高峰
中国金融传媒集团特聘高级专家
中国银行业协会原首席信息官
我院学术委员会委员
当大模型以指数级速度重构数据生态，传统数据治理聚焦结构化、人工录入数据的逻辑与架构，已难以应对海量、异构、实时的“数据洪流”。传统数据治理模式核心覆盖结构化、低频次的人工录入业务数据，其治理逻辑与技术架构在面对大模型催生的海量、异构、实时且自动化生成的数据洪流时，呈现出系统性适配不足的问题，不仅严重制约数据价值释放与治理效率提升，更加剧了治理成本攀升与风险累积。智能时代下，大模型引发的数据生态重构与效率挑战，标志着金融业数据治理正式迈入全新范式转型期，推动治理模式从“人治”向“智治”加速跃迁，显著提升数据治理的自动化与智能化水平。
国际清算银行报告显示，2024年全球银行AI生成数据量较三年前激增470%。与此同时，国际监管态势同步趋严，2022年以来，美联储、欧洲央行等核心监管机构先后针对AI生成数据的可审计性、质量保障及合规管理提出明确监管要求。国内层面，中国人民银行《金融科技发展规划（2023-2025年）》亦明确提出建立适配智能时代的数据治理框架。在此背景下，深刻研判并有效应对大模型引发的数据要素新课题，已成为金融业数据治理工作的迫切战略任务，更驱动全新数据治理范式加速成型。
一、人工智能时代下数据治理的机遇与生态重构
大模型技术在对传统治理模式形成冲击的同时，也为金融数据治理开辟了前所未有的发展机遇，从数据生态重构、技术赋能升级到业务实践落地形成全方位突破，为新范式构建奠定坚实基础。
（一）数据生态的系统性重构
大模型应用打破了传统以核心业务系统为单一数据源的格局，构建起多源融合、人机协同的数据新生态，呈现出数据来源多元化、权属关系复杂化、数据质量多维化三大核心特征。其中，数据来源多元化具体表现为三大维度：人机交互数据爆发式增长、机器自主生成数据规模化发展、多模态融合数据加速涌现。实践层面，某大型商业银行智能财富管理平台年积累客户交互日志超1亿条，通过深度语义分析精准定位高净值客户潜在需求，推动高端理财产品配置率提升35%；某头部券商基于大模型搭建的自动化研报生成系统，日均产出深度分析材料逾800份，产能远超传统研究团队；某财产保险公司运用AI影像识别技术解析车损照片，年新增结构化定损特征数据点超1500万个，大幅提升理赔精准度与反欺诈能力。
数据权属关系复杂化的核心成因，在于AI生成数据涉及原始数据提供者、模型开发者、平台运营方等多方主体权益，其持有权、使用权、收益权的界定标准尚不清晰。2024年，某知名量化基金因未明确AI策略产出数据的归属权，遭美国证券交易委员会（SEC）调查并被处以高额罚金，充分凸显权属管理的紧迫性。数据质量多维化则使得传统聚焦字段完整性、格式规范性的质量评估标准，难以应对AI生成数据特有的“幻觉”、逻辑矛盾、语义失真等新型质量问题。例如，某银行在智能营销文案生成试点中，因模型训练数据存在偏差，导致部分文案出现误导性表述，引发客户投诉与监管关注，暴露了新型数据质量风险管控的薄弱环节。
（二）技术赋能带来的治理突破
2024年，国家金融监督管理总局将“数据治理失效”纳入系统性风险评价指标体系。据统计，国有大型银行年均数据治理投入超20亿元，但传统治理模式的投资回报率（ROI）仅1.5倍，智能治理已成为破解成本困境的核心抓手。人工智能技术，尤其是大模型的兴起，为提升数据治理效能提供了全新路径。在数据质量提升领域，大模型凭借强大的自然语言处理与模式识别能力，构建起全新的数据清洗、校验与标准化体系。相较于传统规则驱动的ETL流程，AI能够更智能地识别数据异常、错误与不一致性，甚至可深度理解数据背后的语义逻辑，实现更精准、高效的数据质量全流程监控。
