核心价值与战略地位
数据作为企业核心资产，在数字化转型中占据关键地位，有效数据资产管理是企业可持续发展的关键。
数据资产管理面临的挑战与机遇
金融银行业作为数据密集型行业，面临数据质量参差不齐、数据孤岛、安全风险等挑战，但也存在提升风险管理、优化客户服务、推动业务转型升级的机遇。
数据治理保障机制
建立数据管控体系，开展数据治理相关工作，包括制定数据治理架构及制度、建设平台与工具、创建管理流程。数据治理核心领域包括制度、标准、质量、考核机制、架构、元数据、主数据、技术、流程等。
数据治理实践
以数据战略为总体框架，建立数据管控体系，完善组织架构、制度流程、管理平台，从管控治理向服务支持扩展。数据治理总纲理包括提升数据管理规范性、保障数据安全合规、促进数据价值利用。
平台化全覆盖
数据治理平台实现线上化、全覆盖，管理多种类型数据资产，提供全流程数据资产管理服务，提升数据资产价值转化效率，实现可视化全场景应用与共享。
数据标准
根据外部监管和内部需求，制定数据标准，包括命名统一、术语统一、存储统一、定义统一、代码统一、应用检核统一、约束统一等。
数据质量管理
制定数据质量管理细则，明确工作原则、职责分工、管理内容，实现数据质量控制全流程闭环，提升重点监管报送的数据质量。
数据安全
制定数据安全管理办法，定义数据安全策略、管理、审计，实施字段级数据安全分级，配合监管机构审计，强化数据安全意识。
数据共享
遵循“开放共享”原则，细分共享场景，平衡安全与效率，明确原则、管控触点、使用责任、合规性保障，实现数据安全前提下的高效共享。
AI赋能数据资产管理
AI技术应用于数据资产管理，提升效率与质量，包括数据清洗、数据标准推荐、数据分类分级、智能防御与预警、元数据自主监控与修复、数据架构模型智能推导等。
挑战与机遇
AI技术应用面临法规与合规性要求、数据治理与标准化问题、技术复杂性与人才短缺等挑战，但也带来技术创新、人才培养、生态合作等机遇。
合作生态
打造AI驱动的数据资产管理合作新生态，构建AI与数据资产管理复合型人才梯队，引入AI技术，推动技术进步，共享资源。
