北京金融科技产业联盟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
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编制委员会编委会成员，何将军黄程林马德辉编写组成员:苗蒙静蔡子张卢郭周放翼栋强温国梁许艳裴立伟闫宝旺李木子白玉晗戴子天王莉黄董品睿吴晓建郝玉刚张芯芮余石记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7VONIr138
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目录引言中.1(一)研究背景（二)研究目的.6(三)研究方法与框架二、数据治理的现状及挑战（一）传统治理模式及痛点9(二)数据治理转型需求10转型面临挑.13三、人工智能关键技术赋能数据治理…9(一)面向核心支撑算法的技术:机器学习(二)面向非结构化数据治理的技术:NLP与计算机视觉(三)面向知识化数据治理的技术:知识图谱(四)面向隐私保护的数据治理技术:联邦学习四、人工智能驱动数据治理的实践路径.35(一)整体实施路经分析(二)中小银行的实施路经分析五、人工智能推动数据治理的实践场果。48（一)应用场景框架R5)行业例..六、总结及建议6(一)结论.....6（二)相关建议...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、质量良蒸不齐,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。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看数据规模指数级扩大和数据本型日益复杂,这种模式的整端日
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哈应迟缓。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，在农盖范围上，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%讯猛扩张,但其中大量“暗数据”深陷未知状态——个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。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复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,更无法基于角和场骨平施细粒度的权限控制总体而言，传统数据治理半胎存在效率低、复盖窄、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2AMYMACHADO.A...
