【DAMS】AI赋能数据资产管理革新-在数据标准等多领域的探索实践

近日，DAMS中国数据智能管理峰会发布了一份名为“AI赋能数据资产管理革新 在数据标准等多领域的探索实践”的行业研究报告。该报告深入探讨了在数字化时代，数据资产对企业的战略价值，以及金融银行业在数据资产管理上面临的挑战与机遇。报告还详细阐述了如何通过建立数据管控体系、数据治理保障机制，以及数据资产平台化、自动化和可视化等手段，来提升数据资产的管理效率和价值转化。这份报告为数据资产管理提供了全面的视角，涵盖了从战略规划到技术实践的多个层面，是一份对业界具有重要参考价值的资料。

在数字化时代，数据的价值被无限放大，它不仅仅是企业的核心资产，更是推动企业创新和提升竞争力的关键。《AI赋能数据资产管理革新》这份报告深刻探讨了数据资产管理的重要性，并指出了金融银行业在数据资产管理上的挑战与机遇。

数据资产的核心价值体现在多个方面。它不仅是市场竞争的优势，还是业务优化的动力，更是企业战略决策的依据。金融银行业作为数据密集型行业，面对数据质量不一、数据孤岛、数据安全风险等挑战，需要通过强化数据管理来激活数据资源的潜力，实现风险管控和客户服务的双重升级。

报告中提到，建立数据管控体系是金融银行业数据资产管理的关键。这个体系包括了数据治理架构、制度、平台与工具的建设，以及管理流程的创建。通过这样的体系，可以明确数据归属管理部门，构建数据管控机制，并从管控治理向服务支持扩展。

在数据治理保障机制方面，报告强调了数据治理核心领域的重要性，包括数据制度、数据标准、数据质量、主数据、数据生命周期和数据模型等。这些领域是数据治理的基础，也是提升数据管理规范性、保障数据安全合规和促进数据价值利用的关键。

报告还提到了数据资产管理平台的重要性。这个平台能够实现数据治理各子领域的线上化管理，确保融合性和扩展性，满足多样化的数据管理需求。平台化、自动化和可视化是数据资产管理平台的三大特点，它们能够提升数据资产的价值转化效率，增强数据透明度，并促进数据资产的有效利用。

在数据标准方面，报告提出了中英文命名统一、术语统一理解、数据标准存储统一定义等措施，这些都是提高数据管理规范性和降低监管风险的重要步骤。例如，根据《银行业金融机构数据治理指引》，银行需要制定数据质量管理细则，明确工作原则、职责分工和管理内容，全面提升数据质量。

报告还强调了数据安全的重要性。数据安全策略、数据安全管理和数据安全审计是保障数据安全的关键环节。通过细化策略、整合外部规定、实施字段级数据安全分级和强化审计，可以构建强大的数据安全防护网。

AI技术的应用为数据资产管理带来了新的变革。AI的数据处理、学习与预测能力，以及自我优化的特性，使其在数据资产管理中发挥着重要作用。AI可以全面洞察市场，提供人性化理财新选择，进行信用卡欺诈检测，守护资金安全，以及提升运营效率。

报告中还提到了AI在数据资产管理中的应用场景。例如，通过AI技术实现数据标准化纠正，利用文本分类模型、翻译模型等工具，可以解决数据项中文名和英文名的标准化问题。泛企业级数标的构建和推荐，使得数据标准更加统一和易于应用。

最后，报告指出了AI技术在数据资产管理中的挑战，包括法规与合规性要求、数据治理与标准化问题，以及技术复杂性与人才短缺。为了应对这些挑战，需要技术创新、合作生态建设和人才培养。

这篇文章的灵感来自于《AI赋能数据资产管理革新》这份报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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