隨著通用AI技術到智能體技術飛速發(fā)展，各行各業(yè)都在追尋數智化轉型，大量的AI應用被部署在企業(yè)流程當中，然而這些AI應用落地后的實際效果，遠遠沒有達到預期。

在企業(yè)部署AI應用時，通常將AI看做一項技術創(chuàng)新，總在某些單項應用上做基于AI的突破，而從整個企業(yè)流程的維度上看，這種提升其實微乎其微。因此，要讓AI在企業(yè)業(yè)務中發(fā)揮價值就需要讓AI實現規(guī)�；渴稹�

我們知道，AI規(guī)模化部署的前提，是高質量的數據能否就緒。在大模型領域也一直存在“垃圾進、垃圾出 (garbage in，garbage out)”的說法，如果沒有高質量的數據輸入，則無論多么先進的算法、多么龐大的算力都無法為大模型帶來高質量的結果。

因此，大模型的上限不取決于算法，而取決于數據能否被煉化。AI在企業(yè)中規(guī)�；涞�，也與數據是否就緒息息相關。

01

AI 就緒到數據就緒

智能落地的關鍵躍遷

從數據應用的廣度來看，全國數據資源統(tǒng)計調查的結果顯示，2024年我國數據生產量達到41.06ZB，已占到全球數據總量的26.67%。而從數據應用的深度來看，IDC有一份研究表明：企業(yè)數據量占據我國數據總量的70%，政府、媒體、專業(yè)服務、零售、醫(yī)療、金融等行業(yè)都成為了數據應用的重點行業(yè)。

數字化的基礎是數據化，企業(yè)數字化轉型發(fā)展至今，其實可以看作是對數據價值挖掘由淺及深的過程。隨著數據應用的深度與廣度同步提升，數據之于經濟建設和企業(yè)數字化轉型的價值已不言而喻。

在AI時代，數據是AI的“燃料”，“沒有高質量的數據，就沒有高價值的AI”也已成為行業(yè)共識。

從Gartner成熟度曲線看，AI就緒數據（AI-Ready Data）攀升到炒作周期的最高點，是當前最受追捧、期望最高、討論最火熱的技術概念之一；IDC的分析報告也認為，企業(yè)正從以模型為中心轉向以數據為中心，進一步強調了數據在大模型時代的重要性；在剛剛結束的以“數據×人工智能”為主題的2025全球數據管理峰會上，郵儲銀行相關負責人也談到，郵儲銀行大模型驅動的全新數據治理范式加速成型，以數據與安全兩大底座為支撐，從模型、技術、形態(tài)、產品等方面構建起數據治理智能化服務矩陣。這些主流思想的交融，呈現出一種AI與數據雙向奔赴、相輔相成的關系。

而將數據與AI的辯證邏輯，延伸到行業(yè)，那就是唯有抓住數據所發(fā)生的變化，才能把握行業(yè)智能化發(fā)展的脈絡。因此在金融行業(yè)，我們相信“數據能力只有進入金融場景，才能真正轉化為生產力�！�

有別于通用云廠商單純強調“AI Ready”，中電金信更強調高價值數據與金融場景的結合，用30年金融行業(yè)經驗構建場景化高質量金融數據集，直擊金融業(yè)務運營風控、營銷、合規(guī)的核心痛點。

02

高質量數據集的運營與治理

釋放數據價值的必由之路

去年發(fā)布的《“數據要素×”三年行動計劃》提出，“到2026年底，數據產業(yè)年均增速超過20%，數據交易規(guī)模倍增”，這意味著作為數據產業(yè)要匹配《計劃》的目標，無論從數據治理、數據挖掘還是數據運營的水平都要有所突破。

在此進程中，數據產業(yè)將經歷一場深刻的變革，其核心邏輯圍繞數據價值的釋放逐步展開，而專業(yè)高質量數據集與大模型的結合，正成為重構數據治理技術體系的關鍵驅動力。

圍繞行業(yè)場景，構建高質量的數據集將成為核心競爭力。2025年5月，國務院國資委發(fā)布首批中央企業(yè)人工智能行業(yè)高質量數據集優(yōu)秀建設成果名單，中電金信金融大模型數據集成功入選“首批央企人工智能行業(yè)高質量數據集”。 中電金信已經構建了AI數據原生工廠，通過自動標注、場景數據萃取、合成數據等，讓海量數據變?yōu)楦哔|量AI燃料。

當然，擁有了高質量的數據集，也不意味著就擁有了數據價值。數據的價值本質在于流動與應用，數據不是倉庫里的存貨，而是需要持續(xù)運營的資產，所以必須通過持續(xù)、主動的運營才是能煥發(fā)活力的寶貴資產。

客觀地說，數據運營的視角，是將數據的焦點從“管好”轉向了“用好”。數據資產運營也在通過打破數據孤島，促進多元異構數據的整合、共享與深度利用，使其真正服務于業(yè)務決策與創(chuàng)新。

