人工智能推动金融数据治理转型升级研究报告

北京金融科技产业联盟2025年12月 版权声明 本报告版权属于北京金融科技产业联盟，并受法律保护。转载、编摘或利用其他方式使用本报告文字或观点的，应注明来源。违反上述声明者，将被追究相关法律责任。 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北京国家金融科技认证中心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）研究背景.............................................1（二）研究目的.............................................6（三）研究方法与框架.......................................8 二、数据治理的现状及挑战.....................................9 （一）传统治理模式及痛点...................................9（二）数据治理转型需求....................................10（三）转型面临的挑战......................................13 三、人工智能关键技术赋能数据治理............................19 （一）面向核心支撑算法的技术：机器学习....................19（二）面向非结构化数据治理的技术：NLP与计算机视觉.........20（三）面向知识化数据治理的技术：知识图谱..................28（四）面向隐私保护的数据治理技术：联邦学习................31 四、人工智能驱动数据治理的实践路径..........................35 （一）整体实施路径分析....................................35（二）中小银行的实施路径分析..............................44 五、人工智能推动数据治理的实践场景..........................48 （一）应用场景框架........................................48（二）行业案例............................................52 六、总结及建议..............................................66 （一）结论................................................66（二）相关建议............................................67 参考文献....................................................70 一、引言 （一）研究背景 1.数据爆炸时代与治理挑战 当今全球数字化进程加速，金融行业数据呈现爆发式增长态势。一方面，移动互联网、物联网、云计算等技术的普及让金融服务边界不断拓展，业务场景日新月异，海量数据如潮水般涌现。金融机构不仅要处理传统的结构化业务数据，还要面对文本、图像、音频、视频、日志、时序数据等多种非结构化数据。数据已成为数字经济时代的基础性资源和关键生产要素，对金融业务具有战略价值。另一方面，数据激增也带来了严峻的治理挑战：数据来源分散导致标准不统一、质量良莠不齐，准确性和完整性难以保证；大量数据沉睡在各业务系统中形成“数据孤岛”，跨部门、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，55%的银行则表示数据孤岛问题严重1。海量数据未能有效转化为业务洞察，反而增加存储管理成本和安全风险。在此背景下，如何突破传统的数据治理困局，充分释放数据要素价值，成为金融业亟待解决的课题。 2.传统数据治理的局限性 金融行业传统的数据治理主要依赖人工规则和静态流程，随着数据规模指数级扩大和数据类型日益复杂，这种模式的弊端日 渐凸显。首先，在治理效率上，数据分类、标注、清洗、质量检查等工作高度依赖人工，流程繁琐且耗时耗力。数据血缘追踪、元数据维护需要手动更新，难以跟上海量数据实时变化，治理响应迟缓。固定的规则策略难以适应数据动态变化，治理体系缺乏灵活性和自适应能力。其次，在覆盖范围上，传统工具（如关系型数据库）擅长处理结构化数据，却缺乏针对文本、图像、日志等非结构化数据的有效手段。根据国际数据公司（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“暗数据”深陷未知状态——企业既无法识别其内容价值与留存期限，更缺乏有效治理路径2。传统治理聚焦于单一部门或系统，缺乏全局视角，跨平台跨业务的数据关联分析能力薄弱，难以支撑当今金融机构全局统筹的数据需求。最后，在数据安全与合规方面，传统治理多属事后纠错，难以及时主动发现异常或风险，仅靠预先定义的规则难以覆盖复杂多变的业务场景。当前监管部门密集出台数据安全与隐私保护法规，要求对个人金融信息、商业敏感数据等实施严格管控。然而，在海量高速、多源异构的数据环境下，传统手工方式难以精准识别敏感信息，更无法基于角色和场景实施细粒度的权限控制。总体而言，传统数据治理手段存在效率低、覆盖窄、响应慢等局限，这些痛点交织导致大量宝贵数据资源“沉睡”于系统之中，无法转化为金融机构的核心竞 争力和创新动力。随着金融业迈入“数据驱动”时代，实时化、智能化、协同化的业务模式对数据治理提出了前所未有的高要求，传统模式已难以为继，数据治理亟需向更智能高效的范式演进。 