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

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 在当今数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一，其核心价值不言而喻。数据不仅能够帮助企业洞索市场趋势、优化运营决第，还能区动业务创新，提升竞争力。因此，数据资产在企业战璐中占据举足轻重的地位，有效的数据资产管理成为企业实现可持续发展的关键。do 在金融银行业，数据资产管理面临挑战与机遇。挑战需克服，但也为行业带来新机遇。通过强化数据管理，金融银行业能够解锁数据资源的巨大潜力，促进风险管控与喜户服务的双重升级，引领业务向更高层次转型 面临的挑战 可能的机遇 这些挑战同时也孕育差巨大的机遇，通过加强数店资产管理金融退行业可以更有效地利用数据资源，提升风险管理能力，优化客户服务体验，推动业务转型升级. 金融银行业作为数据密集型行业，面临若数店资产管理方面的诸多挑战，如数据质量参差不齐、数据孤岛现象严重、数据安全风险高等， 结合实际情况，建立数据管控体系，在该体系指导下开展数据治理相关工作，如制定数据治理架构及相应的制度、建设平台与工具、创建管理流程。 照外部蓝监管教据治理相关要求及主流的教据管理体系，建立了数据管控体系，前框架内的织制度、各管理期能和关工平合已基本建设完整持纳深化。以故据战略为总体钢领 以缝识集构作为支持保障明确效据归属管理部门 统一管理全后故质资产.从管控治理向服务支持扩展 对齐标准规范，全面男盖DCIMM模型的各专业领域的相关管理要求；加强数据应用管理制度建设，保障数据应用安全合规，提高数据对业务的支撑能力：适度超前，探索数据数据资产化、市场化相关的管理规范， 01提升数据管理规范性 构建数据治理架构与制度，强化数据台理观范性，确保数据质量，为决策和运营提供可靠支持。 02保障数据安全合规 制定数属安全政策，防范泄露风险，确保数属保密性、完整性和可用性，同时遵守法规，遗免法律风险 03促进数据价值利用 整合数属资源，挖屈数属价值，河察市场趋势和客产需求，提升市场竞争力，创造商业价值。 平台化 全覆盖 数据治理各子领战实现平台线上化管理，确保高度融合性和强大延层性，满足多样化的数据管理求， 平台全面要差多种类型数据资产的患点与管理，包活结构化和非结构化敌居，透择资源如模型。报表等，确保高效利用, 自动化 全流程 数据资产管理平台 引入者能算法与自动化工具，优化数据资产管运流程，缩短管理用期,提升教据资产的价值转化效本 数据资产管理平台提供从资产定义、盘点分类、规划剧服务、监控、优化的全流程管理，确保数据资产的完整性与持续增值, 可视化 全场景 数据资产以商品化形式在平台门户中开放，支持业务用户查找与中请使用据资产，实现效据资产全场景应用与共享， 实现数据资产的全生命质期可规化监控与全角色访间，增强数据透明度，促进数据资产的有效利用 变具全面整合力、、数据洞察力灵活应变力的综合性平台 根据原银保监会2018年发布的《银行业金融机构数据治理指引1》（银保监发【2018122号）第四章节“数据质呈控制内容，制定（XX银行数据质量管理细则》，细则明确了工作原则、职责分工以及管理内容等。 工作基本原则：全行各级机构按照“音负其责，齐抓共管”、“源头管控，标本兼治”的原则开展数据质呈管理工作，全面提升数据质呈 退据外部监管和个业内部需要，实现了数据质量管理从需求收集，处理，检香，分折，提开升的数据质量控制全流程团环。为进一步提升重点监管报送的数据质量，在问题治理全流程管理基础上，增加问题分类及派发智办运营流程，形成激据质呈常态化的运营管理体系，持续提高监管报送数据质量。 数据安全策略 数据安全审计 策路细化 管理深化 管理办法定义等级与策略 XX银行数据安全管理办法》定义了数据安全等级及捐应策略 外部规定整合与记录 中计系统开发部系 通过多种形式 (课程、直括、考试、海报等）全行数据安全宣贯，培并安全意识 按审计署要求，在审计现场开发和部署审计综合分析系统， 内控合规一体化平自收录外部教据安全管理规定，详细记录并说明制定过程中的依据, 数据标准不统一的困境 数据安全风险的暗流 数据质量提升的难题 安全标准各自为政，难以形成统一防线防护技术日新月异，追赶更新的无尽挑战内部管理暗总风险，合规意识游弱成隐优 ，数店格式五花八门，难以统一的湿居，数据定义迷零里重，理解偏差的根源，数据标准滞后不前，难以跟上时代步伐 数据源头纷繁复杂，质量把控难上加难 ，数据更新维护滞后，时效性问题凸显 数据错误异常难维，处理过程曲折多变 A时代正悄然降临，人类智意与机器智能深度融合。