第四届全球数字贸易博览会在杭州举办期间，以“数据×人工智能”为主题的2025全球数据管理峰会成为核心焦点。作为数据治理与AI融合领域的先锋企业，中电金信在会上展示了其前沿实践成果，并提出了创新架构理念，引发行业广泛关注。
在峰会主论坛上，中电金信研究院副院长杜啸争发表了题为《大模型时代的数据治理新体系》的演讲。他指出，非结构化数据处理、AI与数据深度融合、语义层构建已成为行业共识。面对客户从“AI场景跑通”到“真正业务可用”的需求转变，他提出了“一湖两库”架构理念，即通过数据湖、数据仓库与知识库的协同，支撑全域数据资产构建与AI应用。这一架构为数据治理提供了新的范式，推动了数据资产的高效利用。
为应对行业挑战，中电金信对其源启·数据资产平台进行了升级。该平台以“智能体驱动”为核心，通过内置的AI智能体协同工作流，将“AI-Ready Data流水线”与决策智能落地。同时，多模态管理平台解决了非结构化数据整合难题，构建了全域知识库，支撑起“一湖两库”架构。通过源启可视化平台，问数准确率提升至95%以上，实现了从“场景跑通”到“业务好用”的关键跨越。
金融行业作为数据资源密集的领域，正积极探求“数据+AI”的新兴技术路径。中电金信与CCF数字金融分会共同承办了“数据智理 价值绽放—数智金融创新发展论坛”，聚焦金融行业在人工智能时代的数据治理路径创新。多位专家及金融机构代表分享了前沿见解，探讨了差异化监管、数据安全审查等关键议题。
国家金融与发展实验室研究员罗平强调，差异化监管的核心在于根据银行的规模、风险水平及系统重要性实施匹配性原则。在数据治理及AI监管领域，必须确保人工智能模型具备可验证、可审核、可追溯的特性，并在模型投入使用前进行严格的数据安全审查。金融机构应结合自身实际情况，积极与监管机构沟通，务实推进合规工作，提升风险管理水平。
中国邮政储蓄银行数据管理部副总经理张放分享了AI在银行数据治理领域的应用革新。她提到，邮储银行以数据与安全两大底座为支撑，构建了数据治理智能化服务矩阵，强化了六大数据治理核心领域能力。通过场景化应用，推动金融数据治理从“被动响应”向“主动预见”转变，从根本上提升了数据管理效能。
中电金信在数据治理细分场景与底层范式上实现了双重突破。一方面，在风控、合规、财务等“小”场景深入实践，借助风洞实验室与AI技术实现风险仿真、合规自控与业财一体化管理；另一方面，提出“智能数据自治”新范式，以“三元资产模型”与智能体网络重构DataOps流程，推动数据开发升级为智能工厂模式，实现系统自感知、自决策与规模化运营。
在圆桌对话环节，四位来自金融机构的专家围绕AI如何重塑数据治理体系展开了深入探讨。新华保险研发中心副总经理于士文指出，AI技术在拓宽数据资产边界的同时，也带来了数据确权、伦理合规等新挑战。未来需构建涵盖AI生成数据的新一代治理体系，推动数据从资源向真正资产的转变。
杭州银行信息技术部总经理助理王玮炜强调，当前数据治理正从依赖人工的“人治”阶段转向以AI为核心的“自治”阶段。通过智能感知、全链路管控与高质量数据集的双向赋能，AI将成为推动数据治理长效发展的关键生产力工具。
鞍钢财务公司金融科技部经理任海认为，大模型为金融机构的数字化转型注入了新动能。面对数据治理范围的爆炸式增长，必须进一步整合产业数据，推动治理目标从传统的数据质量保障转向数据洞察与业务赋能，打造能够自动进化、智能驱动的“数据大脑”。
招商证券大数据架构师顾里从协同与安全角度提出，AI时代即将重塑数据工程的全链条。金融机构应构建数据治理与AI的双向赋能机制，通过场景测试、模型效果评估、持续运营与安全审计等手段，降低大模型的不确定性，探索在无人工干预下的数据系统自我驱动与可信自治。
