北京金融科技产业联盟：
《2025年数据要素背景下金融业数据治理新路径研究报告》

（完整版.pdf ）
以下仅展示部分内容
下载方式见文末

北京金融科技产业联盟发布的《2025 年数据要素背景下金融业数据治理新路径研究报告》，立足数据要素市场化与 AI 技术普及的双重背景，系统分析金融业数据治理的现状、挑战与机遇，构建 “AI 赋能传统治理 + 新领域专项治理” 的双轨路径，为金融机构数据治理升级、数据要素价值释放提供全面指导，同时为数据资源入表、要素流通等行业关键课题提供实践方向。

一、总体概述：数据要素驱动金融业治理变革

（一）数据要素成为数字经济核心引擎

党的十八大以来，我国数字经济规模稳居世界第二，占 GDP 比重达 40% 左右，数据作为关键生产要素，其流通、共享与交易是数字经济发展的 “源头活水”。2023 年 12 月《“数据要素 ×” 三年行动计划（2024-2026 年）》明确将金融服务列为 12 个试点领域之一，要求发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，推动数据要素与金融业务深度融合，催生金融服务新模式，助力经济社会高质量发展。

（二）数据要素重塑金融业数据治理逻辑

数据要素市场化与 AI 技术应用，从两方面深刻影响金融业数据治理：一方面，AI 技术改变传统治理范式，通过自动化、实时化、智能化手段，重构数据标准、元数据、数据安全等子领域的工作路径，提升治理效能；另一方面，催生非结构化数据治理、AI 模型治理等新领域 —— 随着金融机构将 AI 模型应用于营销、风控等场景，非结构化数据（如文本、图像、音视频）成为重要数据源，而 AI 模型的安全风险、价值评估等问题，也推动治理范畴从 “数据本身” 向 “数据 + 模型” 扩展，倒逼治理体系升级。

二、金融业数据治理现状：政策引领下的多领域实践

（一）政策与标准构建治理框架

金融业数据治理以政策法规为根本遵循，《银行业监督管理法》《银行业金融机构数据治理指引》等文件明确治理目标与流程；同时参考国际成熟框架，如数据管理能力成熟度评估模型（DCMM 模型）、DAMA 数据管理框架，覆盖数据架构、建模、质量、安全、元数据等核心领域，为金融机构提供标准化治理指引。

（二）核心治理领域与实践内容

1. 数据标准管理
   ：作为治理起点，金融机构普遍建立企业级数据字典，开展数据贯标（如确立主数据规范），确保数据在业务规范与技术标准上的一致性，为跨系统数据共享奠定基础。
2. 元数据管理
   ：通过采集业务、技术、管理元数据，构建企业级数据资源目录，明确数据来源、去向与使用情况，典型活动包括元数据质量检核、目录开放共享，为其他治理环节提供数据溯源支撑。
3. 数据安全管理
   ：以保护数据隐私与防范滥用为目标，建立数据分类分级体系，明确访问权限，定期开展安全审计，同时引入差分隐私、同态加密等技术，平衡数据使用与安全防护。
4. 数据质量管理
   ：围绕数据 “真实性、准确性、连续性、完备性、及时性” 五大核心指标，建立监测体系与检核规则，开展问题整改与定期评估，数据质量水平成为衡量治理成效的关键标尺。

三、金融业数据治理的挑战与机遇

（一）当前面临的核心问题

1. 数据复杂度激增，治理难度升级
   ：随着 AI 技术应用，金融数据从传统结构化库表，扩展至长文本、图像、音视频等非结构化与半结构化数据。这类数据格式多样、处理技术各异，传统面向结构化数据的治理方法（如标准管理、质量检核）难以直接复用，导致治理覆盖不全面、效率低下。
2. 数据资产化进程滞后
   ：金融机构在 “数据资源化” 阶段已形成成熟体系（如数据贯标、质量管控），但 “数据资产化” 环节存在明显短板 —— 数据目录与实际应用脱节，缺乏按场景分类的成本收益核算机制，尚未建立支持数据资源入表、要素市场化流通的价值管理基础，数据经济价值难以量化释放。

