Deepseek大模型正在深刻地改变政府办公的各个方面，从对内效率提升到对外服务优化，其应用场景远不止于简单的问答和公文处理。以下从更全面的视角，更详细地展开介绍Deepseek的应用： 一、 智能化政务服务与咨询 1. 全方位智能咨询服务: 场景细化: 不仅仅是政策问答，而是深入到各类政务咨询，例如： 复杂政策解读: 针对企业补贴、税收优惠、产业扶持等复杂政策，Deepseek可以生成多维度、分层级的解读，并关联具体案例，让政策不再晦涩难懂。 个性化办事指南: 根据用户具体情况（例如企业类型、个人身份、办理事项），Deepseek 可以生成定制化的办事指南，包括所需材料清单、办理流程图、预约入口等，实现“千人千面”的精准服务。 多语种咨询: 对于国际化城市或涉外部门，Deepseek可以提供多语种的咨询服务，消除语言障碍，提升国际营商环境。 参考案例: 上海市“随申办”: 虽然未明确指出是否使用 Deepseek，但上海“随申办”的智能客服系统已经实现了类似功能，例如“政策计算器”、“智能预审”等，用户咨询量和办事效率显著提升。（上海市大数据中心） 北京市 12345 热线: 北京市 12345 热线也在探索AI智能客服，目标是实现7x24小时在线咨询，大幅缩短群众等待时间，提升问题解决率。（北京市人民政府） 参考指标: 预计使用 Deepseek 智能咨询系统后，政务服务咨询量处理能力提升3-5倍，人工客服压力显著降低，用户满意度提升 15% 以上。 2. 主动式政务服务推送: 场景细化: 从被动等待用户咨询，转变为主动推送服务信息： 政策精准推送: 根据企业和个人的画像标签，Deepseek 可以主动推送相关的政策信息，例如新的补贴政策、行业动态、办事提醒等，实现政策“免申即享”。 预警信息推送: 针对企业经营风险、自然灾害预警等信息，Deepseek 可以及时推送给相关企业和个人，降低风险，提升政府应急响应能力。 个性化服务推荐: 根据用户历史行为和服务偏好，Deepseek 可以推荐相关的政务服务，例如创业培训课程、招聘信息、社保办理提醒等，提升服务触达率和用户粘性。 参考案例: 浙江省“浙里办”: “浙里办” 已经开始尝试基于用户画像的个性化服务推荐，例如智能推荐高频服务、热点政策等。（浙江政务服务网） 重庆市“渝快办”: “渝快办” 也推出了“政策找企业”等服务，主动推送政策信息，帮助企业及时了解和享受政策红利。（重庆市大数据应用发展管理局） 参考指标: 预计通过 Deepseek 主动服务推送，政策触达率提升 50% 以上，企业和个人对政策的知晓度和获得感显著增强。 3.智能化政务大厅: 场景细化: 将 Deepseek 应用于线下政务大厅，打造更智能、便捷的办事环境： 智能引导机器人: Deepseek 驱动的机器人可以在政务大厅提供咨询引导服务，解答常见问题，指引办事窗口，减轻人工咨询压力。 智能填单助手: 通过语音或文字交互，Deepseek 可以辅助用户填写各类申请表格，自动识别和纠正错误，提高填单效率和准确率。 虚拟窗口服务: 在特定场景下，例如夜间或偏远地区，可以设置 Deepseek 驱动的虚拟窗口，提供 7x24 小时在线政务服务，突破时间和空间的限制。 参考案例: 多地政务大厅智能机器人应用: 国内多地政务大厅已经引入智能机器人，提供咨询引导服务，例如上海、广州、深圳等地。（可通过搜索 “政务大厅 智能机器人” 获取相关报道） 智能填单一体机: 一些政务大厅已经配备智能填单一体机，提供表格下载、填写指导、智能校验等功能，提升填单效率。（可通过搜索 “政务大厅 智能填单一体机” 获取相关产品信息） 参考指标: 预计智能化政务大厅可以减少用户排队等待时间 30% 以上，办事效率提升 20% 以上，大厅人工服务压力降低 40% 以上。 二、 高效化政务办公 1. 公文处理全流程智能化: 场景细化: 将 Deepseek 应用于公文处理的各个环节，实现全流程智能化： 智能起草: 根据主题和关键词，Deepseek 可以辅助生成公文初稿，提供框架结构、内容要点、常用语等建议，降低公文起草难度。 智能核验与纠错: Deepseek 可以自动检测公文中的格式错误、内容偏差、逻辑漏洞等问题，并提供修改建议，提升公文质量和规范性。 智能信息提取与摘要: Deepseek 可以快速提取公文中的关键信息，例如时间、地点、人物、事件、政策要点等，并自动生成公文摘要，方便快速阅读和检索。 智能排版与格式转换: Deepseek 可以根据公文规范自动排版，并支持多种格式转换，例如 Word、PDF、HTML 等，提高公文处理效率。 参考案例: 温州市鹿城区 “鹿小数” 案例深化: “鹿小数” 在公文处理方面的应用已经初见成效，例如公文自动核验、AI 摘要等功能。（新华网浙江, 温州市人民政府) 深圳市福田区 “数智员工” 案例深化: “数智员工” 在公文处理流程中扮演重要角色，提升了整体办公效率。（澎湃新闻） 参考指标: 预计使用 Deepseek 智能公文处理系统后，公文起草时间缩短 40% 以上，审核时间缩短 50% 以上，整体公文处理效率提升 60% 以上，公文错误率降低 70% 以上。 2. 智能知识管理与辅助决策: 场景细化: 构建更智能的知识管理体系，辅助政府决策： 智能文库搜索升级: 从关键词搜索升级为语义搜索，Deepseek 可以理解用户意图，更精准地检索政府内部文库、政策法规库、案例库等，并支持多轮对话式搜索，快速定位所需信息。 知识图谱构建与分析: Deepseek 可以自动构建政府知识图谱，将分散的知识点关联起来，形成结构化的知识网络，并进行知识挖掘和分析，辅助政府进行政策制定、风险研判、趋势预测等。 智能会议纪要与议题分析: Deepseek 可以自动生成会议纪要，提取会议要点，并对会议议题进行智能分析，例如热点议题、关注焦点、待办事项等，提升会议效率和决策质量。 数据可视化分析报告: Deepseek 可以分析各类政务数据，例如经济数据、民生数据、城市运行数据等，生成动态可视化分析报告，直观展示数据趋势和规律，为政府决策提供数据支撑。 参考案例: 南昌市政务服务和数据管理局案例深化: 南昌试点 Deepseek+ 政务办公平台，文库搜索是核心应用之一，旨在提升信息检索效率。（新华网) 多地政府知识图谱建设探索: 一些地方政府已经开始探索建设政务知识图谱，用于辅助政策制定、产业分析等。（可通过搜索 “政务知识图谱” 获取相关案例） 参考指标: 预计使用 Deepseek 智能知识管理系统后，信息检索时间缩短 60% 以上，决策效率提升 30% 以上，数据分析效率提升 70% 以上。 3. 自动化办公流程与任务执行: 场景细化: 利用 Deepseek 实现更多办公流程的自动化： RPA 流程自动化升级: 结合 RPA 技术，Deepseek 可以驱动 RPA 完成更复杂的自动化任务，例如跨系统数据采集、审批流程自动流转、报表自动生成等，实现办公流程的端到端自动化。 智能任务调度与分配: Deepseek 可以根据任务类型、紧急程度、人员技能等因素，智能调度和分配办公任务，优化资源配置，提高任务执行效率。 智能日程管理与会议安排: Deepseek 可以辅助政府工作人员进行日程管理，智能安排会议，自动发送会议邀请和提醒，提高协同办公效率。 参考案例: RPA 在政务领域的广泛应用: RPA 技术已经在政务领域得到广泛应用，例如税务申报自动化、社保办理自动化、数据报送自动化等。（可通过搜索 “政务 RPA 应用” 获取相关案例） 智能办公助手类产品: 市场上已经出现一些智能办公助手类产品，提供日程管理、会议安排、任务提醒等功能，提升个人办公效率。（可通过搜索 “智能办公助手” 获取相关产品信息） 参考指标: 预计使用 Deepseek 自动化办公系统后，重复性人工操作减少 80% 以上，办公流程耗时缩短 50% 以上，整体办公效率提升 40% 以上。 三、 精细化城市治理与基层服务 1. 民生诉求智能分析与高效处置: 场景细化: 更精细化地处理民生诉求，提升治理效能： 诉求意图精准识别: Deepseek 可以更准确地识别民生诉求的意图和情感，例如投诉、建议、求助等，并进行精细化分类，为后续处置提供更准确的依据。 诉求智能分派与协同: Deepseek 可以根据诉求内容、地理位置、部门职责等因素，智能分派工单到相关部门或人员，并实现跨部门协同处理，提高诉求处置效率和协同性。 诉求热点分析与趋势预测: Deepseek 可以分析海量的民生诉求数据，挖掘热点问题和趋势，为政府决策提供参考，例如预测未来一段时间的交通拥堵热点、环境污染高发区域等。 参考案例: 广州市政务服务和数据管理局案例深化: 广州在城市治理端应用 Deepseek，提升民生诉求处理精准度。（第一财经) 成都市 12345 热线智能化升级: 成都市 12345 热线也在积极探索智能化升级，例如智能工单分派、热点问题分析等。（可通过搜索 “成都 12345 智能化” 获取相关报道） 参考指标: 预计使用 Deepseek 智能民生诉求处理系统后，诉求分派准确率提升 20% 以上，平均处置时间缩短 30% 以上，用户满意度提升 10% 以上。 2. 社区服务智能化与精准化: 场景细化: 将智能服务延伸到社区，提升基层治理和服务能力： 矛盾纠纷智能调解: Deepseek 可以分析社区矛盾纠纷案例，构建案例知识库，并辅助调解员进行矛盾分析、解决方案生成、调解话术建议等，提高调解效率和成功率。 社区居民智能画像: Deepseek 可以分析社区居民的各类数据，例如年龄结构、职业分布、服务需求等，构建社区居民智能画像，为社区服务精准化提供数据支撑。 社区治理风险预警: Deepseek 可以结合社区安全数据、舆情数据等，进行社区治理风险研判和预警，例如治安风险预警、舆情风险预警等，提升社区安全水平。 参考案例: 温州市鹿城区 “鹿小数” 案例深化: “鹿小数” 已经沉淀社区服务案例库，用于辅助矛盾纠纷调解。（温州市人民政府) 多地智慧社区建设探索: 国内多地都在积极推进智慧社区建设，例如上海、深圳、杭州等地，探索智能化社区服务和治理模式。（可通过搜索 “智慧社区 案例” 获取相关报道） 参考指标: 预计使用 Deepseek 智能社区服务系统后，矛盾纠纷调解成功率提升 15% 以上，社区服务满意度提升 10% 以上，社区安全事件发生率降低 5% 以上。 3. 