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1、人工智能推动金融数据治理转型升级研究报告北京金融科技产业联盟2025 年 12 月版权声明本报告版权属于北京金融科技产业联盟，并受法律保护。转载、编摘或利用其他方式使用本报告文字或观点的，应注明来源。违反上述声明者，将被追究相关法律责任。编制委员会编委会成员：何军黄程林马德辉编写组成员：蔡苗张放温国梁许艳裴立伟闫宝旺孟萦卢翼李木子白玉晗戴子天王莉黄静郭栋董品睿吴晓建郝玉刚张芯芮余磊周强方伟贾子轩周兴艳宋佳珊崔景良王宝龙杨景瑞黄翠婷编审：黄本涛国钰魏中宣参编单位中国邮政储蓄银行股份有限公司成方金融信息技术服务有限公司交通银行股份有限公司华为技术有限公司贵阳银行股份有限公司北京国家金融科技认证中心

2、有限公司飞腾信息技术有限公司同盾科技有限公司目录一、引言.1（一）研究背景.1（二）研究目的.6（三）研究方法与框架.8二、数据治理的现状及挑战.9（一）传统治理模式及痛点.9（二）数据治理转型需求.10（三）转型面临的挑战.13三、人工智能关键技术赋能数据治理.19（一）面向核心支撑算法的技术：机器学习.19（二）面向非结构化数据治理的技术：NLP 与计算机视觉.20（三）面向知识化数据治理的技术：知识图谱.28（四）面向隐私保护的数据治理技术：联邦学习.31四、人工智能驱动数据治理的实践路径.35（一）整体实施路径分析.35（二）中小银行的实施路径分析.44五、人工智能推动数据治理的实践场

3、景.48（一）应用场景框架.48（二）行业案例.52六、总结及建议.66（一）结论.66（二）相关建议.67参考文献.701一、引言（一）研究背景1.数据爆炸时代与治理挑战（一）研究背景1.数据爆炸时代与治理挑战当今全球数字化进程加速，金融行业数据呈现爆发式增长态势。一方面，移动互联网、物联网、云计算等技术的普及让金融服务边界不断拓展，业务场景日新月异，海量数据如潮水般涌现。金融机构不仅要处理传统的结构化业务数据，还要面对文本、图像、音频、视频、日志、时序数据等多种非结构化数据。数据已成为数字经济时代的基础性资源和关键生产要素，对金融业务具有战略价值。另一方面，数据激增也带来了严峻的治理挑战：

4、数据来源分散导致标准不统一、质量良莠不齐，准确性和完整性难以保证；大量数据沉睡在各业务系统中形成“数据孤岛”，跨部门、跨机构的数据流通和协同分析困难。据调查，约 71%的银行认为提升数据质量存在挑战，59%的银行认为自身数据价值挖掘能力不足，55%的银行则表示数据孤岛问题严重1。海量数据未能有效转化为业务洞察，反而增加存储管理成本和安全风险。在此背景下，如何突破传统的数据治理困局，充分释放数据要素价值，成为金融业亟待解决的课题。2.传统数据治理的局限性2.传统数据治理的局限性金融行业传统的数据治理主要依赖人工规则和静态流程，随着数据规模指数级扩大和数据类型日益复杂，这种模式的弊端日1刘晨（中国

5、银行研究院）.建设金融行业可信数据空间的相关思考与建议J.宏观观察,2025(6):总第 578 期.2渐凸显。首先，在治理效率上，数据分类、标注、清洗、质量检查等工作高度依赖人工，流程繁琐且耗时耗力。数据血缘追踪、元数据维护需要手动更新，难以跟上海量数据实时变化，治理响应迟缓。固定的规则策略难以适应数据动态变化，治理体系缺乏灵活性和自适应能力。其次，在覆盖范围上，传统工具（如关系型数据库）擅长处理结构化数据，却缺乏针对文本、图像、日志等非结构化数据的有效手段。根据国际数据公司（IDC）报告，非结构化数据管理面临多重困境：当前企业数据中高达 90%属于非结构化类型，且正以年复合增长率 30%迅

6、猛扩张，但其中大量“暗数据”深陷未知状态企业既无法识别其内容价值与留存期限，更缺乏有效治理路径2。传统治理聚焦于单一部门或系统，缺乏全局视角，跨平台跨业务的数据关联分析能力薄弱，难以支撑当今金融机构全局统筹的数据需求。最后，在数据安全与合规方面，传统治理多属事后纠错，难以及时主动发现异常或风险，仅靠预先定义的规则难以覆盖复杂多变的业务场景。当前监管部门密集出台数据安全与隐私保护法规，要求对个人金融信息、商业敏感数据等实施严格管控。然而，在海量高速、多源异构的数据环境下，传统手工方式难以精准识别敏感信息，更无法基于角色和场景实施细粒度的权限控制。总体而言，传统数据治理手段存在效率低、覆盖窄、响应