20250107-中国数据智能管理峰会-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_3mb

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）聚焦数据资产管理的现状、挑战与AI赋能的未来路径，强调数据作为企业核心资产的重要性，并探讨如何通过智能化手段提升数据治理水平，实现数据价值的最大化。

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主要观点

• 数据资产的战略地位：在数字化时代，数据资产已成为企业最重要的资源之一，直接影响企业决策、运营和创新能力。
• 金融银行业面临的挑战：数据质量不一、数据孤岛、数据安全风险等是金融银行业数据管理的主要问题。
• AI赋能数据资产管理：AI技术能够显著提升数据资产管理的效率与质量，包括数据标准制定、质量检核、清洗与整合、分类分级等关键环节。
• 数据治理的智能化趋势：AI在数据治理中的应用正在从辅助工具演变为核心驱动力，推动数据管理流程的自动化、标准化和智能化。

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关键信息

一、数据资产管理现状

1. 数据资产的价值与战略地位
   数据资产是企业实现可持续发展的关键资源，具有洞察市场、优化决策、驱动创新等多重价值。

2. 金融银行的数据管理挑战

   • 数据质量参差不齐
   • 数据孤岛现象严重
   • 数据安全风险高

3. 数据治理体系建设

   • 建立企业级数据治理架构与制度
   • 强化数据标准体系，覆盖DCMM模型各领域
   • 实现数据治理的全流程闭环管理，包括检核、分析、整改、控制与评估

4. 数据质量管理机制

   • 制定《XX银行数据质量管理细则》
   • 实现从规则制定、数据检核、结果分析、问题整改、质量控制到效果评估的闭环流程
   • 利用数据质量检核平台、数据服务流程平台等工具提升管理效率

5. 数据安全策略与管理

   • 建立“开放共享”原则，确保数据安全为前提
   • 实施“谁使用谁负责”的责任机制
   • 引入AI模型进行数据分类分级，提升分类一致性与规范性

6. 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
   • 全流程：涵盖资产定义、盘点、分类、规划、服务、监控与优化
   • 全场景：实现数据资产的开放共享与多场景应用

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二、AI赋能数据资产管理的策略与实践

1. 自动推导数据标准

   • 利用AI对字段进行聚类分析，形成16万项泛企业级数据标准
   • 通过分词模型和文本相似度比较模型实现标准推荐与审核

2. 智能推荐数据标准

   • AI技术在研发流程中深度融合，提升数据标准的使用便捷性与准确性
   • 随着使用频率的提升，AI模型不断优化，推荐更加精准

3. 内嵌研发设计控增量

   • 在统一应用研发平台中嵌入数据标准，自动生成程序代码
   • 实现数据质量管控从源头开始，确保数据一致性与规范性

4. 智能数据清洗与整合

   • 通过机器学习算法实现数据错误、缺失、异常值的自动识别与修正
   • 以“详细地址”为例，展示AI在数据清洗中的实际应用效果

5. AI分类分级模型

   • 与高校合作开发智能分类分级模型，实现数据分类的标准化与一致性
   • 构建“智慧错题库”以持续优化AI模型识别能力

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三、未来展望

1. AI驱动的数据资产管理新模式

   • 提升数据质量与可用性
   • 优化数据治理流程，降低合规风险
   • 增强数据洞察与决策支持能力

2. AI的长期战略价值

   • 提高数据管理效率与准确性
   • 推动数据资产化、市场化进程
   • 促进企业数字化转型与业务创新

3. AI面临的挑战

   • 法规与合规性要求：需确保AI技术应用符合数据保护法规
   • 数据治理与标准化问题：数据质量与标准化影响AI性能
   • 技术复杂性与人才短缺：AI技术涉及多个复杂领域，人才储备不足

4. 数据资产管理的智能化升级路径

   • 技术创新：打造AI驱动的数据资产管理引擎
   • 合作生态：构建开放共赢的合作生态，推动技术进步与资源共享
   • 人才培养：培养复合型人才，提升AI与数据资产管理的协同能力

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结语

DAMS峰会展示了数据资产管理在AI技术推动下的变革与机遇，强调了数据治理的重要性与智能化趋势。通过AI技术的深度应用，数据资产管理将迈向更高效、更精准、更安全的新阶段，为企业创造更大的商业价值与竞争优势。