生 AI 模型治理、非结构化数据治理、数据要素市场化流通三大新领域。
金融业数据治理现状
（一）政策与标准
- 遵循银保监会、人民银行等发布的政策法规，如《数据治理指引》《数据安全分级指南》。
- 采用国内成熟框架，如 DAMA-DMBOK、DCMM 模型。
（二）主要工作领域
1. 数据标准管理
实施数据贯标、建立字典规范、明确定义主数据。
2. 元数据管理
盘点业务、技术和管理元数据，构建企业级目录库。
3. 数据安全管理
划分数据类别、建立访问权限、定期进行安全审计。
4. 数据质量管理
确保数据的准确性、及时性、完整性和一致性。
面临的挑战与趋势
（一）问题与挑战
1. 数据复杂性增加
数据类型从结构化扩展到半结构化和非结构化，治理难度加大。
2. 数据资产化进程滞后
数据资源化取得进展，但数据资产化仍缺乏价值核算与市场流通支持。
3. 确权、定价机制不完善
数据侵权风险、定价机制缺失，阻碍要素流通。
（二）趋势与机遇
1. 人工智能全面赋能
实现治理自动化、实时化、智能化，提高治理效率。
2. 支撑 AI 应用落地
建立覆盖 AI 应用全生命周期的数据治理体系，规避风险，增强模型业务价值。
3. 数据要素市场化流通
推进数据确权、建立流通渠道、优化价格机制，助力数据要素实现入表与交易。
面向 AI 赋能的新路径
（一）AI 技术赋能治理逻辑
- 自动化：批量自动执行标准匹配、元数据采集等任务。
- 实时化：实时监控数据变化，拦截数据风险。
- 智能化：通过生成式 AI 辅助需求分析、推荐数据资源治理方案。
（二）AI 赋能子领域
1. 数据标准管理
利用 Fasttext 算法自动检查标准一致性，如浦发银行专利方法提升准确率达 20%。
2. 元数据管理
托管数据血缘、自动对齐元数据更新。
3. 数据安全管理
AI 模型辅助分类分级、敏感信息识别、异常行为检测与加密技术结合。
4. 数据服务
智能推荐数据资源、实现自然语言问答，支持敏捷查询。
面向新领域的治理路径
（一）面向非结构化数据治理
- 管理对象扩展：结构化数据、非结构化数据“全覆盖”。
- 全生命周期治理：制定质量规则，形成元模型与目录，提高数据洞察效率。
（二）面向 AI 模型治理
- 全生命周期管理：涵盖需求、开发、验证、部署、监控等环节。
- 训练数据治理：确保数据质量、内容安全、标注规范。
- 价值评估与资产管理：通过成本法、收益法、市场法实现模型货币化入表。
（三）面向数据要素市场化流通
- 数据治理是前提：数据资产化需精细化治理与入表。
- 估值方法讨论：成本法、收益法、市场法各有优劣，需结合场景灵活应用。
- 纳入表内激发价值：数据入表促进数据治理规范化，为数据资产流通提供更多基础。
总结
本报告围绕数据要素背景下金融业数据治理的新路径展开，提出以下方向：
- 面向 AI 的自动化治理路径；
- 非结构化数据开发与治理；
- AI 模型治理框架；
- 数据要素市场化支持体系。
通过完善治理体系，构建适应数字经济的新能力，助力实现数据要素驱动的高质量发展。
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