在打破数据孤岛方面，AI技术（尤其是知识图谱与自然语言理解技术）可有效整合跨系统、跨部门数据资源，精准识别不同数据源间的隐性关联，构建全面立体的数据视图，为跨领域业务分析与战略决策提供有力支撑。在深化数据应用层面，AI技术大幅拓展了数据应用的边界与深度，在客户画像构建、精准营销落地、风险预警防控、智能投顾服务等核心金融场景中，能够基于海量数据开展深度学习与规律挖掘，发现传统分析方法难以洞察的业务逻辑，提供更具个性化、智能化的金融服务。此外，大模型还可显著优化数据治理流程，例如自动生成契合业务逻辑的数据标准、智能识别并补全缺失的元数据信息等。
（三）金融机构的实践探索
各类金融机构已在业务经营中广泛探索AI技术应用，同步催生大量新型数据。银行业协会统计数据显示，银行智能应用已衍生出37类新型数据，其中模型行为日志、客户意图向量、风险特征嵌入三类数据的治理缺口最为突出。在智能信贷审批、智能客服交互、精准营销推送、风险管理防控等核心领域，新型数据持续涌现，为业务流程优化与服务模式创新提供核心支撑。保险行业中，UBI车险通过车载设备采集驾驶行为数据，结合AI模型动态调整保费定价；美国Lemonade保险公司运用AI处理小额理赔，90%的案件无需人工干预即可完成赔付。证券行业则借助机器学习算法分析历史行情、新闻情绪等多维度数据预测价格波动，并通过用户风险测评数据自动匹配资产组合方案。这些实践不仅推动了金融业务创新，更丰富了数据治理的内涵与外延。
二、智能数据治理新范式的核心逻辑与价值重构
（一）新范式的基本逻辑与演进路径
大模型时代，数据治理的核心要求是以质量保障、安全防控、合规管控及价值应用为目标，围绕数据产生、采集、存储、处理、应用的全生命周期，构建与人工智能模型深度适配的数据治理框架。当前，金融业数据治理已从传统合规导向逐步演进为价值导向，形成“合规筑基→协同提效→资产创值→生态扩展”的阶梯式演进路径。在基础能力体系化建设方面，需聚焦数据标准统一、质量管控闭环、数据安全防护纵深化三大核心方向推动能力升级；在组织与流程协同重构层面，需明确治理机制责任边界，设立“业务科技翻译官”等跨界角色，促进业务需求与技术实现精准对齐；在数据资产化与价值转化领域，需积极探索数据资产估值方法与入表路径，创新场景化业务赋能模式。
（二）价值跃升与效益革新
在智能管理模式下，银行数据要素呈现出多元化新价值：优化客户体验，通过360度全景客户画像精准匹配产品与服务；助推精细化营销，基于客户画像制定个性化营销策略；提升智能风控水平，实时监测交易数据并精准识别潜在风险；控制运营成本，通过治理流程再造提升经营效益；强化内控管理，及时发现制度冲突与流程漏洞；支撑科学决策，精准提示隐蔽风险并辅助经营策略调整。AI大模型赋能数据治理则可实现显著效益革新：自动识别数据质量问题并输出针对性修复建议、完成数据格式智能转换与标准统一、实时监测异常访问行为防范数据泄露。同时，自动化处理大量重复性治理工作，大幅提升治理效率，使数据治理人员能够聚焦于策略设计等高端价值工作。
（三）全生命周期治理与智能体演进
AI生成数据与传统数据存在本质差异：传统数据以结构化、静态特征为主，治理核心聚焦准确性、完整性与一致性；AI生成数据则以非结构化、动态变化为主要特征，治理需额外关注时效性、隐私保护与模型可解释性等新型要求。同时，需高度重视数据伦理问题，明确AI在各类治理任务中仍需人类指导与监督。基于这一差异，智能数据治理全生命周期各阶段需确立清晰的核心目标：数据产生阶段保障数据生成的规范性、准确性与合规性；采集阶段实现数据采集的准确完整、合规可控与高效稳定；存储阶段满足高可用、高安全、可追溯与低成本要求；处理阶段注重数据精准转化、风险可控与价值挖掘；流通阶段实现合规共享前提下的价值最大化；销毁阶段确保数据彻底安全、全程可追溯与合规可审计。
