1-2 张文博 - 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

DAMSiops 中国数据智能管理峰会 DATA&AIMANAGEMENTSUMMIT dse得转载， 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 业用途 数据资产管理现状|数据资产的核心价值与战略地位 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 市场竞争的优势 01 快策支持的核心资源 datto 0203 数据资产 核心价值与战略地位 业务优化的收动力 04 数宇化转型的基石 DAMS中国数据智能管理峰会 数据资产管理现状金融银行业数据管理的挑战与机遇 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 挑战机遇 金融银行业作为数据密集型行这些挑战同时也孕育差巨大的 业，面临若数店资产管理方面机遇，通过加强数店资产管理 的诸多挑战，如数据质量参差金融退行业可以更有效地利用 不齐、数据孤岛现象严重、数数据资源，提升风险管理能力， 据安全风险高等， Da仅供学 优化客户服务体验，推动业务 转型升级. DAMS中国数据智能管理峰会 数据资产管理现状|XX银行数据资产管理的历程回顾与现状剖析 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。 数据治理保障机制数据治理核心领域 管拉层次 架构 制度 流程 技术 规章制度 管控法考核机制 技术 支持平台 保障&规范 完&落地 元数据数据 安全 数据 标准 数据 主数据数据生命周期 流程目标 流程任务流程分级 实胞力法 数据 架构 数据 质量 管控职 模型 DAMS中国数据智能管理峰会 数据资产管理现状数据治理架构 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 数据战路 数据管控委员会直事会/兰事会以缝识集构作为支持保障 超门 数活管控垂员会力公室 构数据定义超门数据录入超门数据使用超门业务营理部门 数善目属管理荐门(数署ownar) 明确效据归属管理部门 数据营控管理办法依托制度流程，构建敌据管控机制 数系共享管送口 0 数据安全世办法主教指管理组 欧据标准数标月示数据质量 统一管理全后故质资产 .从管控治理向服务支持扩展 数据元素 主据质量可 数据资产管理 公共代码元热据控期本 指标文种接口特定代码清建贸路 融合研发过程开展管控治理 数据资产管理平台 DAMS中国数据智能管理峰会 数据资产管理现状|组织架构与制度体系建设 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， 数据治理总编 理治理管理办法01提升数据管理规范性 数据世控委员会议事据则 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。 据础基 治理 规 范手册 元酸瑞世理 2 理 做据价伯转化 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 百密性、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。 形开发平台管理于 恶分析孚台些理于扭 DAMS中国数据智能管理峰会 数据资产管理现状数据资产管理平台 平台化全覆盖 数据治理各子领战实现平台线上化平台全面要差多种类型数据资产的患点与 管理，确保高度融合性和强大延层管理，包活结构化和非结构化敌居，透择 性，满足多样化的数据管理求，资源如模型。报表等，确保高效利用, 自动化数据资产全流程 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, 管理平台 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 提升教据资产的价值转化效本管理，确保数据资产的完整性与持续增值, 可视化全场景 实现数据资产的全生命质期可规化数据资产以商品化形式在平台门户中开 监控与全角色访间，增强数据透明放，支持业务用户查找与中请使用据 度，促进数据资产的有效利用资产，实现效据资产全场景应用与共享， 变具全面整合力、、数据洞察力灵活应变力的综合性平台 DAMS中国数据智能管理峰会 数据资产管理现状|确立企业级数据标准体系 监管要求 GB国家标准 伴 数据标准 行业规范业务需求 商业用途 中英文命名统术语统一理解存储统一定义代码统一应用检核统一约束 标准用语英文缩马业务定义数据长度通用代码检核规则 记录为统一管理，根据既定规则性 客户编号 CUST_NO 战并分配给客户的难一编码，在行字母数字12 内具有性一性 RULEDSRL0000014517--客户编 1号不能为空 性代玛GDRCODE记录个人客户的性别肤状况字母敌字12-男性RULEDSRL0000014632-桂BI 3-女性能为2-男性或3-女性 DAMS中国数据智能管理峰会 数据资产管理现状|数据质量管理机制 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 数据质量管控机制 自 1.定规则 1.定规则根据业多需求。监普要求制定数据质量规则 6.评效果2.检数据2.