第四屆全球數字貿易博覽會在杭州舉辦期間，以“數據×人工智能”為主題的2025全球數據管理峰會成為核心焦點。作為數據治理與AI融合領域的先鋒企業，中電金信在會上展示了其前沿實踐成果，并提出了創新架構理念，引發行業廣泛關注。

在峰會主論壇上，中電金信研究院副院長杜嘯爭發表了題為《大模型時代的數據治理新體系》的演講。他指出，非結構化數據處理、AI與數據深度融合、語義層構建已成為行業共識。面對客戶從“AI場景跑通”到“真正業務可用”的需求轉變，他提出了“一湖兩庫”架構理念，即通過數據湖、數據倉庫與知識庫的協同，支撐全域數據資產構建與AI應用。這一架構為數據治理提供了新的范式，推動了數據資產的高效利用。

為應對行業挑戰，中電金信對其源啟·數據資產平臺進行了升級。該平臺以“智能體驅動”為核心，通過內置的AI智能體協同工作流，將“AI-Ready Data流水線”與決策智能落地。同時，多模態管理平臺解決了非結構化數據整合難題，構建了全域知識庫，支撐起“一湖兩庫”架構。通過源啟可視化平臺，問數準確率提升至95%以上，實現了從“場景跑通”到“業務好用”的關鍵跨越。

金融行業作為數據資源密集的領域，正積極探求“數據+AI”的新興技術路徑。中電金信與CCF數字金融分會共同承辦了“數據智理 價值綻放—數智金融創新發展論壇”，聚焦金融行業在人工智能時代的數據治理路徑創新。多位專家及金融機構代表分享了前沿見解，探討了差異化監管、數據安全審查等關鍵議題。

國家金融與發展實驗室研究員羅平強調，差異化監管的核心在于根據銀行的規模、風險水平及系統重要性實施匹配性原則。在數據治理及AI監管領域，必須確保人工智能模型具備可驗證、可審核、可追溯的特性，并在模型投入使用前進行嚴格的數據安全審查。金融機構應結合自身實際情況，積極與監管機構溝通，務實推進合規工作，提升風險管理水平。

中國郵政儲蓄銀行數據管理部副總經理張放分享了AI在銀行數據治理領域的應用革新。她提到，郵儲銀行以數據與安全兩大底座為支撐，構建了數據治理智能化服務矩陣，強化了六大數據治理核心領域能力。通過場景化應用，推動金融數據治理從“被動響應”向“主動預見”轉變，從根本上提升了數據管理效能。

中電金信在數據治理細分場景與底層范式上實現了雙重突破。一方面，在風控、合規、財務等“小”場景深入實踐，借助風洞實驗室與AI技術實現風險仿真、合規自控與業財一體化管理；另一方面，提出“智能數據自治”新范式，以“三元資產模型”與智能體網絡重構DataOps流程，推動數據開發升級為智能工廠模式，實現系統自感知、自決策與規模化運營。

在圓桌對話環節，四位來自金融機構的專家圍繞AI如何重塑數據治理體系展開了深入探討。新華保險研發中心副總經理于士文指出，AI技術在拓寬數據資產邊界的同時，也帶來了數據確權、倫理合規等新挑戰。未來需構建涵蓋AI生成數據的新一代治理體系，推動數據從資源向真正資產的轉變。

杭州銀行信息技術部總經理助理王瑋煒強調，當前數據治理正從依賴人工的“人治”階段轉向以AI為核心的“自治”階段。通過智能感知、全鏈路管控與高質量數據集的雙向賦能，AI將成為推動數據治理長效發展的關鍵生產力工具。

鞍鋼財務公司金融科技部經理任海認為，大模型為金融機構的數字化轉型注入了新動能。面對數據治理范圍的爆炸式增長，必須進一步整合產業數據，推動治理目標從傳統的數據質量保障轉向數據洞察與業務賦能，打造能夠自動進化、智能驅動的“數據大腦”。

招商證券大數據架構師顧里從協同與安全角度提出，AI時代即將重塑數據工程的全鏈條。金融機構應構建數據治理與AI的雙向賦能機制，通過場景測試、模型效果評估、持續運營與安全審計等手段，降低大模型的不確定性，探索在無人工干預下的數據系統自我驅動與可信自治。