在人工智能與大模型技術深度滲透各行業的當下，數據作為新型生產要素的價值愈發凸顯，高質量數據已成為驅動產業智能化升級的核心資源。然而，傳統數據治理模式正面臨前所未有的挑戰——依賴人工專家經驗、缺乏行業場景適配能力、安全合規要求提升以及治理成效難以量化等問題，使得數據治理成為制約AI應用落地的關鍵瓶頸。在此背景下，百分點科技推出國內首個專注于數據治理領域的垂直大模型，試圖通過技術創新重構數據治理范式。

傳統數據治理的困境源于多重矛盾。首先，高度依賴人工專家的模式導致治理成本高昂、周期漫長。從數據采集到資產化的全流程中，每個環節均需專業團隊介入，隨著數據量指數級增長，這種模式愈發難以滿足業務動態需求。其次，通用治理標準與行業特殊需求的錯配問題突出。不同領域對數據定義、質量規則的要求差異顯著，而行業經驗往往難以沉淀為可復用的知識體系。再者，安全合規壓力持續升級。政務、金融等關鍵領域的數據治理需同時滿足業務需求與國家安全標準，傳統人工審核方式效率低下且易出現疏漏。最后，治理成效評估機制缺失，導致政企客戶難以量化治理投入與業務價值之間的關聯，陷入“為治理而治理”的循環。

百分點科技基于近千個數據治理項目的實踐經驗，提出“決策+執行”雙引擎架構，通過百思數據治理大模型與AI-DG平臺的協同，構建從智能規劃到高效落地的完整閉環。該模型的核心優勢在于其深厚的知識基底——通過十年行業深耕，將政務、應急、公共安全等領域的實戰經驗轉化為結構化知識體系，覆蓋DCMM、DAMA等國內外權威治理框架。例如，在應急管理場景中，模型能精準識別“三防”指代“防汛、防旱、防風”，這種深度語義理解能力為治理決策提供了可靠基礎。

作為執行層的百思數據治理平臺（AI-DG），與大模型形成深度協同。平臺內置多領域專業智能體，覆蓋數據接入、標準制定、質量檢測等全流程任務，可根據模型生成的方案自動調度執行，形成“決策-執行”閉環。例如，在央國企集團級主數據管理場景中，平臺能同步處理跨部門數據融合、標準統一等復雜任務，大幅提升治理效率。值得關注的是，該模型全面適配信創環境，支持本地化或私有云部署，確保數據不出域、治理過程自主可控，滿足政務、公共安全等領域對安全可信的嚴苛要求。

百思大模型的價值不僅體現在技術突破，更在于為行業提供了三重啟示。其一，垂直領域大模型必須扎根行業認知。在通用能力趨同的背景下，對業務場景的深度理解成為差異化競爭的關鍵。其二，決策智能與執行智能的協同不可或缺。數據治理需要從知識問答延伸至具體動作執行，并通過多智能體協作實現高效落地。其三，先進技術與自主可控可兼得。通過創新架構設計，百思大模型在國產化環境中實現了高性能服務，為關鍵行業智能化轉型提供了安全路徑。這一實踐表明，數據治理正從合規性投入轉變為驅動業務創新的戰略資產。