AI凭借其卓越的数据处理、精准学习与预测能力，及自我优化选代特性，广泛渗透至生活各领域。从智能家居到自动驾驶，再到智惹金融，A正快速变革世界。它高效解难题，也展现创意魅力，提升效率，促进社会创新。do品 泛企业级数标构建：利用A技术自下而上对字段（表头）聚类分析，并经过人工的审核确定，最终得出16万项的泛企业级数标贸产 分词模型 泛企业级数标的推荐：在运营的过程中，利用A技术实现与研发全流程融合的自动化、智能化管理，让用户使用泛企业级数标更加便捷后期随着用户的使用，人工智能AI模型会越来越精确，数据标准会越用越准，越用越有价值。 在统一应用研发平台关联数据标准资产，提供研发设计并自动生成程序代码文件，将数据质量管控内嵌至研发设计，从研发源头和数据源头进行数据质量管控。 通过先进的机器学习算法，A能够自动识别并修正数据中的错误、缺失和异常值，实现高效精准的数据清洗。AI与数据清洗整合的结合不仅大幅提升了数据处理的效率与准确性，还为企业的数据分析和业务洞察提供了坚实可靠的基础。 2023年起，XX银行在数据安全领域与哈工大，西工大等高校团队联合开展AI自动分类分级模型的研究，训练智能数据分类模型，实现数据分类的自动判断，辅助数据安全分类分级开展。 AI模型智能进化机制 构建分类分级“智惹错题库”，通过特续学习与自我优化，提升AI模型识别能力，确保提升后续分类准确性与效率的持续提升 实现分类分级的精准统一 智能识别技术将业务人员的数据分类分级任务由“开放式填空”升级为“标准化判断”确保分类分级结果的高度一致性与规范性, A引领数据资产管理进入新模式，通过一系列的AI落地应用，显著提升了激据管理的效率与措度，这一变革不仅固了当前数据管理的坚实基础，更为未来数据资产的高效利用与价值挖掘铺设了广阅道路。 提升数据质量与可用性 优化数据治理流程 增强数据洞察与决策支持 AI通过高级分折，预建模和能推荐功能，为企业提供更深层次的激据河察。帮助企业发现 A能够自动化数据治理流程，如数据分类、散据标盆化和数据生命同期告理等，提高数据治理的效率和准确性，降低合规风险。 A技术通过自动化效病清洗数培标准化和数据校验管过程，显菩提升数据的质量和可用性，助力企业明智决策， 智能防御与预警，降低泄露风险 通过深度学习算法和异常检测技术，AI能实时分析折数据访问行为，及时发现并预音落在的数据泄露风险，构建强大的安全防护网。 自主监控与修复，确保数据准确 利用自然语言处理（NLP）和图像识别技术，AI将能够监控数据质量的变化情况，并白动调整数据清洗和整合策珞，确保数据的准确性和一致性。 智能推导与统一，促进数据共享协同 合语义理解和自然语音生成术，A将能够自动识别和转换不同部门和系统之问的数据格式和标准，促进数据在不同系统之问的共享和协同。 探索更多可能.. 01 法规与合规性要求 随着数据保护法规的不断完善和严格，企业在利用A技术处理数据时，需要确保符合相关法规要求，避免合规风险。 02数据治理与标准化问题 AI的性能在很大程度上取决于输入数婚的质量和标准化程度，如果数据存在质量问题或缺乏标准化处理，可能会影响AI的准确性和可靠性， 03 技术复杂性与人才短缺 A技术涉及多个复杂领域，如机器学习，深度学习，自然语言处理等。企业在引入A技术时，可能会面临技术复杂性和人才短缺的挑战。 合作生态 人才培养 技术创新 共建AI驱动的数据资产管理合作新生态 构建AI与数据资产管理京合型人才梯队 打造A驱动的数据资产管理新引擎 与合作伙伴共建开放共京的A数据盗产管理生态，共享资源，推动技术进步。 培养AI与数培资产管理复合型人才，提供专业培训，吸引优秀人才加入。 引入A肢术，打造高效数据资产管理引擎，自动化处理任务，提升效率与准确性。 DAMSiops中国数据智能管理峰会业用途DATA&AIMANAGEMENTSUMMIT THANK.YOU!