检数据根据数据质量规则对目标故据开层效据质量检核依托平台工具实现 3.折结果针对数据质量检核发现的故据质量问品进行分折 闭环 数据服务流程平台 4.改问题根据效据质量分折结果，整改效据质量问题数据质量检核平台 Qi 5.控质量3.折结果 4.改问题 5.控质量提炼事前和事中的控制方案，顶防数据质量问题 6.评结果定期对数据质量改进与控制情况进行效果评估 数据资产管理平台 DAMS中国数据智能管理峰会 数据资产管理现状1数据质量运营全流程 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✲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✲送数据质量。 EAST✲送源头系统 1.定规则2.检数据3.析结果4.改问题5.控质量6.评效果 规问题分类识别问整改流程定明发布 则数据质虽评估✲告 源 来接部门形或特办E 分所 则 规发起检腰带求/开发/产人工分类识刷 行研发及执 规运行/产生结果 问题告警(发现问题)(股奋） 4.4. 果 需治理验4.5.证 DAMS中国数据智能管理峰会 数据资产管理现状「数据安全的策略、管理与审计 数据安全策略数据安全管理数据安全审计 V 策路细化 管理深化 审计强化 管理办法定义等级与策略 字段级数据分级实施 监管机构审计配合 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 透步实施字段级数据安全分级，对重点共享教据人工分级打标并在致据资产管 积极配合人行、银保监、审计零及国 集团等监管机构的教据安全监管和审计， 理平合发布。 外部规定整合与记录 全行政据安全吉员 中计系统开发部系 内控合规一体化平自收录外部教据安全 通过多种形式(课程、直括、考试、海 按审计署要求，在审计现场开发和部署 管理规定，详细记录并说明制定过程中 的依据, ✲识等）全行数据安全宣贯，培并安全意 审计综合分析系统， DAMS中国数据智能管理峰会 数据资产管理现状！数据应用与共享的管理思路与原则 总体思路：细分共享场景，平衡安全与效率 共享分折查石，自数从亲 场景安全 触客触客使用，用数从严 全行数据内部共享遵循“开放共享”的核心原则 旨在挖据数据价值，优化率户服务，推动业务创新发展 √导向明确充分开放分 最大限度开放 V权益归屈共享 ?强化敌据应用 K析查石 基本 原则 清单化音控 数据安全为前提 √原则明确管控触谁使用责任明确 合规性保障客使用谁负责法律语守 场景管控数据保管 DAMS中国数据智能管理峰会 数据资产管理的挑战与痛点 挑战痛点 数据安全风险的暗 数据标准不统一的困境数据质量提升的难题 数据标准不统一的困境 数据质量提升的难题 数据安全风险的暗流 ，数店格式五花八门，难以统一的湿居 数据源头纷繁复杂，质量把控难上加难 安全标准各自为政，难以形成统一防线 ，数据定义迷零里重，理解偏差的根源 ，数据更新维护滞后，时效性问题凸显 防护技术日新月异，追赶更新的无尽挑战 ，数据标准滞后不前，难以跟上时代步伐 数据错误异常难维，处理过程曲折多变 内部管理暗总风险，合规意识游弱成隐优DAMS中国数据智能管理峰会 数据资产管理的挑战与痛点「AI时代到来 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 品 新。 do 用途 企业智能风险分析 全面河察市场人性化理财新选择 运营智能助手信用卡欺诈检测 提升运营效率守护资金安全 客户服务聊天机器人 24/7在钱支持 仅供学 DAMS中国数据智能管理峰会 数据资产管理的挑战与痛点|AI助力数标体系高效运转 回x8 用 应 Stad 场标准化纠正冲实解决标准推荐基础词推荐数标相似度分析数标引用分析 景 翰泛企业级数标差异系统级系统级关词数标数标相似度 出数标对比数标数标使用英文全称英文缩写(分) 聚关法 Al ADAD (A) 分词首法 模 SentenceBert词频统计算法 型 文本分类模型文本纠错模型文本相似度比较模型分词模型翻译模型 convScq2Seq左右筛尊法 输数据项中文名数据表信息埋点信息基础河类词 入 DAMS中国数据智能管理峰会 AI赋能数据资产管理的策略与实践丨AI自动推导适用的数据标准 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 户名称 客户 名称 中文名 客户 英文名 Custom 英文韵称 cust 名称 Name name 构建词库 分词模型文本相似度比较模型 币别 币符 同义词命名纠错翻译 文本纠错模型 归并as 自动化 客户cust 翻译模型 证卷号码证券号码客户名称 名称name cust_name DAMS中国数据智能管理峰会 AI赋能数据资产管理的策略与实践|智能推荐数据标准 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。 Aiops 用户操作后台服务用途 图 AI匹配后结果 泛企业级相以四配分析中文名英文名长度引用次数 佰入“客户名称个人客户名称persCustName600 0 技照文本相似度+引用次数排序法人客户名称IpCustName230 推荐预期用户需要的ToP20泛企业级数标企业喜户名称entCustName500中 选择并投入使用，数标盗产引用关系建立并登记 对私客户名称rtiCustName300t DAMS中国数据智