城市安全智能预警与应急响应: 场景细化: 提升城市安全管理水平和应急响应速度： 城市安全风险智能研判: Deepseek 可以结合城市各类安全数据，例如交通数据、消防数据、治安数据、气象数据等，进行城市安全风险研判，识别潜在的安全隐患，并进行风险等级评估。 突发事件智能预警: Deepseek 可以实时监测城市运行数据和舆情信息，对突发事件进行智能预警，例如自然灾害预警、公共卫生事件预警、安全事故预警等，为政府应急响应争取宝贵时间。 应急预案智能生成与优化: Deepseek 可以根据突发事件类型和风险等级，智能生成应急预案，并根据历史数据和模拟推演，不断优化应急预案，提升应急处置能力。 应急资源智能调度与协同: 在突发事件发生时，Deepseek 可以辅助应急指挥部门进行应急资源智能调度，例如救援队伍、物资、设备等，并实现跨部门协同联动，提高应急响应效率。 参考案例: 成都市蓉安大模型平台案例深化: 蓉安大模型应用于应急行业，进行安全知识问答、隐患排查、风险评估和预警。（温江区人民政府) 多地城市安全运行中心建设: 国内多地都在建设城市安全运行中心，利用大数据和人工智能技术提升城市安全管理水平。（可通过搜索 “城市安全运行中心” 获取相关报道） 参考指标: 预计使用 Deepseek 城市安全智能预警系统后，突发事件预警时间提前 20% 以上，应急响应速度提升 30% 以上，城市安全事件损失降低 10% 以上。 四、 其他创新应用场景 1. 政策模拟与影响评估: 场景细化: 在政策制定前，利用 Deepseek 进行模拟和评估： 政策效果模拟: Deepseek 可以基于历史数据和经济模型，模拟不同政策方案的效果，例如经济增长、就业影响、环境变化等，为政策制定提供科学依据。 政策风险评估: Deepseek 可以评估政策实施可能带来的风险，例如社会稳定风险、舆情风险、执行风险等，辅助政府进行风险防范。 政策优化建议: 基于模拟和评估结果，Deepseek 可以为政策制定提供优化建议，例如调整政策力度、优化政策措施、完善配套方案等，提升政策的科学性和有效性。 参考案例: 虽然公开案例较少，但政策模拟和评估是政府决策的重要环节，Deepseek 在这方面有巨大的应用潜力。一些研究机构和智库也在探索利用 AI 进行政策模拟和评估。（可通过搜索 “AI 政策模拟 评估” 获取相关研究信息） 2. 政务舆情智能监测与引导: 场景细化: 更智能地监测和引导政务舆情： 舆情实时监测与预警: Deepseek 可以实时监测网络舆情，识别敏感话题和负面舆情，并进行预警，帮助政府及时掌握舆情动态。 舆情分析与趋势预测: Deepseek 可以分析舆情数据，挖掘舆情热点、传播路径、情感倾向等信息，并预测未来舆情趋势，为政府舆情应对提供决策支持。 智能舆情引导与回应: Deepseek 可以辅助政府进行舆情引导和回应，例如生成回应文案、推送权威信息、开展在线互动等，提升政府舆情引导能力和公信力。 参考案例: 政务舆情监测系统已经较为成熟，Deepseek 的加入可以提升智能化水平，例如更精准的情感分析、更智能的趋势预测、更个性化的引导策略。（可通过搜索 “政务舆情监测系统” 获取相关产品信息） 3. 公务员智能培训与学习: 场景细化: 提升公务员队伍的专业能力和学习效率： 个性化学习路径推荐: Deepseek 可以根据公务员的岗位职责、知识结构、学习偏好等，推荐个性化的学习路径和学习资源，提升培训效果。 智能学习助手: Deepseek 可以作为公务员的智能学习助手，解答学习疑问，提供案例分析，进行模拟测试，辅助公务员高效学习。 培训内容智能生成: Deepseek 可以辅助生成培训教材、案例库、考试题库等培训内容，降低培训成本，提升培训质量。 参考案例: 在线教育和智能学习平台已经较为普及，Deepseek 可以应用于公务员培训领域，提升培训的智能化和个性化水平。（可通过搜索 “公务员 在线培训” 获取相关信息） 总结与展望 Deepseek 大模型在政府办公领域的应用场景极其广泛，并且正在从效率提升向更深层次的智能化转型迈进。从智能政务服务、高效政务办公到精细化城市治理，Deepseek 正在帮助政府构建更智能、更高效、更人性化的运行和服务体系。 （本文来源DATA数据社区）

引言：当通用大模型遭遇“职业危机” 想象一下：一位拥有百科全书式知识的“通才”医生，面对患者时却无法准确诊断罕见病；一位精通多国语言的“万能”客服，遇到客户投诉时只会机械复读条款——这就是当前通用大模型的真实困境。它们虽能生成流畅文本、解答常识问题，却在企业实际业务场景中频频“翻车”。 为什么会出现这种矛盾？ 根本原因在于：通用大模型的训练数据覆盖“广度”而非“深度”，缺乏对行业Know-How、企业内部知识、实时动态数据的理解。例如，一家制造企业的设备故障排查需要精确的零件参数、维修记录和供应链信息，而这些恰恰是ChatGPT等通用模型无法触及的“盲区”。 破局之道已然清晰：将通用大模型与行业知识库深度融合，通过RAG（检索增强生成）、向量数据库等技术，构建企业的“场景专属大脑”。这场变革不仅关乎技术升级，更将重新定义企业知识管理的未来。 一、为什么企业需要“场景专属能力”？——从降本增效到决策革命 1.1 通用模型的三大短板 • 知识滞后性：大模型的训练数据截止于特定时间点，无法动态更新（例如无法获取2023年后的行业新规）； • 领域专业性不足：对金融风控、医疗诊断等需要精准知识的场景，错误率可能高达30%以上； • 企业数据隔离：客户信息、内部流程等敏感数据无法直接输入公有模型，导致回答缺乏针对性。 1.2 垂直场景的四大核心诉求 以某银行信贷审批场景为例： • 精准性：识别贷款申请中的虚假收入证明（需调用历史欺诈案例库）； • 实时性：根据最新央行利率政策调整风控规则（需动态更新知识库）； • 可解释性：生成拒绝贷款的理由时必须符合监管要求（需关联法务条款库）； • 安全性：客户隐私数据不出企业内网（需本地化部署知识库）。 结论：通用模型如同“瑞士军刀”，虽功能全面却难以胜任专业任务；企业真正需要的是“手术刀式”的垂直场景解决方案。 二、知识库：大模型垂直化的“记忆中枢”与“决策引擎 2.1 知识库的三大核心作用 • 扩展模型知识边界：将企业内部文档（如产品手册、客服话术）、行业数据库（如药品说明书、法律条文）、实时数据（如设备传感器日志）注入大模型； • 提升输出可控性：通过RAG技术优先检索知识库内容，避免模型“自由发挥”导致事实性错误； • 降低训练成本：无需重新训练百亿级参数模型，仅需优化知识检索与生成链路。 2.2 典型案例：医疗诊断场景的蜕变 案例背景：某三甲医院使用通用大模型辅助读片，误诊率高达25%；引入医学知识库（包含10万份病例、最新诊疗指南、影像数据库）后，流程优化如下： 1. 知识检索：患者输入症状后，模型优先从知识库中检索相似病例、药品禁忌数据； 2. 生成诊断：结合检索结果生成初步建议，并标注引用来源（如《肺癌诊疗指南2024版》第3.2节）； 3. 动态更新：每周同步PubMed最新论文，自动更新知识库内容。 结果：误诊率下降至5%以下，医生审核效率提升60%。 三、如何建设“大模型友好型”知识库？——从数据治理到智能运维 3.1 知识库建设的四步法则 1. 数据治理：从“垃圾堆”到“精炼厂” • 结构化处理：将PDF报告、会议记录等非结构化数据转化为表格、知识图谱； • 质量控制：设立专家审核机制，避免错误知识污染模型（例如删除过期的行业标准）； • 元数据标注：为每份文档添加来源、更新时间、置信度标签。 2. 技术架构：向量数据库+RAG的黄金组合 • 向量化存储：使用BERT等模型将文本转化为向量，存入Milvus、Pinecone等数据库，支持语义检索（例如搜索“心脏疼痛”时自动关联“心绞痛”“心肌梗死”相关条目）； • 检索优化：设计多级检索策略（先关键词匹配，再语义扩展），平衡速度与精度。 3. 动态更新：让知识库“自我进化” • 自动化管道：通过爬虫抓取行业网站、API接入企业业务系统（如ERP、CRM）； • 反馈闭环：记录用户对大模型回答的评分，自动标记低质量知识条目。 4. 权限与安全：知识库的“防火墙” • 分级访问：定义不同角色权限（如客服仅能检索产品手册，工程师可查看技术图纸）； • 数据脱敏：在检索前自动屏蔽身份证号、银行账号等敏感信息。 3.2 制造业实战：设备故障排查效率提升300% 某汽车工厂的知识库建设路径： • 知识来源：设备说明书（PDF）、维修工单（数据库）、工程师经验（访谈录音）； • 技术方案：使用LlamaIndex构建知识图谱，Azure Cognitive Search实现多模态检索； • 效果验证：故障平均排查时间从2小时缩短至30分钟，每年节省运维成本超500万元。 四、企业收益：从“成本中心”到“价值引擎”的跃迁 4.1 可量化的三大价值 • 降本增效：某电商企业客服机器人接入知识库后，人力成本降低40%，响应速度提升5倍； • 风险控制：某保险公司通过关联知识库中的欺诈案例库，识别出15%的高风险理赔申请； • 知识资产沉淀：企业隐性知识（如资深员工经验）转化为可复用的数字资产，避免人才流失导致的信息断层。 4.2 长期战略意义 知识库将成为企业的“第二大脑”——它不仅服务于当下的大模型应用，更为未来的AI迭代提供燃料。当行业进入多模态、自主Agent时代时，深耕知识库的企业将具备“数据-知识-决策”的全链路竞争优势。 未来已来，唯“专业者”生存 在生成式AI的浪潮中，一个残酷的真相愈发清晰：没有知识库支撑的大模型，就像失去记忆的智者，空有计算力却无法落地生根。当医疗、金融、制造等领域的“场景专属模型”开始批量涌现，企业之间的竞争将不再局限于算法优劣，而是演变为知识资产密度与迭代速度的较量。 行动建议：立即启动企业知识库的“三步走”计划—— 1. 知识审计：盘点现有数据资产，识别高价值内容； 2. 技术选型：评估RAG框架、向量数据库与现有IT系统的兼容性； 3. 试点验证：选择1-2个核心场景（如客服、培训）进行最小化验证。 这场转型没有捷径，但有一件事可以确定：未来十年，最稀缺的不是算力，而是将行业知识转化为AI能力的“炼金术士”。而你，准备好成为其中的一员了吗？ 来源（公众号）：AI数据推进器