（二）技术与政策带来的机遇

1. AI 全面赋能传统治理
   ：金融机构数据量加速增长，对治理 “实时化、自动化” 需求提升，AI 技术成为关键支撑。例如，大语言模型可自动抽取元数据、生成数据知识，实现存量数据 “唤醒”；实时监控模型能预警数据质量与安全风险，显著提升治理响应效率。
2. 治理支撑 AI 场景落地
   ：AI 模型在金融领域的应用（如智能风控、智能客服）依赖高质量数据供给，而当前模型面临数据储备不足、质量不稳定、安全风险等问题。建立覆盖 AI 模型全生命周期的数据治理体系，成为保障 AI 场景高质量发展的核心需求。
3. 治理促进数据要素流通
   ：数据要素市场化流通是金融数据价值释放的关键，但数据可复制性、权属模糊等问题阻碍流通。完善的数据治理（如源头确权、质量管控）是数据满足要素流通条件的前提，只有建立全链路治理体系，才能打通数据 “生产 - 流通 - 应用” 的闭环。

四、AI 赋能：传统数据治理的效率革命

（一）AI 赋能的核心逻辑

AI 通过 “自动化、实时化、智能化” 三重能力重构传统治理：自动化减少人工操作（如批量执行标准匹配、元数据采集）；实时化监控数据动态流转，预警质量与安全事件；智能化则依托生成式 AI，实现数据需求分析、资源推荐、治理方案输出，盘活存量数据资产，解决治理 “人力成本高、错误率高、响应慢” 的痛点。

（二）AI 在各治理领域的实践应用

1. 数据标准管理
   ：利用 Fasttext 算法、逻辑回归模型实现数据标准智能推荐，例如浦发银行通过 “全字匹配 + 多维度相似度计算”，将贯标准确率提升 20%，同时加速贯标检查速度；通过积累标准字典、词根字典，持续优化语义匹配模型，逐步替代人工对标判断。
2. 元数据管理
   ：借助 AI 血缘解析工具分析数据开发脚本，打通数据中台与服务系统的全链路血缘，建立物理库表与报表、指标的映射关系，支持问题溯源与变更影响分析；结合 RPA 技术定时更新元数据，自动对比生产与建模元数据，提示缺失、不一致等质量问题。
3. 数据安全管理
   ：AI 模型可识别数据敏感性与重要性，辅助制定安全策略；通过机器学习挖掘敏感信息（如个人身份、财务数据），建立用户行为基线，检测异常访问与操作；关联分析安全日志，发现协同攻击等潜在威胁，同时结合差分隐私、同态加密技术，在保护隐私的前提下实现数据利用。
4. 数据服务管理
   ：基于用户访问、使用记录，构建数据资源推荐模型，提升检索效率；建立知识库与智能问答体，满足业务人员敏捷取数需求，解决传统服务 “开发周期长、灵活性差” 的问题，提升数据服务响应速度。

五、新领域治理：非结构化数据、AI 模型与要素市场化

（一）非结构化数据治理：从 “管得住” 到 “用得好”

1. 治理拓展的必要性
   ：非结构化数据占全球数据总量的 80%（2025 年预计达 144.3ZB），在金融领域蕴含巨大价值 —— 如通过分析客诉文本、贷审会录音洞察客户需求，通过工单自动分类提升运营效率；同时，监管要求数据治理覆盖非结构化数据（如《银行业金融机构数据治理指引》要求 “全覆盖”），推动治理范畴扩展。
2. 当前管理痛点
   ：非结构化数据体量巨大、结构复杂（多源渠道导致标准不统一）、价值密度低（如数小时贷审会录音仅含十几分钟有效信息）、处理效率低，且现有工具功能单一，难以满足金融机构多元化需求，治理仍处于起步阶段。
3. 总体治理方案
   ：遵循 “管住逻辑分布、用好算力资源、做强业务应用” 原则：

• 管住分布
  ：开展全量存量资源盘点，构建多模态通用元模型（含文件来源、大小、类型等外部特征），并按图像、音频等模态拓展个性化字段；建立 “采集 - 审核 - 入库” 全生命周期登记流程，形成统一 “一本账” 目录，关联结构化数据以明确价值。
• 用好算力
  ：根据应用需求评估算力需求，同步建设算力资源目录；将非结构化数据元数据纳入数据湖，借鉴结构化数据管理框架开展分类分级、质量提升，满足合规与 AI 训练需求。
• 做强应用
  ：依托 NLP、计算机视觉等技术，抽取非结构化数据关键信息（如从凭证图像提取客户信息），为智能风控、智能客服等场景提供数据支撑，释放业务价值。

