2025-01-07-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

数据资产核心价值与战略地位

• 核心价值：数据是企业最宝贵的资产，能够帮助企业洞察市场、优化运营、驱动业务创新。
• 战略地位：数据资产在企业战略中占据重要地位，有效的数据管理是企业可持续发展的关键。

数据资产管理现状

• 金融银行业挑战与机遇：
  • 挑战：数据质量参差、数据孤岛、安全风险。
  • 机遇：强化数据管理，提升风险管理能力、客户服务体验。
• 银行数据管理实践：
  • 建立数据管控体系，涵盖数据标准、质量、安全、元数据等领域。
  • 组织架构明确，设立数据管理委员会，权责清晰。
  • 制度建设典型，涵盖数据治理、安全、共享等方面。

数据资产管理平台构建

• 平台优势：
  • 平台化：全覆盖各类数据资产（结构化、非结构化）。
  • 自动化：全流程管理，从资产定义、分类到监控优化。
  • 可视化：全场景访问，提升数据透明度。

数据治理体系

• 数据标准体系：
  • 统一术语、命名、代码，确保跨系统一致性。
  • 应用标准化工具，结合人工审核，构建泛企业级数据标准（如16万项）。
• 数据质量管控：
  • 全流程管理：定义规则、检测数据、分析结果、整改问题、控制质量、评估效果。
  • 实现常态化管理体系，提高监管数据质量。
• 数据安全管理：
  • 字段级分级策略，人工打标并发布至平台。
  • 整合外部规范，记录审计，强化合规意识。

数据应用与共享

• 共享原则：开放、安全、合规，谁使用谁负责。
• 内部共享：优化客户体验，加速业务创新。

数据资产管理面临的挑战与痛点

• 通用痛点：数据质量差、标准不统一、安全风险。
• AI技术应对：
  • 自动推导数据标准：文本相似度分析、模式推荐。
  • 智能清洗与整合：机器学习算法自动校正错误、缺失值。
  • 分类分级模型：训练AI模型提高分类准确性。

AI赋能数据资产管理的策略与实践

• 主要应用：
  1. 数据标准构建：从字段聚类分析自动推导标准。
  2. 数据清洗与整合：AI技术优化地址清洗、异常值检测。
  3. 分类分级：与高校合作训练分类模型，联合审核并进化模型。
  4. 研发与质量控制：内嵌数据标准至研发设计，实时校验。

未来展望与AI战略价值

• 智能化升级路径：提升数据质量、优化治理流程、增强决策支持。
• AI长期战略：
  1. 智能防御与预警。
  2. 自动监控与修复数据质量。
  3. 推动跨系统数据共享协同。
• AI面临的挑战：法规合规复杂性、数据治理基础不足、技术与人才不足。
• 战略规划：
  • 技术创新与合作生态共建。
  • 培养复合型AI与数据管理人才。

合作生态与人才培养

• 未来方向：构建开放合作生态，加强技术创新与人才培养，联合多方打造智能化数据管理新引擎。

总结

DAMS中国数据智能管理峰会推动数据资产管理进入智能化新阶段，通过AI技术实现全生命周期管理自动化，解决数据资产在标准、质量、安全等方面的痛点，助力金融行业价值释放与合规风险控制，未来需持续加强技术合规与人才赋能。