时代所求，非智不可。 当下各大企业纷纷加码数字化转型，探索数智化之道。数字化转型并非终点，而是持续进化的旅程。 数字化转型犹如登山，分三个阶段：信息化是营地，数字化是攀登，数智化是峰顶。每个阶段各有特性，互为衔接，循序渐进。 今天，我们一起看看这三个阶段如何让企业步步为营，最终实现数字化的智能进化。 信息化：让数据有迹可循 企业初入数字化转型，首先面临信息碎片化问题。 信息化阶段就像给企业装上"数字神经系统"，收集、记录、传递各类业务信息。 张总经营一家中型制造企业，手工记账、纸质订单、电话沟通是常态。 引入ERP系统后，各部门数据实时共享，库存信息精准掌握，采购与生产协同无缝对接。 信息化核心是业务数据化，将线下流程搬到线上。IT系统成为流程载体，打破信息孤岛，构建透明、高效的信息枢纽。企业能准确把握业务状态，优化资源配置，提高管理效率，降低运营成本。 信息化好比给企业安装"数字化基础设施"，为下一阶段奠定基础。 企业经理人关注点应放在业务流程IT化改造、系统应用推广、信息共享机制建立上，形成统一数据视图。 数字化：让数据创造价值 随着业务系统不断完善，企业积累海量数据。数字化阶段的关键词是数据业务化，聚焦如何挖掘数据潜在价值，指导业务决策。 李总运营一家电商平台，拥有大量用户行为数据。通过搭建数据分析平台，他们发现周四晚间是用户购买高峰，且女性用户对搭配推荐转化率高。据此优化营销策略和人力排班，销售额增长23%。 数字化阶段，企业依托大数据、云计算技术，构建数据分析平台，实现多维度分析。数据从被动记录转变为主动驱动，通过数字建模优化企业运作逻辑。 数字化战略关键在于数据治理与数据产品开发。确保数据准确性、完整性、安全性是前提，开发各类数据产品满足业务需求是核心，培养员工数据素养形成数据驱动文化是保障。 数字化最大优势在于打通各系统间壁垒，实现数据连接与共享，通过精准分析提升决策效率，降本增效，精准把握市场脉搏。 数智化：让数据自己做决策 智能时代，企业竞争关键在于创新速度与决策精准度。 数智化阶段引入人工智能技术，实现数据要素智能化应用，达到业务创新与管理升级。 王总掌管一家物流企业，通过AI智能调度系统，实现路线实时优化、异常情况自动预警和处理方案推荐。系统能基于历史数据预测货运需求，自动调整车辆配置，将运力利用率提升35%，运输成本下降18%。 数智化关键在于搭建决策机制自优化模型，整合AI、大数据、云计算、区块链、物联网等技术，实现状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的闭环。企业不只分析数据，而是让系统"思考"如何最优决策。 数智化本质是业务创新，是运营管理智能化创新。通过技术重构业务流程与决策机制，企业能更敏捷应对市场变化，创造全新业务生态和价值模式。 成功案例显示，数智化转型能够重塑价值链，提升效率，规避风险，创造商业新模式。推动企业从业务运营到产品服务创新，提升用户体验，构建新竞争优势。 面对未来市场竞争，能够完成从信息化、数字化到数智化全链路转型的企业，将占据更有利市场地位，赢得更宽广发展空间。 数字化转型绝非简单技术应用，而是企业思维模式、组织架构、业务流程的系统性变革。 每个阶段都有各自使命，循序渐进推进这一进化过程，企业方能实现质的飞跃，迎接智能时代的挑战与机遇。 来源（公众号）：大数据AI智能圈

AI技术的爆炸式发展正悄悄改变数据治理领域。 人工智能时代的数据治理不再是简单的数据管理，而是一场从人工到智能的进化。 大模型时代里，数据爆炸式增长、来源日益多样化，组织必须重新思考数据治理的方式和目标。 数据治理的智能化变革 传统数据治理强调"人工"——人工规范、人工处理、人工维护，繁琐且耗费大量资源。 项目经理在初始阶段面临用户需求捕获不全面、数据标准定义混乱、元数据缺失等问题，疲于应付各类型异常数据处理。 数据分析师反复统计相同指标却得到不同结果，领导着急报表，IT负责人频繁修改代码。 这些痛点直接影响数据质量，制约业务决策。大模型时代为数据治理带来颠覆性革新机会。 AI赋能的数据治理与传统数据治理相比具有三大核心优势： 自动化：大模型可学习数据治理规则模式，自动处理标准制定、元数据完善、数据质量校验等重复性任务，减少人工成本。金融行业一家大型银行应用AI治理平台后，数据标准制定效率提升70%，原来需要数周的工作现在只需两天即可完成。 实时性：传统数据治理通常滞后于业务变化，AI赋能后能实时监控数据变化，立即发现异常并处理。某零售企业利用智能监控系统，将异常数据检测时间从小时级缩短至分钟级，有效避免了错误数据对实时决策的影响。 扩展性：大模型具备持续学习迭代能力，能适应日益复杂的业务变化。一家制造企业的AI数据治理系统在运行半年后，对异常情况识别准确率从初期的82%提升至97%，这种"越用越聪明"的特性是传统系统无法比拟的。 AI在数据治理全流程中的实践应用 智能化数据治理不是简单把AI嵌入原有系统，而是对整个数据治理流程的重构。以下是AI在数据治理关键环节中的应用。 数据标准智能管理 传统数据标准制定过程繁琐，标准解释晦涩难懂，对业务部门近乎"天书"，导致标准难以落地。AI赋能后的数据标准管理体现在三方面： 智能制定：某企业利用大模型分析历史数据和外部标准，自动生成适合企业特点的数据标准草案，将标准制定时间缩短70%，标准一致性提升35%。 智能落标：区分前向落标（建表阶段自动匹配标准）和后向落标（存量数据智能匹配标准）。一家保险公司通过AI落标技术，3天完成50万字段标准映射，人工预计需要1个月。 智能维护：大模型持续监测业务变化，主动提出标准更新建议。某电商平台采用智能维护后，标准更新响应时间从原来的2周缩短至2天，使业务和数据标准协同性大大增强。 元数据智能管理 元数据是数据治理的基础，但企业元数据采集常面临信息不全、人工补充成本高的挑战。大模型在元数据管理中展现强大能力： 智能填充：某银行利用大模型推理能力，基于基础技术元数据自动填充中文名称、业务口径、描述、标签等信息，元数据完整度从45%提升至92%。 血缘智能挖掘：大模型能解读复杂SQL、存储过程、ETL脚本，自动生成精确血缘关系。某电信企业应用AI血缘分析，字段级血缘解析成功率提升40%，数据追溯时间缩短85%。 智能分类与推荐：大模型可基于数据特征自动推荐分类和目录，并针对不同用户个性化推荐数据资源。某制造企业引入此功能后，数据利用率提升55%，用户数据查找时间减少60%。 数据质量与安全智能管理 数据质量是企业数据治理的核心，AI在这方面的应用尤为广泛。质量规则智能推荐、异常自动定位、智能修复等功能显著提升质量管理效率。某科技公司通过AI质量管理，数据质量问题自动检出率提升3倍，异常处理时间缩短75%。 数据安全方面，大模型可进行敏感数据智能识别、脱敏规则推荐、风险智能识别等。一家医疗机构利用AI检测系统，敏感数据识别准确率从原来的80%提升至98%，有效防范了数据安全风险。 结语 AI+数据治理正引领数据管理从"人海战术"向"智能引擎"转变。企业不再被动应对数据问题，而是主动预测和防范可能的数据风险，数据质量不再只是IT部门的责任，而是通过智能化手段真正融入到企业日常运营中。 随着生成式AI和大模型技术不断突破，数据治理将进入全新阶段。多模态数据处理能力将使非结构化数据治理更加高效；联邦学习和差分隐私等技术将在保护隐私的同时实现数据价值最大化；AI系统将具备自我监控与自我修复能力，实现数据治理的完全自动化和持续优化。 来源（公众号）：大数据AI智能圈

来源（公众号）：AI数据推进器 当AI成为“数字军火”，数据治理即弹药质检体系 2024年，某跨国银行因客户信用数据混杂，导致AI风控模型误判率激增，单季度坏账损失超2.3亿美元；同年，某省会城市政务AI系统因数据标准不统一，无法实现跨部门协同，民生服务响应延迟率达47%。这些事件揭示了一个颠覆性规律：AI系统的价值上限，由数据治理能力决定。 在AI技术从“实验室创新”迈向“产业级应用”的今天，数据治理已从IT运维的附属品，进化为企业构建AI竞争力的核心基础设施。它不仅是技术问题，更是组织架构、商业模式的系统工程。 数据治理的质量，决定AI系统的社会公信力。 一、AI落地的三重困境：数据治理缺失的代价 1. 数据质量黑洞：AI的“慢性毒药” 全球权威咨询机构IDC数据显示，企业数据资产中仅35%符合AI训练标准。某新能源车企的教训极具代表性：其自动驾驶系统因传感器数据时延误差超过50毫秒，导致2023年发生3起重大安全事故，直接损失超10亿元。 核心矛盾： • 静态数据 vs 动态需求：传统数据管理无法满足AI实时性要求； • 局部优化 vs 全局协同：部门级数据治理难以支撑跨系统AI应用； • 人工干预 vs 自动化治理：手工清洗成本占数据运维预算的68%（来源：Gartner）。 2. 合规风险悬崖：AI的“达摩克利斯之剑” 《欧盟人工智能法案》规定，高风险AI系统必须通过数据治理合规审查。某跨国药企因临床试验数据未通过GDPR治理认证，导致价值12亿美元的AI药物研发项目被迫终止。 风险图谱： • 隐私泄露：医疗、金融数据泄露单次事件平均损失达420万美元； • 算法歧视：招聘AI因历史数据偏差，导致女性候选人通过率降低37%； • 知识产权：未脱敏数据训练出的模型，可能侵犯商业秘密。 3. 价值转化断层：AI的“空中楼阁” 麦肯锡调研显示，78%的企业AI项目因数据治理缺陷未能实现预期收益。某零售巨头斥资2亿元建设的智能推荐系统，因用户行为数据未打通，实际转化率仅为设计目标的1/3。 二、数据治理的“四步筑基法”：从混沌到秩序的实践路径 1. 数据资产盘点：绘制企业数据地图 • 实践工具：采用DCMM（数据管理能力成熟度评估模型），建立数据资产目录； • 典型案例：某国有银行通过资产盘点，识别出34%的冗余数据，释放存储成本超8000万元。 2. 治理体系构建：建立“三位一体”机制 • 组织保障：设立首席数据官（CDO），打破部门数据壁垒； • 技术支撑：部署智能数据质量管理平台，实现自动化清洗与溯源； • 制度设计：制定《数据质量红黄线管理办法》，纳入绩效考核。 3. 技术能力升级：AI赋能的智能治理 • 动态清洗：联邦学习实现跨机构数据协同治理，准确率提升至92%； • 语义解析：NLP技术将非结构化合同文本转化为结构化数据，效率提升50倍； • 血缘追踪：区块链技术记录数据全生命周期，满足审计追溯需求。 4. 