3.人工智能技术快速发展的新变革 近年来，以大型语言模型（LargeLanguage Model,LLM）和基于LLM的智能体（Agent）为代表的新一代人工智能（AI）技术飞速演进，为金融数据治理带来了深刻变革。一方面，人工智能正日益成为推动金融领域数字化转型的核心驱动力。中国人民银行科技司司长李伟指出：“在智能化时代，大模型不只是金融服务降本增效的工具，更是发展新质生产力的重要引擎，是驱动金融变革的关键力量”3。在这一趋势推动下，金融机构正积极推动大模型等人工智能技术与业务全流程的深度融合。面对这一变革，数据治理领域也应主动拥抱人工智能，全面推动治理体系实现跨越式升级。据国际数据公司（IDC）统计，全球人工智能软硬件及服务市场正高速增长，2023年规模达1660亿美元，预计2027年将增至4000亿美元。其中金融业对人工智能的投入将翻倍增长，届时支出将达到970亿美元，成为增长最快的行业之一。这反映出金融行业正以前所未有的力度积极拥抱人工智能技术。 数据作为金融业的核心资产和人工智能应用的基石，其治理体系正是人工智能技术落地赋能的关键领域。在此基础上，人工 智能技术广泛赋能金融数据治理各环节，显著提升了数据治理的效率、质量和安全水平。首先，在数据分类、清洗与质量控制方面，机器学习和深度学习算法能够自动对海量数据进行归类与清理。传统依赖人工规则的处理方式，正与人工智能驱动的智能处理相结合，形成优势互补。国家发展改革委等部门联合印发的《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》提出，推动数据清洗、质量检测、数据加工、数据标注、数据集成等技术和业态发展，创新数据开发治理一体化模式，支持人工智能技术在自动化数据处理、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。 其次，人工智能技术在数据隐私保护与合规监管方面发挥了重要作用，大幅提升了金融机构的数据安全防护能力。数据安全强调对数据本身在采集、存储、传输、使用等各环节的持续保护。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，从而达到事前防范和快速响应的目标。同时，人工智能与隐私保护计算的协同应用，使金融机构能够在保障数据隐私与合规的前提下实现数据价值的安全共享，有效兼顾“可用性”与“安全性”的平衡。通过人工智能的智能化驱动，金融机构能够构建覆盖数 据全生命周期的安全保护体系，实现数据在采集、传输、存储和使用环节的全程可控与可追溯。 值得关注的是，人工智能技术的深入应用正在引领数据使用模式的范式转变。“人用数”正演进为“大模型用数”和“智能体用数”。过去，数据治理和分析主要由人工完成，金融从业人员直接对底层数据进行整理、查询和决策支持。而在大模型时代，数据的直接消费者逐渐变成了人工智能模型本身。也就是说，人类不再需要亲自处理每一笔原始数据，而是通过训练有素的模型和智能体来自动化地挖掘数据价值，并依据模型的输出和洞见进行决策与行动。可以预见，随着人工智能技术的成熟，人类越来越多地通过模型和智能体来获取和利用数据。这种新型的用数范式对数据治理提出了更高要求：数据治理不仅要服务于人工的管理需求，更要满足人工智能模型对高质量、结构化数据的严格需求。正如业内专家比喻，“数据之于大模型就像原油之于汽车，汽车无法直接使用原油，只有经过精炼的汽油才能驱动引擎。海量原始数据同样需要经过‘炼化’成为高质量的数据集，才能真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代，金融机构必须通过更智能的治理手段，将分散粗放的原始数据加工成高质量的“燃料”，才能为人工智能引擎提供源源不断的动力。这一现象表明，金融数据基础设施正在重构以适应人工智能主导的应用需求：数据存储、流转、处理的设计更加面向模 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。从业人员的角色也随之转变，更侧重于指导模型、评估模型输出及决策，而非直接处理原始数据。“大模型用数”的新模式，大幅提高了数据利用的自动化程度和智能化水平，使金融机构能够更充分地挖掘数据资产价值。 综上所述，人工智能技术的快速发展正深刻改变金融数据治理的理念和实践。一方面，人工智能赋能下的数据治理实现了流程再造——从数据准备到安全管控再到风险合规，各环节效率质量显著提升，人力从重复劳动中解放出来，从而专注更高价值的分析和决策。另一方面，数据与人工智能深度融合催生了新的业务模式和治理范式：金融机构开始将大模型视作“智慧大脑”，用于统筹海量数据和复杂任务，驱动业务协同与模式创新。可以预见，人工智能在金融领域的应用将持续深化，逐步从辅助工具演变为多领域赋能的“智能中枢”，大幅提升金融业数据治理与业务运作的智能化水平。在这一进程中，以专业研究报告、政策法规和行业实践经验为指导，推动人工智能技术在金融数据治理中的规范应用，将有助于确保在享受技术红利的同时有效管控风险，稳步推进金融数据治理的转型升级。金融行业唯有顺应这一技术变革浪潮，才能在未来竞争中掌握主动，全面释放数据要素潜能，实现高质量发展。 （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、传统人工治理模式效能瓶颈凸显，以及数据安全合规要求空前提升等多重挑战。与此同时，以机器学习、自然语言处理、知识图谱、联邦学习等为代表的人工智能技术正迅猛发展，不仅为破解传统治理难题提供了全新的技术工具集，更在深层推动数据使用范式与治理逻辑发生根本性变革。在此背景下，本研究将致力于实现