從“人工”到“智能”，百思大模型掀起數(shù)據(jù)“智”理革命

隨著AI與大模型技術(shù)席卷千行百業(yè)，高質(zhì)量數(shù)據(jù)已成為驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)的“新石油”。

然而，數(shù)據(jù)治理本身卻成為AI應(yīng)用落地的瓶頸之一，傳統(tǒng)治理模式依賴大量人工專家經(jīng)驗(yàn)，實(shí)施周期漫長(zhǎng)，成本高昂，難以適應(yīng)快速變化的業(yè)務(wù)需求。當(dāng)AI應(yīng)用對(duì)數(shù)據(jù)的規(guī)模、質(zhì)量和時(shí)效性提出更高要求時(shí)，傳統(tǒng)治理模式就顯得力不從心，通過(guò)大模型等技術(shù)重構(gòu)數(shù)據(jù)治理模式成為必然！

正是在這一背景下，百分點(diǎn)科技發(fā)布業(yè)內(nèi)首個(gè)深度聚焦數(shù)據(jù)治理領(lǐng)域的垂直大模型，它將能為我們帶來(lái)哪些切實(shí)的價(jià)值和啟示？

01

AI時(shí)代

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理面臨多重挑戰(zhàn)

AI 技術(shù)的爆發(fā)，將數(shù)據(jù)治理推向了變革的邊緣，也讓傳統(tǒng)模式積累的深層次問(wèn)題集中暴露。

首先，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理模式的核心痛點(diǎn)在于高度依賴人工專家。從數(shù)據(jù)采集、清洗、標(biāo)準(zhǔn)化到資產(chǎn)化，每個(gè)環(huán)節(jié)都需要專業(yè)團(tuán)隊(duì)層層推進(jìn)，隨著數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)和業(yè)務(wù)需求的變化，數(shù)據(jù)治理的難度不斷增加，會(huì)進(jìn)一步延長(zhǎng)實(shí)施周期、提高成本，導(dǎo)致數(shù)據(jù)失去時(shí)效性，難以支撐動(dòng)態(tài)的 AI 決策。

其次，數(shù)據(jù)治理的核心是解決業(yè)務(wù)問(wèn)題，但傳統(tǒng)模式缺乏對(duì)行業(yè)場(chǎng)景的適配能力。通用的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和治理規(guī)則難以匹配不同行業(yè)的特殊需求，而行業(yè)專家的經(jīng)驗(yàn)又難以系統(tǒng)化沉淀和復(fù)用。

第三，數(shù)據(jù)安全與合規(guī)要求的不斷提升，進(jìn)一步加劇了治理難度。在政務(wù)、金融、應(yīng)急等關(guān)鍵領(lǐng)域，數(shù)據(jù)治理不僅需要滿足業(yè)務(wù)需求，還必須遵循嚴(yán)格的合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)和國(guó)家安全要求。傳統(tǒng)治理模式下，合規(guī)檢查大量依賴人工審核，效率低下且容易遺漏。同時(shí)，大量數(shù)據(jù)治理解決方案在信創(chuàng)適配方面存在短板，難以滿足政企客戶對(duì)自主可控的訴求。

第四，治理閉環(huán)與價(jià)值度量的缺失，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理多以項(xiàng)目制推進(jìn)，缺乏從規(guī)劃、執(zhí)行到評(píng)估、優(yōu)化的全流程閉環(huán)機(jī)制。治理工作往往停留在數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)準(zhǔn)制定等基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，難以與業(yè)務(wù)價(jià)值直接掛鉤，導(dǎo)致管理層看不到治理成效，業(yè)務(wù)層感受不到治理價(jià)值。

許多政企投入大量資源開展數(shù)據(jù)治理，卻無(wú)法精準(zhǔn)回答“治理是否有效”、“數(shù)據(jù)能創(chuàng)造多少價(jià)值” 等問(wèn)題。使得數(shù)據(jù)治理難以形成持續(xù)優(yōu)化的動(dòng)力，也無(wú)法為AI應(yīng)用提供長(zhǎng)期穩(wěn)定的高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐，最終陷入“為治理而治理”的窘境。

02

決策+執(zhí)行雙引擎

驅(qū)動(dòng)“智理”革命

百分點(diǎn)科技在近千個(gè)數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目的實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)，缺乏智能化的治理體系已成為制約政企數(shù)據(jù)潛能釋放的障礙。只有構(gòu)建以AI為核心驅(qū)動(dòng)的新一代治理體系，才能打破現(xiàn)有局面，為AI應(yīng)用提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)燃料，真正實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的智能未來(lái)。