价值释放闭环：从治理到商业变现 • 数据产品化：某物流企业将运输数据治理后封装为API，年收益增长45%； • 生态协同：制造业与高校共建工业数据联盟，研发周期缩短30%； • 合规变现：医疗数据脱敏后授权科研机构，开辟合规收入新渠道。 三、未来图景：数据治理的“升维竞争” 1. 技术融合：治理即服务（GaaS） • 云原生治理：阿里云推出“数据治理即服务”，支持企业按需调用治理能力； • AI原生治理：微软Azure AI实现数据治理与模型训练的端到端自动化。 2. 标准重构：全球数据治理新秩序 • 国际互认：RCEP框架下建立跨境数据治理认证体系； • 伦理先行：IEEE发布《AI数据伦理治理白皮书》，定义数据使用的道德边界。 3. 组织进化：数据驱动型企业的诞生 • 决策革命：75%的高管将数据治理成效纳入战略会议议题； • 人才重构：“数据治理架构师”成为企业C-suite标配岗位。 二、数据治理的“四步筑基法”：从混沌到秩序的实践路径 1. 数据资产盘点：绘制企业数据地图 核心逻辑： “企业数据资产如同地下矿藏，治理的第一步是勘探矿脉。” 数据资产盘点需完成三项关键任务：资产识别、价值评估、风险扫描。 实施路径： • 工具层：采用元数据管理系统（如Apache Atlas），自动扫描数据库、文件系统、API接口等数据源，生成数据资产目录。 • 业务层：业务部门与IT部门联合开展“数据血缘工作坊”，追溯数据从产生到销毁的全生命周期。 • 价值层：建立数据资产价值评估模型，从使用频率、业务贡献度、合规风险三个维度量化资产价值。 典型案例： 某国有银行通过资产盘点，发现： • 冗余数据：客户地址信息在CRM、风控系统中有12种不同格式，清理后释放存储空间30%； • 沉睡数据：2018年客户行为日志未被使用，经分析后用于反欺诈模型，坏账率下降1.2%； • 高危数据：未脱敏的客户身份证号在测试环境暴露，修复后规避潜在罚款超5000万元。 挑战与对策： • 挑战：跨系统数据定义不一致（如“客户”在财务系统指个人，在供应链系统指企业）； • 对策：建立企业级数据字典，定义500+核心数据项的业务含义与格式标准。 2. 治理体系构建：建立“三位一体”机制 核心逻辑： “数据治理需要组织、制度、技术的铁三角支撑。” 组织架构设计： • 决策层：首席数据官（CDO）直接向CEO汇报，统筹数据战略； • 管理层：设立数据治理委员会，成员包括IT、法务、业务部门负责人； • 执行层：任命数据管理员（Data Steward），负责具体数据域的质量监控。 制度设计要点： • 数据质量红黄线：核心业务数据（如交易记录）错误率超过0.1%触发熔断机制； • 数据共享协议：明确数据使用范围、脱敏要求、责任归属（参考欧盟《数据治理法案》）； • 伦理审查：AI模型训练数据需通过公平性、透明性评估。 技术支撑体系： • 主数据管理平台：统一管理客户、供应商等核心数据，支持版本控制与变更追溯； • 数据质量管理工具：内置200+质量规则模板，自动检测缺失值、重复值、逻辑矛盾； • 数据血缘分析引擎：可视化展示数据加工链路，定位问题源头。 案例： 某跨国零售企业通过治理体系重构，实现： • 效率提升：数据质量问题平均修复时间从7天缩短至4小时； • 成本优化：消除重复数据后，每年节省存储与计算资源费用1200万美元； • 合规保障：客户隐私数据访问记录100%可审计，通过GDPR合规审查。 3. 技术能力升级：AI赋能的智能治理 技术演进路线： • 1.0时代（人工治理）：手工清洗+规则引擎，适用于小规模结构化数据； • 2.0时代（机器辅助）：机器学习自动识别异常，人工复核关键数据； • 3.0时代（AI自治）：联邦学习实现跨组织数据协同治理，区块链确保操作可追溯。 关键技术突破： • 动态数据清洗： 某物流企业应用时空数据清洗算法，自动修正GPS坐标偏差，运输路径优化后油耗降低8%； • 语义治理： 保险行业利用NLP技术解析保单文本，将非结构化条款转化为结构化数据，理赔处理效率提升40%； • 数据安全网关： 政务云平台部署“隐私计算+区块链”解决方案，实现数据可用不可见，共享效率提升5倍。 4. 价值释放闭环：从治理到商业变现 价值转化模型： 数据治理 数据质量提升 AI模型优化 业务场景落地 商业价值创造 反哺治理投入 变现路径： • 内部赋能： 某制造企业通过数据治理，使工业质检AI准确率从82%提升至96%，年节省质检成本3000万元； • 外部输出： 某电商平台将用户画像数据封装为API，开放给第三方开发者，年API调用量超10亿次，收入增长27%； • 生态共建： 医疗行业联盟共享脱敏临床数据，联合研发新药研发周期缩短40%，论文产出量提升3倍。 关键指标： 指标 治理前 治理后 提升幅度 数据可用率 58% 92% +59% AI模型训练效率 3天 6小时 +75% 数据产品收入占比 2% 15% +650% 三、未来图景：数据治理的“升维竞争” 1. 技术融合：治理即服务（GaaS） 什么是GaaS？ 想象企业使用数据治理就像使用“水电”一样简单： • 按需调用：需要数据清洗服务？打开云平台，选择“去重+格式标准化”套餐，一键启用； • 自动升级：当企业引入新业务系统，治理平台自动适配新数据类型，无需人工配置； • 按效果付费：根据数据质量提升幅度（如错误率下降比例）支付费用。 实际案例： 某初创公司使用阿里云“数据治理即服务”，两周内完成原本需要3个月的数据治理工作，成本仅为自建团队的1/5。 2. 标准重构：全球数据治理新秩序 三大趋势： • 国际互认： 未来跨国企业需通过“全球数据治理认证”（类似ISO认证），才能进入欧盟、东南亚等市场； • 伦理先行： AI训练数据必须通过“道德体检”，例如： • 招聘AI不得包含性别、种族等歧视性数据； • 医疗AI需通过患者知情同意审查； • 行业联盟： 汽车、航空等行业将组建数据治理联盟，共享最佳实践与合规模板。 企业应对： • 设立“全球数据合规官”岗位，监控各国法规变化； • 建立数据治理“沙盒”，在隔离环境中测试新数据应用。 3. 组织进化：数据驱动型企业的诞生 未来企业画像： • 决策革命： 董事会讨论议题70%基于实时数据看板，而非经验汇报； • 人才重构： 出现新岗位“数据治理架构师”，需同时掌握数据工程、法律合规、商业分析技能； • 文化重塑： 员工晋升考核包含“数据素养”指标，例如： • 能否正确解读数据血缘关系； • 是否主动报告数据质量问题。 典型案例： 某互联网巨头推行“全员数据治理计划”后： • 产品经理自主修复数据问题占比从5%提升至60%； • 市场活动ROI因数据精准度提升，从1:3增长至1:8。 数据治理——企业穿越AI周期的诺亚方舟 当大模型从“技术奇观”变为“生产工具”，数据治理的价值已超越成本范畴，成为决定企业存亡的战略工程。它不仅是技术护城河，更是商业伦理的守护者、社会价值的放大器。正如管理学家德鲁克所言：“预测未来的最好方式，是创造它。”而数据治理，正是企业创造未来的基石。 “AI让商业竞争进入纳米级赛道，而数据治理，是企业唯一不能妥协的起跑线。”

在不少企业的数据系统中，可能会遇到这样的问题： 不同系统里都有个叫“客户ID”的字段，一个是营销系统里的潜在客户编号，一个是CRM里的注册用户ID，另一个是订单系统里的付费客户主键，这些字段名看起来一样，实际含义却完全不同，数据团队拉错字段算错指标，分析有误，业务根本无法展开。 这些问题看似是字段管理没做好，其实背后真正的原因是：没有建立起统一的数据模型，数据结构在最开始就没对齐。 在正文开始前，给大家分享数据仓库和大数据平台建设解决方案：整合多源业务数据，为企业提供一站式数据仓库建设和上层数据产品集成应用解决方案，构建集数据集成、报表制作展示、BI数据分析于一体的大数据平台。 01 数据建模VS数据模型 一、数据模型是“结果”，建模是“过程” 数据建模 数据建模是将业务世界中的对象、行为和规则，通过结构化方式映射为数据模型的过程。简单来说，数据建模就是基于业务理解，对数据进行结构化设计，让数据变得可读、可用、可分析。 通过建模，企业可以明确“有哪些数据”“数据之间是什么关系”“哪些是关键指标”“业务如何通过数据来决策”，并最终将这些信息固化为可以落地执行的模型结构，服务于查询、分析与运营等核心场景。 它的目标不只是“把数据装进数据库”，而是让数据具备业务语义，让使用者能准确、快速地获取有价值的信息，及时作出反应，为企业创造更高的效益。 数据模型 数据模型是一种抽象化的表达方式，用于描述数据的结构、数据之间的关系以及相应的业务规则。它通过“实体 + 关系 + 约束”的方式，把业务世界中的各种对象（例如客户、产品、订单）转换为数据系统可识别的结构化表达。 它不直接存储数据，但决定了数据该如何组织、如何命名、如何关联。例如你看到的一张星型模型结构图、一套表结构说明文档、一个订单主题域ER图，都是典型的数据模型成果。 可以说数据建模是从业务理解出发，来制定这些模型的过程。 二、为什么要数据建模 在数据治理实践中，很多企业面临一个共同问题：标准有了，规范也定了，但数据依然“该乱还乱”。字段命名混乱、指标口径不一致、数据质量难保障，这些现象屡见不鲜。很多时候，企业投入大量精力梳理命名规则、指标定义和质量标准，却发现真正上线使用时，系统里依旧“一团糟”。 造成这一现象的核心原因在于，这些标准并没有以结构化的形式进入数据系统，缺乏有效的承载方式。仅靠文档记录和口头协商，远远不足以支撑数据在全流程中的规范执行。 数据建模，正是解决这一问题的关键手段。 通过建模，企业可以将字段标准、指标规则、质量约束等要求，转化为清晰的模型结构，固化为表结构、字段定义、数据关系等内容。这些模型不仅在开发阶段为数仓提供了统一的结构指导，也在后续的ETL流程、BI使用、数据校验中持续发挥作用。 建模后的数据仓库，不再是简单的“数据搬运”，而是带有明确业务语义和结构逻辑的系统。数据字段命名规范可查、表之间的关系清晰可溯、指标的计算逻辑在建模阶段就已沉淀，避免了开发过程中的主观判断与重复定义。同时，建模还能作为数据质量校验的基准，辅助实现自动化的入库校验和事后核验，支撑数据治理的闭环落地。 可以说，数据建模是贯穿“标准制定、开发实现、数据使用与质量管控”的核心桥梁。没有建模，数据标准就无法嵌入业务流程和系统执行，数据仓库也很难真正“被使用”起来。 因此，在数据仓库建设中，建模不仅是第一步，更是决定后续数据能否高效复用、业务是否能够理解和使用的关键环节。 