案例名称

AI辅助某省级农信数据治理与智能管控实践

案例简介

该农信机构数据门户及数据资产管理项目围绕银行数据资源分散、标准口径不一、治理流程协同复杂以及资产查找和理解成本较高等问题，建设覆盖元数据、数据标准、数据质量、数据模型、数据字典、数据安全和数据资产等领域的统一管理能力。本项目以统一的数据治理框架为基础，推动数据对象、业务定义、标准规范和治理流程集中管理，并结合AI辅助识别、语义理解和知识复用思路，探索将智能分析能力融入数据治理工作，促进治理方式从人工分散梳理向平台化、规范化和人机协同转变，为提升数据质量、追溯数据关系、发现数据资产及后续智能化应用提供基础支撑。

创新技术/模式应用

本项目以统一的数据治理平台和规范化治理流程为基础，探索将AI辅助分析能力融入数据治理工作，形成“统一治理、智能辅助、专业审核、持续沉淀”的协同模式。

一是建设面向智能分析的治理基础。通过元数据、数据标准、数据字典、数据模型、数据质量和数据安全等管理能力，集中沉淀数据对象结构、业务定义、标准口径、质量规则及管理关系，减少同一数据在不同系统、部门和文档中的描述差异，为AI理解数据含义和业务上下文提供可靠依据。

二是提升数据识别与关系分析能力。围绕字段含义辨识、业务术语关联、数据标准匹配、数据关系梳理和治理问题分析等工作，可利用AI对字段名称、字段描述、表结构、标准条目及相关技术信息进行综合理解，生成候选解释、关联建议和排查线索，辅助治理人员更快定位需要确认的对象。对于SQL逻辑和数据依赖关系分析，AI可协助归纳脚本处理逻辑、梳理上下游关系及提示潜在影响范围，最终由专业人员结合实际业务和技术规则核验确认。

三是强化治理规则与知识复用。将经确认的数据定义、标准口径、治理规则、问题原因和处理经验沉淀为可复用的治理知识，为后续相似对象识别、治理建议生成和问题排查提供参考。通过平台流程留痕、规则校验和人工审核，确保AI输出作为辅助依据而非替代治理决策，形成可追溯、可复核、可持续优化的治理闭环。

项目效果评估

本项目针对金融机构数据资源分散、标准口径不统一、数据质量问题定位与协同处理复杂、资产信息依赖专业人员解释等问题，建立了覆盖元数据、数据标准、数据质量、数据模型、数据字典、数据安全及数据资产的统一管理能力，为数据资源集中管理和规范治理提供支撑。通过统一治理对象、标准描述和管理流程，项目有助于加强数据标准与技术元数据之间的关联，提升数据关系追溯、治理问题协同和数据资产目录化管理能力。

项目的另一项价值在于为AI参与数据治理建立结构化基础。经过统一管理的数据定义、业务术语、标准规则、数据关系和质量信息，可以为AI开展字段语义理解、标准匹配建议、SQL逻辑归纳、数据关系分析及治理问题辅助定位提供上下文，减少治理人员反复查阅多类技术文档和台账的工作。通过“AI提出候选、规则辅助校验、专业人员确认、治理知识沉淀”的协同方式，兼顾智能分析的灵活性与银行数据治理对准确性、可追溯性和规范性的要求。项目形成的数据治理建设思路具有可借鉴性，可为银行推进数据治理智能化、提升数据资产发现与利用能力提供实践参考。

责任编辑：佟桃梨