（二）AI 模型治理：全生命周期的风险与价值管控

1. 治理的必要性
   ：AI 模型是金融 AI 应用的核心载体，但存在数据风险（训练数据质量差）、设计风险（预测偏差）、安全风险（监控缺失），且缺乏价值评估机制。建立 AI 模型治理体系，是平衡 AI 生产力与风险防控的关键。
2. 全生命周期管理
   ：

• 需求管理
  ：评审需求是否涉及 AI 模型，明确模型所属人、重要性等级，量化应用成效目标，从源头把控方向。
• 开发管理
  ：评估技术可行性，要求详细记录开发过程、归档文档，避免需求不明确导致开发偏差。
• 验证与评审
  ：审核模型合规性（政策、监管要求）、训练数据代表性，确保测试与生产环境表现一致，完整归档文档。
• 部署与监控
  ：设置生产准入规范，制定监控方案（指标、阈值、频率），常态化监控模型效能，及时发现衰退风险并优化。

（三）数据要素市场化治理：从治理到流通的闭环

1. 治理是要素化的前提
   ：数据治理通过提升质量、明确权属，为数据资源入表与要素流通奠定基础。金融机构需开展数据盘点（登记 - 质量评价 - 价值评估 - 入表），按《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，将符合条件的数据纳入无形资产或存货核算。
2. 数据资产估值是流通关键
   ：中国银行业协会《银行业数据资产估值指南》将数据资产分为基础型与服务型，从内在、成本、业务、经济、市场五个维度评估；常用成本法（重置成本减贬值）、收益法（未来收益折现）、市场法（参照可比资产价格），同时需探索数据确权与定价规则，规范估值服务。
3. 入表与治理相互促进
   ：数据资源入表要求精细化治理（如质量管控、价值量化），而入表后数据的经济价值得到财务认可，又会反向激励机构加强治理，形成 “治理 - 入表 - 价值释放 - 再治理” 的良性循环。当前金融机构入表仍处起步阶段，需按 “先易后难” 原则推进，解决确认难、计量难、披露难等问题。

六、总结与展望

报告指出，数据要素背景下，金融业数据治理已从 “传统结构化数据管控” 迈向 “AI 赋能 + 新领域拓展” 的新阶段。未来，随着 AI 技术深化与数据要素市场完善，金融机构需重点关注三方面：一是持续深化 AI 在传统治理中的应用，提升自动化与智能化水平；二是完善非结构化数据与 AI 模型的专项治理体系，支撑新业务场景落地；三是推动数据治理与入表、流通协同，打通数据价值释放路径。

同时，报告强调，金融业数据治理需政策、技术、管理多维度协同 —— 政策层面需细化数据确权、估值标准；技术层面需加强 AI 与隐私计算等工具研发；管理层面需建立跨部门协作机制。只有构建 “全链路、全领域、全要素” 的治理体系，才能充分释放数据要素价值，助力金融业数字化转型与高质量发展。

如需获取更多报告

扫码加入

“人工智能产业链联盟”

知识星球，任意下载相关报告！

报告部分截图

声明

来源：北京金融科技产业联盟，人工智能产业链union（ID:aiyuexingqiu）推荐阅读，不代表人工智能产业链union立场，转载请注明，如涉及作品版权问题，请联系我们删除或做相关处理！

编辑：Zero

文末福利

1.赠送800G人工智能资源。

获取方式：关注本公众号，回复“人工智能”。

2.「超级公开课NVIDIA专场」免费下载

获取方式：关注本公众号，回复“公开课”。

3.免费微信交流群：

人工智能行业研究报告分享群、

人工智能知识分享群、

智能机器人交流论坛、

人工智能厂家交流群、

AI产业链服务交流群、

STEAM创客教育交流群、

人工智能技术论坛、

人工智能未来发展论坛、

AI企业家交流俱乐部

雄安企业家交流俱乐部

细分领域交流群：

【智能家居系统论坛】【智慧城市系统论坛】【智能医疗养老论坛】【自动驾驶产业论坛】【智慧金融交流论坛】【智慧农业交流论坛】【无人飞行器产业论坛】【人工智能大数据论坛】【人工智能※区块链论坛】【人工智能＆物联网论坛】【青少年教育机器人论坛】【人工智能智能制造论坛】【AI/AR/VR/MR畅享畅聊】【机械自动化交流论坛】【工业互联网交流论坛】

入群方式：关注本公众号，回复“入群”

戳“阅读原文”下载报告。