三、数据建模三阶段 建模阶段怎么走？从抽象到落地，通常分为概念建模、逻辑建模、物理建模三个阶段： 概念建模：从业务出发，识别关键实体（如客户、产品、订单）及它们之间的关系，是数据世界的“草图”。 逻辑建模：在概念模型基础上，引入字段、主键、外键、依赖关系等，更贴近系统语言，但不依赖具体技术平台。 物理建模：最终将逻辑结构落地到数据库，设计表结构、索引与存储策略，是数据系统正式运行的蓝图。 也有部分大型项目会在最前面增加“业务建模”阶段，用于整体流程梳理与业务主题域划分，从而构建更稳的建模起点。 02 数据建模的几种方式 数据建模没有唯一标准，不同场景用不同方法适用于不同的业务目标和技术背景，看看三种常见的数据建模方法：哪种适合你？ 一、范式建模 范式建模（3NF，全称 Third Normal Form）来自传统数据库设计领域，是一种注重数据一致性与结构规范性的建模方法。在这个体系下，一条数据永远只出现一次，所有字段必须符合严格的依赖逻辑，不能出现“同名异义”或“多余字段”这种情况。 举个例子，如果你在构建一个用于业务记录和追踪的系统（比如订单录入系统、客户资料维护平台），你一定不希望某条订单信息在多个表里重复存在，更不希望有一天你发现某个“客户名称”在系统里有三种拼写。 这时候，范式建模就是你最靠谱的底层设计方案：它能确保每一份数据都来源可追、依赖清晰；帮你维护数据质量，让更新、删除都不牵一发而动全身；还能避免数据冗余，提升系统的稳定性与安全性。 所以，范式建模常常被用于构建ODS层，以及各种对数据一致性要求极高的业务记录系统，比如银行账务、医疗档案、生产管理等领域。 当数据结构太规范、分得太细，一次查询就得关联七八张表，查询效率就会大打折扣，特别是在面对需要“横向分析、纵向对比”的BI报表场景时，范式建模反而成了一种“性能瓶颈”。某些时候老板希望一键拉出“某类客户在近12个月的消费分布”，用范式建模的结构可能就是又慢又卡还容易报错，这时候就该考虑另一种更适合“分析型场景”的建模方式了，比如我们接下来要讲的——维度建模。 二、维度建模 维度建模（Dimensional Modeling）是由 Kimball 首先提出的一种数据建模方法，主要应用于数据集市的构建，适用于以分析需求为主导的业务场景，以“业务流程”为核心，以“事实数据”为中心，通过组织维度（如时间、地区、产品等）和度量指标（如销售额、订单数、访问量等），形成面向主题的分析数据结构。 维度建模将表划分为两类：事实表和维度表，通过它们之间的关联构建模型结构，前者用于存储可度量的业务事件（如交易、订单、点击），后者用于描述这些事件发生的背景信息（如发生时间、发生地点、客户身份等）。 换句话说，维度建模就是为“看得懂、分析快”而设计的结构，它不追求字段最规范、结构最严谨，而是优先考虑业务使用时的便捷性，维度建模让数据像拼图一样组成业务故事：一张订单背后有哪些客户？这位客户来自哪里？在什么时间下的单？买的什么商品？…… 这些信息原本可能散落在多个系统表中，维度建模把它们重新整合，让业务视角可以一目了然地串联起来，相比范式建模强调“数据不重复、结构不冗余”，维度建模在意的是“查询效率高、业务口径准、指标逻辑清晰”。 在维度建模过程中，通常包括以下几个核心步骤： 1、选择业务过程：明确需要建模的业务主题，例如“订单处理”或“客户注册”； 2、声明粒度：确定事实表中一行数据的含义，例如“每一笔订单”或“每一订单中每个商品”； 3、识别维度：从业务场景中识别出可供分析的维度，例如“时间”、“客户”、“产品”等； 4、确定事实：确定需要追踪的度量指标，例如“金额”、“数量”、“时长”等。 维度建模最常采用的模型结构是星型模型（Star Schema），即以中心事实表为核心，连接多个维度表，其他常见结构还包括雪花模型和星座模型。 标准的星型模型，维度只有一层，分析性能最优 雪花模型具有多层维度，比较接近三范式设计，较为灵活 星座模型基于多个事实表，事实表之间会共享一些维度表，是大型数据仓库中的常态，是业务增长的结果，与模型设计无关 总的来说，维度建模是以业务分析为导向的数据建模方式，它用数据语言表达业务过程，强调主题清晰、结构简洁、分析高效，主要适用于数据集市层，但很难提供一个完整地描述真实业务实体实体之间的复杂关系的抽象方法。 三、实体建模 实体建模（Entity Modeling），是一种从业务视角出发，抽象现实世界中“事物”及其“关系”的建模方法，是数据建模工作中最基础、也最贴近业务本质的环节。 它强调对业务对象，即“实体”的定义，以及实体之间逻辑关系的刻画，每个实体通常对应业务中一个可以独立存在的“事物”，如客户、订单、产品、合同等；实体之间的关系则描述它们在业务中的连接方式，比如“一位客户可以下多个订单”、“一个订单中包含多个商品”。 在数据建模流程中，实体建模一般作为概念建模阶段的主要任务，用于描述企业核心业务概念及其结构、澄清各业务对象之间的联系、为后续逻辑建模和物理建模奠定基础。 实体建模常见的表示形式是 ER 图（Entity-Relationship Diagram），通过“实体Entity”、“属性Attribute”和“关系Relationship”的组合来构建业务蓝图。 在任何一个大型的数据系统建设中，实体建模往往都是从零开始搭建的起点，不能一上来就做范式设计、也不能立刻搭建事实表和维度表，因为这时候连“客户”“订单”等基本业务实体的定义都可能模糊不清。 只有在实体建模阶段，把核心对象抽象清楚、业务边界理顺，后续才能正确构建维度建模结构（哪些维度归属哪个主题）、合理拆解逻辑模型（如何定义主键、外键、依赖）、稳妥推进数据标准制定与元数据管理。 可以说，如果没有良好的实体建模，数据建模工作就缺乏“地基”，再多的结构也只是空中楼阁，和维度建模、范式建模相比，实体建模强调的是“抽象能力”和“沟通能力”，不讲求性能，也不立即落地，但它的意义在于让所有数据工作都有了一个共同的起跑线。 实体建模强调业务抽象，范式建模强调结构规范，维度建模则追求分析效率。三者各有所长，服务于不同的数据使用场景。在真实项目中，没有哪一种建模方式是“标准答案”，更多时候，它们是协同使用、分层应用、动态演进的，理解建模方法背后的系统逻辑和业务目标，才是做好数据建模的第一步关键。 来源（公众号）：五分钟学大数据

当政务服务学会“主动思考” 在传统政务服务中，“跑断腿”“重复提交材料”曾是群众办事的痛点。如今，随着大数据与人工智能技术的深度融合，政务服务正经历一场从“被动响应”到“主动服务”的范式革命。国务院《新一代人工智能发展规划》明确提出“开发适于政府服务与决策的人工智能平台”，而各地实践表明，这场变革已不再停留于技术试验，而是真正让数据流动起来、让治理“聪明”起来。 一、数据治理：从“沉睡档案”到“主动预警” “数据如水，治理如渠。当沉睡的档案被唤醒，城市的脉搏便清晰可见。” 以南京市雨花台区“12345工单分析助手”为例，这一系统通过整合全区工单数据，构建实时分析模型，不仅能快速定位市民诉求，还能预测高频问题并提前调配资源。例如，当某社区连续出现多起“楼道照明故障”投诉时，系统自动关联历史维修记录与网格员巡查数据，生成预警工单并匹配维修团队，将问题解决周期从平均3天压缩至24小时内。 技术内核： • 智能分拨：基于事件主题与部门职能的语义匹配，工单分拨准确率从70%提升至95%。 • 趋势研判：通过深度学习挖掘季节、区域与事件类型的关联规律，提前部署防汛、供暖等季节性服务资源。 二、AI赋能：“免申即享”背后的治理温度——从“被动审批”到“主动关怀” 政务服务从“人找政策”到“政策找人”的转变，不仅是技术能力的突破，更是治理理念的升维。AI赋能的“免申即享”模式，通过数据共享与智能匹配，将冰冷的政策条款转化为温暖的生活支持，重构了政府与群众的信任纽带。 1. 技术内核：数据流动与智能匹配的双重革命 • 数据共享底座：以襄阳为例，其“政策通”平台归集了18.5万家企业数据，打通社保、市场监管等800余项垂管数据接口，构建动态关联的“人-房-企”数据库，实现高龄补贴、生育津贴等30项民生服务“无感兑现”。例如，系统通过分析社保缴纳记录与年龄信息，自动筛选出即将年满80岁的老人名单，社区主动上门办理补贴，避免老人因信息不对称而错过福利。 • 智能匹配引擎：深圳龙华区的“政策AI计算器”将政策拆解为334项标签，企业仅需输入基础信息，3分钟内即可获得精准匹配的补贴方案。平台上线后累计发放补贴21.6亿元，惠及1500余家企业，其中11.6亿元通过“免申即享”直达账户。 2. 温度实践：政策直达背后的“民生微创新” • 场景化服务设计：肇庆高新区将“免申即享”与人才服务深度融合，针对创新创业人才推出“生活补贴秒到账”功能。系统自动关联社保缴纳记录、学历认证数据，符合条件的申请人无需提交任何材料，补贴直接打入社保卡账户，办理时间从6个月压缩至“秒级”。 • 全周期关怀链条：上海“一网通办”平台上线439项“免申即享”服务，覆盖从企业开办到民生保障全场景。例如，企业完成工商注册后，系统自动推送“初创企业扶持包”，包含税费减免、场地租赁补贴等政策，服务总量超4200万次。 “当AI学会‘察言观色’，政策便不再是文件柜里的沉睡档案，而是化身为城市街巷中的温暖触手。” 三、技术赋能的边界：效率与温度的平衡术——在“智能狂奔”中守护人性之光 技术赋能的终极目标不是用算法取代人类，而是通过人机协同实现效率与温度的共融。各地实践表明，唯有在数字鸿沟弥合、算法偏见防控、数据安全加固三大边界上筑牢防线，才能真正实现“科技向善”。 1. 数字鸿沟：为“慢行者”保留人工通道 • 适老化改造：深圳福田区政务大厅设立“无柜台帮办区”，500余名志愿者为老年人提供“手把手”服务。例如办理医保报销时，工作人员通过纸质表格采集信息，后台同步录入系统，既保留传统办事习惯，又实现数据归集。 • 县域下沉实践：襄阳在100个社区部署“AI社区助手”，针对农村地区网络覆盖不足问题，开发离线语音交互功能。老年人通过方言对话即可办理“高龄补贴认证”，系统自动调用预存数据生成工单，人工复核后直接拨付。 2. 算法偏见防控：在“机器决策”中嵌入人性复核 • 动态纠偏机制：杭州市在孤寡老人用水量监测场景中，为AI预警系统增设“人工核实层”。当系统检测到某户用水量骤降时，先由社区网格员上门确认是否为突发疾病，避免误判独居老人节俭习惯为“异常”。 • 透明化规则设计：上海浦东新区公开“建设工程规划许可”AI审核逻辑，将699个字段的填写规则转化为可视化流程图，企业可实时查看审核进度与扣分项，首办成功率从67%提升至98%。 3. 数据安全：筑牢“便捷性”与“隐私性”的防火墙 • 最小化采集原则：肇庆高新区“免申即享”平台采用“数据沙箱”技术，企业敏感信息（如财务报表）仅在加密环境中用于资格核验，结果输出后立即销毁原始数据。 • 权限分级管控：深圳龙华区建立“数据血缘地图”，明确每条政策兑现数据的来源与使用轨迹。例如惠企补贴发放时，财政部门仅能查看资金匹配结果，无法获取企业纳税明细等原始信息。 专家洞察： 华南师范大学马颜昕研究员指出：“政务AI应定位为‘超级助理’——它负责处理80%的标准化事务，而人类专注于20%需要价值判断的复杂决策。这种‘人机共生’模式，才是数字治理的可持续发展路径。” 四、未来图景：从“数字孪生”到“治理共生” 趋势展望： • 全域下沉：DeepSeek开源模型推动县域治理“轻量化转型”，一台AI芯片一体机即可满足乡镇政务深度应用。 • 无感服务：宁陵县试点“智能预审”，通过历史行为数据预判群众需求，实现养老认证、医保报销等服务的“静默办理”。 “当技术成为温暖的桥梁，治理便不再是冰冷的规则，而是流淌在城市血脉中的共情力。” 以“智”提“质”，让治理回归人本初心 政务数字化转型的终极目标，并非追求技术的“炫技”，而是让每个市民感受到“被看见”的尊重。从南京的工单预警到南宁的“扫脸即办”，从深圳的“AI公务员”到杭州的“人工复核”，这些实践揭示了一条真理：技术的温度，在于始终以人的需求为坐标。正如清华大学唐啸教授所言：“唯有坚持技术赋能与人文关怀并重，方能走出中国特色的数字治理创新之路。” 来源（公众号）：AI数据推进器

一、会议背景 随着数据成为国家基础性战略资源和数字经济发展的核心引擎，2023年以来，国家密集出台多项政策，推动数据从“可用资源”向“数据资产”转型。 企业数据与公共数据的开发利用迈入新阶段，《企业数据资源相关会计处理暂行规定》《数据资产全过程管理试点方案》等文件相继落地，标志着数据资产化管理已成为行业共识。 然而，当前数据与财务领域的壁垒、合规风险等问题仍制约着数据价值的释放，亟需一套跨领域、可落地的数据资产管理能力标准。 在此背景下，中国信通院牵头联合中国通信标准化协会成员单位共同研制《数据资产管理能力要求》团体标准。作为参编单位之一，龙石数据积极参与标准首次讨论会，与行业专家共商数据资产管理能力建设路径。 二、供研标准框架，深度参与行业共建 会议聚焦数据资产管理能力的核心框架设计，结合央国企、民营企业、地方数据局及公共数据授权运营机构的实践需求，明确了能力建设的核心要点。 龙石数据与各参编单位及专家代表深入探讨了数据资产管理的技术路径、合规要求及财务衔接等关键议题，为标准的科学性和实用性贡献了实践经验与行业洞察。

在这个数据AI的时代，DeepSeek作为新一代AI模型正在改变我们处理、分析和理解数据的方式。 本文为您揭秘DeepSeek在数据领域的30个颠覆性应用场景，带大家一窥AI如何重塑数据价值链。 一、数据获取与处理篇 1. 智能爬虫优化 DeepSeek可以自动优化网络爬虫策略，实时调整爬取路径和频率，使数据收集效率提升300%以上，同时规避反爬虫机制。 2. 非结构化数据转换 将PDF、图片、音频等非结构化数据自动转换为结构化格式，实现文档中表格、图表的智能识别与数据提取，准确率高达95%。 3. 数据清洗自动化 自动识别异常值、缺失值和重复数据，提供智能修复建议，将传统数据清洗工作量减少80%，错误率降低60%。 4. 多源数据整合 跨数据源、跨格式的智能数据融合，自动识别相同实体和关联关系，建立统一数据视图，打破数据孤岛。 5. 实时数据质量监控 构建数据质量评分体系，实时监测数据流，预警潜在问题，确保数据分析基于高质量数据集。 二、数据分析与挖掘篇 6. 自然语言查询数据库 通过自然语言直接查询各类数据库，无需编写复杂SQL语句，使非技术人员也能轻松获取数据洞察。 7. 智能特征工程 自动发现数据间隐藏关系，生成高价值特征，提升模型性能，将特征工程时间从数周缩短至数小时。 8. 零代码预测建模 只需描述业务问题，AI自动选择算法、调整参数、构建模型，使预测分析民主化。 9. 异常行为实时检测 在金融交易、网络安全等领域实时识别异常模式，提前预警欺诈行为，准确率提升40%。 10. 时序数据智能预测 对销售趋势、设备故障、市场波动等进行精准预测，考虑季节性因素和外部事件影响，预测准确度提高30%。 三、数据可视化与解读篇 11. 智能报表生成 分析用户意图，自动生成符合业务场景的专业报表，包含关键指标、异常分析和决策建议。 12. 自适应数据可视化 根据数据特性和分析目的，自动选择最佳图表类型，优化视觉呈现效果，提升数据沟通效率。 13. 可视化故事叙述 将枯燥数据转化为生动故事，通过数据可视化讲述业务发展历程，突出关键转折点。 14. 交互式探索分析 提供智能对话式数据探索界面，用户提问后AI实时生成分析视图，支持无限钻取。 15. 专业洞察提取 从复杂数据集中提取关键业务洞察，自动生成actionable建议，帮助决策者抓住核心问题。 四、行业应用篇 16. 金融风控模型优化 利用DeepSeek分析历史风控数据，发现传统模型盲点，构建多维度风控体系，欺诈识别率提升50%。 17. 零售客户行为分析 深度解析消费者购买旅程，预测下一步行为，实现个性化推荐，提升转化率35%。 18. 工业设备预测性维护 分析设备运行数据，预测故障发生时间和原因，将设备停机时间减少60%，延长使用寿命20%。 19. 医疗数据智能诊断 整合患者历史数据和最新医学研究，辅助医生进行精准诊断，提高罕见病识别率80%。 20. 智慧城市数据中枢 整合交通、能源、环境等城市数据，优化资源分配，提升城市运行效率，降低能耗12%。 五、前沿探索篇 21. 知识图谱自动构建 从海量文本中提取实体关系，构建行业知识图谱，支持复杂语义查询和推理。 22. 小样本学习与迁移 在数据稀缺场景下，通过迁移学习快速构建高性能模型，解决"冷启动"问题。 23. 因果关系发现 突破相关性分析局限，发现变量间真正因果关系，为业务决策提供更可靠依据。 24. 多模态数据融合分析 结合文本、图像、视频、传感器等多源数据，构建全维度分析视图，发现单一模态无法识别的模式。 25. 联邦学习隐私保护 在保护数据隐私前提下实现跨机构数据价值挖掘，解决数据合规与共享矛盾。 六、未来展望篇 26. 数据资产智能估值 构建数据价值评估体系，量化数据资产价值，优化数据投资策略。 27. 自主学习数据系统 系统能根据业务需求自主学习，持续优化数据处理流程，减少人工干预。 28. 数据伦理智能审计 自动识别数据使用中的偏见和伦理风险，确保算法公平性和透明度。 29. 量子计算数据优化 探索量子算法在海量数据处理中的应用，突破传统计算瓶颈。 30. 数据经济生态构建 打造数据交易、共享、协作平台，释放数据要素价值，构建新型数据经济生态。 结语 DeepSeek正在重新定义数据价值链，从数据获取、处理、分析到应用，每个环节都在经历前所未有的智能化升级。企业需要抓住这一技术变革浪潮，构建智能数据战略，在数据驱动的未来赢得先机。 来源（公众号）：大数据AI智能圈

数据作为新型生产要素的价值正以前所未有的速度释放，特别是在人工智能大模型加持下，这一释放还在进一步加速。但这一过程也始终伴随着深刻的治理挑战。数据作为物理世界在数字空间的映射，作为物理实践的数字载体，天然承载着复杂的现实世界属性。物理世界的实践逻辑决定数据空间的运行规则。现实世界的复杂性决定着数据的多重属性及其位阶结构，决定着数据的治理逻辑。 本文基于数据的主权属性、人身属性、公共属性、价值属性的四维框架展开分析，重点研究面向人工智能应用的数据治理。尤其是数据的主权属性与人身属性，对数据分类分级及敏感性治理起着基础性作用，进而构成人工智能数据利用的先决条件。 数据四大属性的位阶顺序是：主权属性＞人身属性＞公共属性＞价值属性。这种位阶顺序的本质反映了数字社会的治理优先级：国家安全红线不可触碰，人格尊严不可动摇，公共利益需要保障，经济价值需以此为前提释放。在此逻辑下，数据分类分级推动数据价值实现需遵循“主权特征锚定框架，人格特征细化颗粒度，公共特征开放利用”的多层路径。 一、数据四大属性的多维治理架构 （一）数据主权属性的刚性约束 1.依据数据主权属性的分类 依据《数据安全法》《网络安全法》的立法精神，数据主权属性体现为国家对关键领域数据的管控权。主权属性通过数据三级分类制度具象化：除国家秘密数据（不上网，数据价值化不涉及）之外是核心数据、重要数据、一般数据。 核心数据是指对领域、群体、区域具有较高覆盖度或达到较高精度、较大规模、一定深度的数据，一旦被非法使用或共享，可能直接影响政治安全的重要数据。具体包括：一是关系国家安全重点领域的数据（如国防、军事、政治安全等）；二是关系国民经济命脉、重要民生、重大公共利益的数据（如国家战略储备、关键基础设施运行数据）；三是经国家有关部门评估确定的其他数据。 重要数据是指对特定领域、特定群体、特定区域达到一定精度和规模的数据，一旦被泄露、篡改或损毁，可能直接危害国家安全、经济运行、社会稳定、公共健康和安全等公共利益的数据。仅影响组织自身或公民个体的数据不属于重要数据。典型示例包括：一是关键基础设施的网络安全保护数据；二是涉及国家自然资源、环境监测、人口健康等战略性数据；三是大规模个人敏感信息等。 一般数据是核心数据、重要数据之外的其他数据，其敏感性和潜在风险较低，通常仅涉及组织内部管理或公民个人事务，不直接关联国家安全或公共利益。 核心数据、重要数据、一般数据的分类依据在于对国家安全和公共利益的影响程度。核心数据与重要数据的边界可能混淆，根据《数据安全法》，核心数据是满足更高风险条件的重要数据，需通过行业主管部门或国家安全机构审定。国家数据安全工作协调机制统筹协调有关部门制定重要数据目录，加强对重要数据的保护。根据国家网信办《促进和规范数据跨境流动规定》，数据处理者应申报重要数据，但重要数据以确认为准，对确认为重要数据的，相关地区、部门应当及时向数据处理者告知或公开发布。 2.主权属性导向的数据敏感性分级 从主权属性角度，数据分类同时就明确了数据敏感性的分级。核心数据为高敏感数据，需要重点保护，甚至采取“物理隔离、逻辑严控”措施。