《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202512版权声明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飞腾信息技术有限公司同盾科技有限公司目 录一、引言 1（）研究背景 1（）研目的 6（）研方法与架 8二、数治理现及挑战 9（）传治理式及点 9（）数治理型需求 10（）转面临挑战 13三、人智能键技赋能据治理 19（）面向核支撑法的术：器学习 19（）面非结化数治理技术：NLP与算机觉 20（）面知识数据理的术：识图谱 28（四面隐私护的据治技术联邦习 31四、人智能动数治理实践径 35（）整实施径分析 35（）中银行实施径分析 44五、人智能动数治理实践景 48（）应场景架 48（）行案例 52六总结建议 66（）结论 66（）相建议 67参文献 70一、引言（一）研究背景数据爆炸时代与治理挑战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的银行则表示数据孤岛问题严重1海量数据未能传统数据治理的局限性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.（如关系型数据库（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22AMYMACHADO.AISuccessDependsonUnstructuredDataQuality[R].Needham,MA:IDCResearch,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、人工智能技术快速发展的新变革近年来，以大型语言模型（LargeLanguageModel,LLM）LLM（Agent）为代表的新一代人工智能（AI）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1660202740009703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.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。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，4.指导意见（发改数据〔2024〕1836号）[EB/OL].(2024-12-28).https:///zhengce/zhengceku/202412/content_6995430.htm.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).https:///sjj/ywpd/szkjyjcss/0304/20250304155233105840686_pc.html.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。（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、首先，深入研究如何系统性运用前沿人工智能技术，实现对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。（三）研究方法与框架二、数据治理的现状与挑战（一）传统治理模式及痛点人工效率低，成本高高质量数据短缺数据安全与合规性不足（（数据资产入表面临挑战（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、数据治理提质增效深化数据资产化实践数据资产的无形性、可复制性导致估值方法不统一，数据对RPA（机器人流程自动化）NLP（自然语言处理搭建成本溯源图谱。提高数据安全与合规性动态调整策略。部署人工智能驱动的实时威胁检测与响应系统，（三）转型面临的挑战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、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，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。若特征工管理层面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。知情权保障难度增大。不同司法管辖区的数据法规不一，GDPR（GeneralDataProtectionRegulation）等域外法规与本地数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6BowenD,MurphyB,CaiW,etal.Datapoisoninginllms:Jailbreak-tuningandscalinglaws[J].arXivpreprintarXiv:2408.02946,2024.2023OpenAI，指控后者未经许可使用其数百万篇新闻文章训练CatP7框架。在《中华人民共和国网络安全法》的修改决定8中，已明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./npc/c2/c30834/202510/t20251028_449048.html.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：机器学习机器学习技术的支撑作用赋能自然语言处理（NLP）NLP技术尤其是基于TransformerNLP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层机器学习算法的选择与优化。机器学习技术的直接应用（二）面向非结构化数据治理的技术：NLP与计算机视觉自然语言处理（NLP）：文本数据治理文本数据治理面临的现实挑战这些数据占总数据量的80以上但传统的数据治PDF、Word、NLPNLPNLP直接生成精准回答或引用治理文档内容，实现从“找数据”到更为重要的是，大语言模型与智能体的引入，极大拓展了NLPNLP实施建议与发展方向NLPNLPNLPNLP计算机视觉：图像/视频数据管理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TBPB在存储与检索管理方面，图像和视频数据占用存储空间大，计算机视觉技术的核心作用与实现机制（如人脸、实施建议与发展方向OCR（三）面向知识化数据治理的技术：知识图谱数据孤岛与语义不一致的治理难题知识图谱技术的核心价值与实现机制质量的智能监控与优化。实施建议与发展方向促使数据治理团队、IT（四）面向隐私保护的数据治理技术：联邦学习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、实施建议与发展方向未来，联邦学习将朝着高效化、生态化与智能化方向发展。四、人工智能驱动数据治理的实施路径（一）整体实施路径分析实施目标及原则API为确保上述目标的达成，实施路径严格遵循五大核心原则：三是严守合规底线与监管适配。治理活动全过程严格遵循（如精准营销与风险防控等核心价值，实施阶段阶段核心目标关键成果指标第一阶段：AI筑基AI阶段核心目标关键成果指标第一阶段：AI筑基AIAI第二阶段：深化赋能AI行级智能治理与自动化生命周期AIAI据生命周期自动化管理率大幅提高；AI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极低水平。支撑体系制度保障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技术保障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、QwenDeepSeekChatGLM灵活可扩展的模型资源池。在技术路径上，融合RAG、Agent、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，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，形成了技术架构图4.1人工智能技术基座架构图以“数据为基、AI要素化到业务智能化的闭环体系。DIKW注构建“采-建-管-用”标准工艺流程，通过数据清洗与标注、向量化注KWtaortioKoldge）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。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，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（二）中小银行的实施路径分析核心原则首先，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，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。实施阶段SaaSAPI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，1～2SaaS板和知识库，为后续推广提供参考，同时培养内部“AI经验。API五、人工智能推动数据治理的实践场景（一）应用场景框架体系框架的数据治理体系。以邮储银行为例，其以数据资产管理为核心，2+N+1”数据治“1此外，邮储银行积极引入人工智能技术，以大模型为核心驱图5.1邮储银行大数据体系框架图典型场景数据质量治理：智能校验驱动数据可信数据标准管理：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元数据管理：智能血缘实现透明可追溯ASTSQLETL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，对数据敏感度进行数据应用：报表+问数快速响应SQLRAG（二）行业案例数据质量提升当前，金融行业在数据质量提升领域已形成从技术框架构建3.0AI4Data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AIGC数据分析、BadCase3.0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3.0建设应用白皮书[R].2024年9月.3040。二是细粒度数据比对技术，创新性实现跨库、12使数据测试脚本开发周期缩短60，图5.2邮储银行大数据测试服务引擎技术架构图图5.3邮储银行智能监管体架构图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。数据标准管理Agent，根其构建了覆盖定标、贯标、知识管理的智能化体系。在“定标”派生关系识别准确率超80。－检查－反馈”的秒级自动化闭环，显著提升贯标效率与质量。

图5.4邮储银行数据贯标线上化流程AloudataBIGAST（虚拟语法树）ETLSQL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）、跨集群血缘解析准确率达99以上平台进一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（（AST）SQLVueEChartsDeepseek-R110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.SQL实现超过95的SQL样式适配覆盖率和字段级溯源解析正同时，为减少元数据管理工作的沟通成本，邮储银行还构建图5.5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。数据安全与合规Decoder-Only最终达到分类准确率85分级准确率95的行业先进水平，4036图5.6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):11-15.350成本降90，识别准确率达99.5，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).数据价值挖掘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4413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,2024.六、总结及建议（一）结论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Agent平衡技术创新与风险管控多方协同共建智能治理生态（二）相关建议机构层面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“AIforAI”与“AIforData”的双向赋能与良性循环。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“技术构建全链条风险防控体系政府层面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机构跟进”的差异化发展格局。优化公共数据开放与生态协同机制强化监管科技应用与跨域协同治理参考文献刘晨（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(6578AMYMACHADO.AISuccessDependsonUnstructuredDataQuality[R].Needham,MA:IDCResearch,Inc.,2024.李伟.稳妥有序推进金融领域人工智能