行业技术趋势与共识 - 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[4] - 人工智能尤其是大模型的发展是推动数据治理体系智能化升级的核心动力[5] - 金融行业正积极探求“数据+AI”的新兴技术路径，旨在打破“数据孤岛”并提升治理效率[5] - 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[12] 公司产品与解决方案 - 公司提出“一湖两库”架构理念，即数据湖、数据仓库与知识库协同，支撑全域数据资产构建与AI应用[4] - 公司升级源启·数据资产平台，以“智能体驱动”为核心，通过内置的AI智能体协同工作流实现决策智能落地[4] - 平台的多模态管理平台着力解决非结构化数据整合难题，并通过源启可视化平台将问数准确率提升到95%以上[4] - 公司在风控、合规、财务等细分场景深入实践，借助风洞实验室与AI技术实现风险仿真与业财一体化管理[9] - 公司提出“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[9] 金融机构实践与观点 - 邮储银行构建以数据与安全两大底座为支撑的数据治理智能化服务矩阵，强化六大数据治理核心领域能力[9] - 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[9] - 金融机构专家指出AI技术在催生新应用场景的同时也带来了数据确权、伦理合规等新挑战[12] - 大模型为金融机构数字化转型注入新动能，治理目标需从数据质量保障转向数据洞察与业务赋能[12] - 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、模型评估等手段降低大模型不确定性[13]