重要数据为敏感数据，应在可信环境下采取“数据不出域、可用不可见”等方式处理。一般数据为非敏感数据，可采取“底线安全+市场激活”方式处理，对社会开放。不过要注意，这里的敏感性分级仅就主权属性而言，例如一般数据中就有个人数据，从人身属性角度，就可能是敏感数据，需要在可信环境下经数据来源者授权处理。因此一般数据的开放可能是普遍开放，也可能需要通过数据产品化而开发开放。 3.依据数据主权属性对数据的管控 对于重要数据，特别是核心数据，需要落实严格的管控措施，包括加密存储、加密传输、访问控制、权限管理、安全审计、容灾备份等。重要数据处理者还应当明确数据安全负责人和管理机构，落实数据安全保护责任。一般数据只需要基础安全管理，可依据业务需求灵活存储和清理，但需满足基本合规性要求（如个人信息保护）。 对于核心数据、重要数据传输的管控，集中体现在出境管控上。核心数据不出境，重要数据限制出境，一般数据可出境。 因此，对于核心数据、重要数据出境的限定不影响数据在境内的开发利用。但是，数据跨境流动、交易等场景则必须以数据分类分级为前提，落实核心数据不出境，重要数据出境按照国家网信办《促进和规范数据跨境流动规定》执行。其中，关键信息基础设施运营者（CIIO）向境外提供任何个人信息或重要数据，必须申报数据出境安全评估；其他数据处理者若向境外提供重要数据，或累计向境外提供超过100万人非敏感个人信息或1万人敏感个人信息，也需申报安全评估。当然，也有场景化豁免、适用标准合同和认证的情形，以及允许自贸区制定负面清单。 （二）数据人身属性的个体穿透 1.依据数据人身属性的分类 根据《个人信息保护法》的原则，数据来源者（即数据关联对象或数据主体）对数据拥有“知情权、决定权”，这里也隐含了对数据的“可携带权”。三权构成了数据人身属性的三大支柱。本质上看，数据依据人身属性可以分类为涉私数据和非涉私数据，前者关涉到了数据来源者（即包含直接或间接身份识别要素），而后者不涉及。因而后者可以直接作为客体进行数据处理，但是前者因为涉及人格权，不能直接作为客体进行数据处理。 涉私数据进一步按位阶降序分为个人私密数据、法人/非法人组织商业秘密数据、个人非私密数据、法人/非法人组织非私密数据。非私密数据主要用于公众对个体的识别，即体现社会交往的可识别性，而私密或商业秘密数据则涉及到相关个体的私密信息。 2.人身属性导向的数据敏感性分级 按照《个人信息保护法》第28条第1款规定，“敏感信息是指一旦泄露或者非法使用，容易导致自然人的人格尊严受到侵害或者人身、财产安全受到危害的个人信息。”根据这一对敏感性的原则规定，基于人身属性的数据分级主要有以下几类： 敏感个人数据：即个人私密数据。比如自然人的行踪信息、财富信息、健康信息、性取向信息、私密部位信息等。 敏感法人/组织数据：即法人/非法人组织商业秘密数据。比如法人/组织的经营数据、客户数据等商业秘密，法人/组织的技术诀窍信息等。 非敏感个人数据：即个人非私密数据。比如自然人的姓名、身份证件号码、家庭住址、电话号码、电子邮箱等，主要被用于满足社会交往的需要。 非敏感法人/组织数据：即法人/非法人组织非私密数据。比如法人名称、法人组织机构代码、法人住址、联系方式等。 非涉私数据：属于非敏感数据。 3.依据数据人身属性对数据的管控 对于涉私数据，需要严格落实数据来源者的知情权、决定权以及可携带权，建立经数据来源者知情、同意才能处理的机制。 敏感个人数据需要隐私保护和个人信息保护双重保护，只有在针对特定使用者、特定场景下经个人单独授权才能进行数据处理。同时，个人数据出境也有限制，主要是达到一定量的敏感个人数据出境需要申报数据出境安全评估（1万人以上），或订立个人信息出境标准合同，通过个人信息保护认证（不满1万人）。对于关键信息基础设施运营者还有更严格的要求。 敏感法人/组织数据也需要商业秘密保护和涉私数据保护双重保护，只有在针对特定使用者、特定场景下经数据来源者单独授权才能进行数据处理。 非敏感个人数据需要受到个人信息保护，经个人授权后进行处理。至于是普遍授权公开还是对特定处理者授权，是一揽子授权还是单次授权，由个人自决。同时，个人数据出境也有限制，主要是达到一定量的个人数据（不含敏感个人数据）出境100万人以上的需要申报数据出境安全评估，10万人以上、不满100万人的需要订立个人信息出境标准合同，或通过个人信息保护认证。对于关键信息基础设施运营者则都需要申报数据出境安全评估。 非敏感法人/组织数据需要受到涉私数据保护，经法人/非法人组织授权后进行处理。同样，是普遍授权公开还是对特定处理者授权，是一揽子授权还是单次授权，由数据来源者自决。 非涉私数据没有数据来源者，与个体无关，与隐私保护、涉私数据保护无关。 对涉私数据的处理需要数据来源者知情、同意，即获得数据来源者的授权和相关权益的让渡。因此，对涉私数据的处理需要建立动态授权模型，即通过数据产品化，在数据产品使用场景中触发实时授权请求，让数据来源者能够在应用场景中便利地实时授权，通过智能合约自动执行授权要求，各个来源数据能够向数据产品瞬间组装，数据产品能够瞬间集成，数据产品服务能够瞬间输出。 （三）数据公共属性的开放共享 数据是为利用而生的。在数据主权属性、人身属性对数据的限制性规制之后，数据公共属性则是要让数据开放共享和利用起来。 数据共享的广义用法泛指任何数据处理者之间的数据共享，这是数据公共属性希望趋向却又难以达到的目标。数据共享的狭义用法特指数据在单个机构内部的共享，包括作为整体政府的各公共机构（尤其是政务机构）之间的共享。数据依据公共属性分类，除了不予共享，就是（广义的）数据共享。（广义的）数据共享可以分类为：一是（狭义的）数据共享，即在作为整体的单个机构（或整体政府）内部共享；二是数据普遍开放，即对社会普遍开放，包括无条件开放和有条件开放——由于条件将会通过智能合约实现“秒审”而自动执行，有条件开放会演变为无条件开放或下面的第三类（开发开放）；三是数据开发开放，即通过数据产品化，数据嵌入到数据产品在应用场景中开放利用。第二和第三类又可以合称为数据开放。 对于公共数据，（狭义的）共享、开放是公共机构的义务，应扩大普遍开放，不能普遍开放的，通过开发开放实现最大范围的公共数据开放利用。 对于社会数据，鼓励数据持有者开放数据，主要是通过开发开放方式实现（广义的）数据共享。 （四）数据价值属性的权益保护 数据为利用而生，只有在直接和间接的应用中才能发掘数据的价值属性。数据价值化通过数据处理行为才能达成。根据《数据安全法》《个人信息保护法》的原则，只要不违背数据主权属性、人身属性、公共属性的要求，数据处理行为便都是允许的。由此也诞生了数据处理者的“三权”，即数据持有权、数据加工使用权和数据产品经营权，在“数据二十条”中给予了明确。国家数据局等部门发布的《关于促进企业数据资源开发利用的意见》明确：企业对其在生产经营过程中形成或合法获取、持有的数据，依法享有法律法规规定的、民商事合同或行政协议约定的各类数据权益。这事实上是明确了数据处理者“三权”的来源，即合法获取、持有即享有各类数据权益，自然也就无需其他机构登记确认。当然，这也就赋予了数据处理者数据产品开发的自主权。 数据价值化在于应用，而数据产品是从数据到应用的唯一桥梁。因此，依据数据价值属性，对数据进行分类分级，就只能从与数据产品直接或间接的关系来衡量数据价值的高低：一是嵌入数据产品的数据，即数据产品的来源数据，可以直接从数据产品价值中分有数据价值；二是未嵌入数据产品的数据，没有应用便没有直接价值；三是人工智能训练数据，虽然没有在应用场景中直接应用，但是作为人工智能模型的训练素材，在人工智能的应用中具有间接价值。这第三类数据可以单列出来，不过本质上说，可以归入第一类，即作为间接嵌入数据产品的数据，可以视为作为人工智能模型的数据产品的来源数据，因为人工智能模型以及在此基础上的智能体都符合数据产品的定义，可以看作数据产品。 数据产品价值决定来源数据（即数据资源）价值。这也就意味着，数据产品市场决定数据要素市场。当然，随着产品市场的发展，要素（数据资源）市场也会随之呈现出相对独立性。市场会根据类似数据资源嵌入数据产品获得的价值来衡量数据资源的价值，从而形成相对独立的数据资源（要素）市场，并通过数据资源的流通进一步反作用赋能产品市场。这也就意味着，数据要素作为训练数据赋能人工智能大模型也是可以先于基于大模型的数据产品生产的。 数据价值需要得到保护，一方面是对数据产品价值和数据产品来源数据价值的保护，另一方面是对数据处理者“三权”的保护。同时，鉴于数据产品以及数据原子能力（作为经过加工的来源数据）中都含有一定的模型、算法或匿名化等技术，事实上具有知识产权特性，还需要对其进行知识产权保护。[18]例如训练数据，可能就含有知识产权问题，需要体现知识产权价值。这些权益的保护都需要体现在相应数据产品和来源数据的价值上，即体现在价格和收益分配上。 二、面向人工智能应用的数据安全治理 （一）数据多维治理架构 第一部分我们从数据四大属性，也就是从四个维度分别对数据进行了分类分级，兼顾安全保护和开放利用，发掘数据价值。一般说来，一条数据是同时兼具四大属性，因而需要同时从四个维度对数据安全和开放利用进行考量，并且按照四大属性的位阶等级，优先考量主权属性，然后依次考量人身属性、公共属性和价值属性，并将相关标注信息纳入元数据管理体系中。可以采取“多层熔断机制”逐层诊断数据管控要求： 一是主权核验层，对接国家核心数据、重要数据目录实现自动检索、标注； 二是人格声明层，对于涉私数据，标注涉及的数据来源者（关联对象），并将数据纳入“关联对象数字空间”管理，在数据处理时要求数据来源者知情、同意； 三是开放共享层，区分公共数据和社会数据，并依据敏感情况，标注可普遍开放或者可开发开放； 四是风险测算层，根据上表的四个维度治理结构，评估数据敏感度，进行风险测算； 五是应急处置层，制定不同敏感度和风险级别的应急处置措施，保护、屏蔽直至删除数据。 1.管控措施就高不就低 鉴于四个维度的分类分级的交叉重叠，数据需要在多重保护下开放利用。对同一条数据，管控方面不相同的，例如既是个人数据，又涉及持有者的知识产权，管控措施便“既要……又要……”，也就是各个方面的管控都要到位；管控方面相同的，例如针对出境管控，既是重要数据，又是个人数据，管控措施便就高不就低。 通过管控措施的叠加，切实加强数据安全治理，特别是涉及核心数据、重要数据的安全治理，确保主权安全，包括生物安全等。例如对于重要数据出境，需要申报数据出境安全评估。 2.