当数据规模、时效要求与复杂程度超出人工治理极限时，数据治理智能体（DGA）应运而生。DGA通过“感知-认知-决策-执行”全流程闭环，重塑金融数据治理业务流程。进一步演进为多智能体系统（MAS）后，采用“1+N”架构模式：Meta-Agent（元智能体）承担全局目标分解与资源调度核心职责，下游标准、质量、资产三大领域Agent（专项智能体）各司其职。其中，标准Agent实现数据标准智能生成与系统落地对标；质量Agent完成检核规则自动编写、质量实时监测、问题根源分析、修复方案输出及治理报告生成；资产Agent实现数据资产全面盘点、分级分类与智能推荐。行业预测显示，未来3-5年，80%的重复性、规则性数据治理工作将由DGA承担；至2028年，多代理框架将主导90%的金融数据治理场景，数据治理人员将逐步转型为“治理策略设计师”。
三、智能时代数据治理的挑战与应对策略
（一）主要挑战
智能时代数据治理面临多重挑战。其一，数据多样性倍增与场景实时性要求提升，传统治理技术亟待升级。非结构化与半结构化数据占比大幅提升，治理难度显著增加；实时业务场景对数据时效性、精准性提出极高要求，传统存量数据处理模式已难以适配。其二，生成式数据权属界定困难，导致治理责任悬空。大模型生成数据的加工链条冗长，原始数据权属信息难以全程追溯，易形成“权责真空”。其三，数据安全与隐私保护形势严峻。高频、海量、多形态的数据使用与共享行为，大幅增加了安全防护难度，数据安全事件呈现高发态势。其四，大模型数据偏差与伦理风险凸显。训练数据蕴含的历史偏见与算法本身的主观偏见，可能导致决策结果不公平；模型“黑箱”特性则增加了监管穿透难度。其五，AI技术迭代加速，治理成本投入压力剧增。硬件采购、软件开发维护、技术研发及专业人才培训等方面的资金需求庞大，中小金融机构的财务压力尤为突出。
（二）应对策略
针对上述挑战，需从技术、制度、安全、伦理、人才、资源六大维度构建协同应对体系。一是构建敏捷、智能、可持续的技术架构：制定差异化治理策略，强化元数据管理与数据血缘图谱构建，采用AI驱动的内容识别技术破解非结构化与半结构化数据治理难题；融合数据仓库与数据湖优势，搭建实时计算引擎与流批一体架构，建立动态质量监测体系；探索智能工具协同应用模式，优化治理全流程效率。
二是建立清晰明确的多模态数据权属认定体系：严格遵循国家相关法律法规与制度原则，明确数据资产流转各环节的权属划分标准，清晰界定持有权、使用权等权利类别，落实各关联方的权利与义务；运用AI、区块链等技术研发智能溯源算法，保障数据权属全流程可追溯。
三是打造全面灵活的数据安全防护体系：推动安全运营精细化、技术支撑平台化、风险防护智能化转型，构建全维度数据安全监测体系与一体化管理平台。
四是建立生成式数据伦理治理闭环：管理层面需在数据采集、预处理、模型部署全流程设置伦理管控节点与审核机制；技术层面运用可解释AI、因果推断等分析方法增强模型透明度，采用“全流程可追溯”技术固化各环节责任。
五是构建多元化复合型数据治理人才培养机制：打造“技术+治理+业务”的复合胜任力培养体系，通过跨部门项目实战提升人才综合能力；完善激励机制，加强外部合作与高端人才引进。
六是优化资源投入策略与共享模式：制定科学的资源投入计划，建立全周期成本效益分析机制；采用集中采购、技术租赁、云计算等方式降低运营成本；加强行业内资源共享与外部协同合作，实现降本增效与优势互补。
人工智能时代的到来，推动数据治理完成从“人治”到“智治”的范式跃迁。这一新范式以数据全生命周期智能管控为核心，以多智能体协同治理为支撑，以数据价值创造为导向，既有效回应了技术变革带来的治理挑战，也为金融业高质量发展注入强劲动能。未来，随着技术的持续迭代与实践的不断深化，数据治理新范式将逐步完善成熟，更充分地释放数据要素价值，为金融行业在智能时代实现可持续发展提供坚实保障。