好的數據運營平臺會讓數據價值的挖掘事半功倍。中電金信在2025全球數據管理峰會上從技術趨勢、客戶需求及產品實踐等維度展開分享。其中，中電金信源啟·多模態(tài)管理（知數）平臺，一舉打破“單一模型解決單一問題”的舊模式，實現以統(tǒng)一的技術架構和相近的數據處理流程，對非結構化數據進行加工，具備將所有數據納入容易管理的條件，能夠快速接入非結構化資產，建立統(tǒng)一的數據體系，幫助企業(yè)快速構建全域數據資產知識庫。

而要實現從數據到數據資產的躍遷，堅實的數據治理體系是不可或缺的前提。沒有數據治理體系作為保障，數據不但不能轉變?yōu)槠髽I(yè)資產，還很容易讓企業(yè)陷入“數據沼澤”的陷阱。

金融行業(yè)的監(jiān)管和合規(guī)極其嚴格，對數據治理的要求本就很高。但仍要清晰的認識到，金融數據治理的終極目標，絕非僅僅為了滿足監(jiān)管要求，更深層次的價值是在于驅動業(yè)務經營。

在數據治理方面，中電金信新升級的源啟·數據資產平臺，可以幫助企業(yè)全面提升智能化能力，協(xié)助企業(yè)重構數據治理體系。通過對數據標準、質量、安全的全方位管控，為數據的可信、可用奠定基石，從而讓數據能夠精準地賦能風險管理、客戶洞察、產品創(chuàng)新等核心業(yè)務環(huán)節(jié)。

不難總結，當高質量數據集成為大模型價值釋放的引擎，數據資產運營就是實現數據價值的必然路徑，而數據治理則是這一切得以實現的堅實基礎。

03

數據工程的全局進化

支撐數據要素化戰(zhàn)略落地

事實上，智能時代所面臨的數據課題，早已不是某個環(huán)節(jié)或局部的優(yōu)化，而是一場貫穿數據全鏈條的變革。也不僅僅是數據運營視角的轉換，更是整個運營模式的重塑，覆蓋了技術研發(fā)、數據治理、業(yè)務運營、場景應用乃至產業(yè)生態(tài)構建的每一個層面，是一場全局性的進化。

這場進化對數據工程的各個環(huán)節(jié)提出了全新的要求。AI時代正在重塑數據工程的全鏈條。金融機構應構建治理與AI的雙向賦能機制，通過場景測試、模型效果評估、事后運營與安全審計等手段，降低大模型的不確定性，實現在無人工干預下的數據系統(tǒng)自我驅動與可信自治。這一觀點清晰地表明，未來的數據體系必須是智能、閉環(huán)且可信的。

在這一背景下，傳統(tǒng)的“工具賦能”模式已難以滿足 AI時代的開發(fā)需求，“智能體驅動”正成為新的發(fā)展方向。源啟·Gien-DBrain正是順應這一趨勢，打破了以往數據開發(fā)的固有范式，通過智能體的深度參與，通過“智能體執(zhí)行，人類審核”的方式：內置了行業(yè)專家經驗的AI智能體（Agent）自主完成需求澄清、模型設計、代碼開發(fā)與測試驗證，人類角色轉變?yōu)閷徍苏摺Q策者和賦能者。同時，數據平臺從“功能集合”演進為“專家網絡”，從根本上提升了數據開發(fā)的效率與質量，為后續(xù)的數據應用奠定了堅實基礎。

智能應用作為數據價值釋放的關鍵環(huán)節(jié)，其準確性直接決定了智能能否真正落地可用。源啟·ChatBI在這一領域實現了重要突破，將問數準確提升到95%以上，讓用戶在與系統(tǒng)交互獲取數據信息時，能夠得到更可靠、更精準的結果，這不僅降低了智能應用的使用門檻，更讓數據智能真正融入到實際業(yè)務場景中，為決策提供有力支撐。

最后，數據的價值釋放從來不是一家企業(yè)能夠獨立完成的，它需要整個產業(yè)的共同參與和協(xié)同發(fā)展。中電金信深刻認識到這一點，不僅自身積極構建數據集，還聯(lián)合13家企業(yè)共同簽署“央國企金融數據產業(yè)共同體倡議書”，推動行業(yè)建立可信共享機制，讓數據要素釋放更大合力，為金融行業(yè)乃至整個數據產業(yè)的發(fā)展注入新的動力。

從宏觀的視角來看，數據要素化已成為國家層面的重要戰(zhàn)略方向，它不僅是推動數字經濟發(fā)展的核心引擎，更是實現經濟高質量發(fā)展的關鍵支撐。在此意義上，無論是源啟數據系列產品在技術層面的持續(xù)突破，還是中電金信在產業(yè)協(xié)同方面的積極探索，都是對數據要素化戰(zhàn)略的有力回應與實踐！