开发利用就宽不就严 在严格管控措施的前提下，开发利用就需要就宽不就严，鼓励开发，鼓励创新。 关于重要数据的利用，在存储、传输、访问控制等安全措施加持下，重点遵照国家网信办《促进和规范数据跨境流动规定》进行数据出境管理。 在此基础上，重要数据的利用，一方面是不影响数据在境内的开发利用，鼓励通过有严格安全管控措施的可信数据空间等数据基础设施充分利用重要数据，鼓励嵌入重要数据的数据产品开发利用；另一方面是针对数据出境，按照规定限定的数据量进行管控，在管控下开发利用，并让数据出境传输量接受监管。同时，自贸区可以充分利用制定负面清单的政策，加强重要数据出境的管理和开放。 关于涉私数据的利用，关键在于数据产品化，将涉私数据嵌入数据产品中，让数据来源者能够在应用场景中实时授权、实时获得服务。 涉及涉私数据出境的情形，就法人/非法人组织数据而言，并无限制；就个人数据而言，按照《促进和规范数据跨境流动规定》，特定个人信息处理情形可免予申报数据出境安全评估、订立个人信息出境标准合同、通过个人信息保护认证： （1）为订立、履行个人作为一方当事人的合同，如跨境购物、跨境寄递、跨境汇款、跨境支付、跨境开户、机票酒店预订、签证办理、考试服务等，确需向境外提供个人信息的； （2）按照依法制定的劳动规章制度和依法签订的集体合同实施跨境人力资源管理，确需向境外提供员工个人信息的； （3）紧急情况下为保护自然人的生命健康和财产安全，确需向境外提供个人信息的； （4）关键信息基础设施运营者以外的数据处理者自当年1月1日起累计向境外提供不满10万人个人信息（不含敏感个人信息）的。 以上四种情形下，个人数据可以出境。此外，还需积极拓展个人数据脱敏即可满足要求的应用场景，通过数据产品化实现“数据不出境、可用不可见”。 3.积极探索数据隔离、数据解耦、数据脱敏等措施 统筹好数据安全治理和开发利用，必须依托完善的数据基础设施（数据平台）。 对核心数据、重要数据探索“主权沙箱”，特别是关键信息基础设施运营者，更需要依托可信数据空间建立“主权沙箱”，原始数据全程隔离，外方通过部署算法模型在“主权沙箱”的密闭计算环境进行分析，输出结果，中间还可采用同态加密、联盟学习等隐私计算技术。这样，不必对大量原始数据进行出境安全评估，而仅需评估服务结果的出境安全即可，从而大大降低数据出境的壁垒，发挥数据价值。 针对涉私数据特别是个人数据，采取可信数字身份认证机制，实现个体身份信息与个体业务信息的关联和解耦，包括各功能角色的解耦，认证和应用的解耦，数据和应用的解耦。可信数字身份认证平台只掌握个人/法人/组织的身份信息，但不掌握个体的应用信息、业务信息等；数据处理者只了解各自服务范围内真实个体的相关应用数据，据此提供服务就好，但是具体是哪个个体不需要了解。应用场景中需要建立关联时，由数据来源者（关联对象）进行授权。 这事实上正是基于可信数据空间（数据基础设施）的“可控匿名化”措施。在可信数据空间内，与身份认证解耦的应用信息、业务信息不再是涉私数据，不必授权便可以进行数据处理，只有在形成数据产品面向应用场景需要落实具体服务对象时，在数据来源者授权下，应用信息、业务信息和身份信息建立关联，数据产品才对服务对象提供个性化服务。 针对可信数据空间内的涉私数据，平台运营者还可以主动对数据进行“可控匿名化”处理，将身份信息和应用信息、业务信息解耦，形成与原始数据结构一致的逻辑真实数据，从而便利数据处理者进行数据治理探查、数据产品开发。 上述机制同样使得不必对大量原始数据进行出境安全评估，而仅需评估服务结果的出境安全即可，从而大大降低数据出境的壁垒，发挥数据价值。注意在这些机制中，贯穿始终都需要落实零信任机制，强化安全认证，也需要同步建设好关联对象“数字空间”，打造数字公民。 三、兼顾大模型数据安全、隐私保护和数据利用 1.从主权属性角度考虑的数据利用机制 针对通用大模型，核心数据、重要数据、个人数据不可用。利用这样的数据只能是针对大模型的私域部署，并且在私域数据中利用了核心数据、重要数据、个人数据的话，还需要落实严格的用户管理措施，以符合对核心数据、重要数据、个人数据的相关法律法规要求，即：涉及核心数据的，禁止境外用户；涉及重要数据和个人数据的，限制境外用户数量和使用数量。 2.从人身属性角度考虑的数据利用机制 针对通用大模型，原则上应全面禁止涉私数据利用。针对大模型的私域部署，也不能直接使用涉私数据。只有在数据来源者对数据处理“知情-同意”之下，涉私数据才可以利用。 涉私数据的利用机制在于使用“可控匿名化”的逻辑真实数据，在大模型的私域部署下，利用逻辑真实数据对大模型进行微调优化，或利用RAG优化大模型的推理。 利用涉私数据关键是要解决涉及到个体的应用问题。涉私数据利用机制的核心是将涉私数据嵌入到面向应用场景的数据产品和智能体之中。采用逻辑真实数据的更大价值在于依托私域部署的大模型支撑嵌入实时逻辑真实数据的数据产品和智能体开发和应用。数据产品和智能体在应用中基于数据来源者授权，将嵌入其中的逻辑真实数据还原为真实数据，从而实现大模型支撑的涉私数据个体化利用。 3.从价值属性角度考虑的数据利用机制 人工智能大模型利用数据涉及第三方的数据权益或知识产权，应取得权益方的授权或形成商业合同，分享利益。 4.数据平台和大模型的融合是数据利用的基础 既然对于核心数据、重要数据、涉私数据，都只能在私域部署下才有利用的可能，并且需要加强用户管理，对涉私数据还需要“可控匿名化”机制，这个私域的“域”就只能是以可信数据空间为核心的数据基础设施（数据平台）。随着大模型在数据平台的部署，数据基础设施和人工智能基础设施实际上在可信数据空间中便融合为一体了。这就是对大模型做私域部署的基础，也是核心数据、重要数据、涉私数据为大模型所利用的基础。因而，可信数据空间为核心的数据平台对大模型的精准利用和落地发展具有关键作用，核心数据、重要数据、涉私数据等高质量数据集都要依托可信数据空间才能落地利用。 5.几个需要重点关注的问题 第一，厘清空间数据边界。近期低空经济发展引人注目，而低空经济本质上属于数字经济。关于低空经济数据的分类分级管理问题迫在眉睫。 从数据安全的主权属性角度，低空经济数据同样要按照核心数据、重要数据、一般数据进行分类分级。涉及国家安全或重大公共利益，如军事禁飞区数据、国家级低空管制系统数据等，属于核心数据，任何未经授权的数据采集行为都被严格禁止，授权采集的数据要严格管控，因为这些区域的数据一旦泄露，可能直接危及国家政治安全。可能危害经济运行或公共安全的数据，如政府机构、关键基础设施（如机场、电网、通信基站）周边的数据，大规模无人机集群控制数据，涉及10万人以上的个人飞行记录等，属于重要数据。在公共空域，数据的敏感度相对较低，属于一般数据，但仍需遵循一定的规范进行管理，以保障公众利益和空域的正常使用秩序。 但是低空经济数据管理比这还要复杂。低空经济数据也会涉及数据人身属性，需要考虑涉私数据保护。如无人机可能采集、标注到人、车等个人信息，可能涉及私宅，可能涉及法人/组织内部空间及相关布局。此外，还有相关人员的飞行轨迹等个人数据、相关运输货物等涉企数据。这些数据都需要作为涉私数据进行相应保护，即在数据来源者“知情-同意”下进行处理。 类似的，城市空间的图像、视频采集设备获取的相关数据，也需要分类分级管理。即将于2025年6月1日起施行的国家互联网信息办公室、公安部联合公布的《人脸识别技术应用安全管理办法》就做了相应规定。 第二，开展脱敏利用。公共数据用于大模型有特殊的难点，这是因为公共机构、公共数据运营机构一般都属于关键信息基础设施运营者，其掌握的平台、数据基本都属于重要数据范畴，向境外提供任何个人信息或重要数据，必须申报数据出境安全评估。相关数据如果用于大模型训练，确实会导致数据结果出境的风险。必须对这些数据进行数据脱敏处理，只能依托公共可信数据空间来支撑大模型，利用“可控匿名化”的逻辑真实数据来支撑大模型训练，同时加强对模型输出结果的管理，以及对模型的用户进行管理，以符合数据出境安全评估要求。事实上我们在这里是做了两方面的措施，以便统筹好安全和利用。一是对关键信息基础设施进行精细化管控，厘清边界，重点保护逻辑真实数据的映射表，而将逻辑真实数据视为匿名化数据（非涉私数据）。二是将数据出境安全评估从源头数据利用转移到对模型输出数据的评估和管控。 第三，加强使用控制。利用公共数据等重要数据的大模型，在使用层面进行控制。主权属性方面，控制跨境使用次数，满足重要数据限制出境相关要求。人身属性方面，依据场景，由数据来源者授权使用——都是通过数据产品化使用，即使用大模型支撑的数据产品或智能体，涉及涉私数据，由数据来源者授权。 第四，强化数据隔离、解耦。《个人信息保护法》对个人信息的去标示化、匿名化的定义基于通常理解的技术手段，并没有考虑到人工智能大模型等新技术的强大能力。基础通用大模型可以利用已经在互联网主动公开的个人数据进行训练，对个人其实是有所了解的，再综合多维度的匿名化的个人数据，是有概率性的可能反推出个人隐私信息的。如果不希望大模型从匿名化的数据中反推出隐私信息，就还需要“魔高一尺道高一丈”，有更多机制、更强技术来加强数据保护。 这就需要尽量采取强化数据隔离、解耦等措施。针对涉私数据，不建议集中归集存储，不建议以这样集中、综合的数据形态提供给大模型，包括让大模型微调、强化学习、RAG等，即使是采取只提供样例数据、逻辑真实数据的方式，也存在一定风险。一是需要数据来源分散，个体身份信息与个体应用信息、业务信息隔离和解耦，不同应用、不同业务、不同功能的信息也要隔离和解耦，并针对大模型服务的领域，只提供相关领域应用数据、业务数据，而不提供不相关领域的数据，以避免大模型综合反推隐私信息。二是涉及个体应用的数据产品和智能体也要分散化，不同的数据产品和智能体针对不同的应用，相对独立，针对多场景的综合应用，则采取多产品、多智能体协同网络相互调用结果方式提供服务，而综合性的、通用的数据产品和智能体主要面向非个体应用场景，不用到涉私数据。三是必要的话还可以采用联邦学习、隐私计算、数据沙盒等方式，进一步强化数据安全管理。 第五，防范区块链穿透。当前，数据产品（数据资产）的通证化已经开始，并且渐成热点，例如RWA（现实世界资产通证化）。这类基于公链的数据应用，存在数据跨境穿透的风险。未来的多智能体协同网络也会通过区块链跨境穿透、互动。需要加快研究监管措施。基本思路可能是采取可控去中心化方式，即在国家主权层面的中心化和局部的去中性化结合。 （本文作者董学耕，原海南省大数据管理局局长，原文有删减）