事實(shí)上，百思數(shù)據(jù)治理大模型從數(shù)據(jù)治理的本質(zhì)需求出發(fā)，通過(guò)構(gòu)建全新的技術(shù)架構(gòu)和能力體系，推動(dòng)數(shù)據(jù)治理從“工具輔助”走向“智能驅(qū)動(dòng)”。

百思大模型的核心優(yōu)勢(shì)，源自百分點(diǎn)科技深厚的行業(yè)積淀構(gòu)成的知識(shí)基底。通過(guò)十年深耕，百分點(diǎn)科技在近千個(gè)數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目中構(gòu)建了系統(tǒng)的知識(shí)沉淀機(jī)制，確保每個(gè)項(xiàng)目的業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)、主題庫(kù)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)以及行業(yè)政策文件都能合規(guī)回流，形成持續(xù)進(jìn)化的知識(shí)體系。

這份積累，使百思大模型不僅掌握DCMM、DAMA等國(guó)際國(guó)內(nèi)權(quán)威治理框架的理論知識(shí)，更融合了政務(wù)、應(yīng)急、公共安全、央國(guó)企等關(guān)鍵領(lǐng)域的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，具備對(duì)治理規(guī)則、業(yè)務(wù)語(yǔ)義和合規(guī)要求的理解能力。例如，當(dāng)詢問(wèn)“三防指什么”時(shí)，百思大模型能準(zhǔn)確分辨在應(yīng)急管理語(yǔ)境下指向“防汛、防旱、防風(fēng)”，而這種深度語(yǔ)義理解恰是有效治理的前提。

在模型架構(gòu)上，百思大模型提出“知識(shí)+推理”雙輪驅(qū)動(dòng)，構(gòu)建了覆蓋數(shù)據(jù)治理全生命周期的智能能力體系。模型將復(fù)雜的數(shù)據(jù)治理知識(shí)體系解構(gòu)為可計(jì)算、可組合的“知識(shí)原語(yǔ)”，通過(guò)語(yǔ)義單元的組合與推理，實(shí)現(xiàn)對(duì)治理任務(wù)的深度理解與規(guī)劃。這使百思大模型不僅能夠回答具體的治理問(wèn)題，也能進(jìn)行多步驟邏輯推理，生成結(jié)構(gòu)化的治理方案。

例如，在面對(duì)一個(gè)全新的政務(wù)數(shù)據(jù)治理項(xiàng)目時(shí)，模型可以基于對(duì)業(yè)務(wù)目標(biāo)和數(shù)據(jù)現(xiàn)狀的理解，自動(dòng)生成涵蓋制度設(shè)計(jì)、流程構(gòu)建、資源分配的分階段實(shí)施方案，并推薦相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)體系和質(zhì)控節(jié)點(diǎn)。

在核心能力層面，百思大模型實(shí)現(xiàn)了四大突破性功能：專家級(jí)知識(shí)問(wèn)答能力，使模型能夠?qū)崟r(shí)響應(yīng)復(fù)雜治理問(wèn)題，提供規(guī)則解讀與最佳實(shí)踐推薦；全流程治理規(guī)劃能力，支持根據(jù)政企戰(zhàn)略目標(biāo)智能生成端到端治理方案，實(shí)現(xiàn)從項(xiàng)目規(guī)劃到資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的閉環(huán)設(shè)計(jì)；治理資產(chǎn)自動(dòng)生成能力，大幅提升數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)、質(zhì)量規(guī)則配置等工作的效率；治理成效評(píng)估能力，通過(guò)關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)目標(biāo)與治理成果，動(dòng)態(tài)追蹤關(guān)鍵價(jià)值指標(biāo)，回答“治理是否有效”的核心問(wèn)題。

作為百思大模型深度協(xié)同伙伴的百思數(shù)據(jù)治理平臺(tái)（AI-DG），它是百分點(diǎn)科技最新發(fā)布的新一代AI原生治理平臺(tái)，承擔(dān)著從“智能決策”到“高效執(zhí)行”的關(guān)鍵使命。大模型作為“決策引擎”負(fù)責(zé)知識(shí)賦能與智能規(guī)劃，而AI-DG作為“執(zhí)行引擎”通過(guò)多智能體協(xié)同實(shí)現(xiàn)規(guī)劃落地。這種雙引擎架構(gòu)徹底改變了傳統(tǒng)治理模式中決策與執(zhí)行脫節(jié)的痛點(diǎn)。平臺(tái)內(nèi)置的多領(lǐng)域?qū)I(yè)智能體，覆蓋數(shù)據(jù)接入、標(biāo)準(zhǔn)制定、質(zhì)量檢測(cè)、資產(chǎn)編目等數(shù)據(jù)治理全流程任務(wù)，能夠根據(jù)大模型生成的方案自動(dòng)調(diào)度執(zhí)行，形成完整閉環(huán)。

在安全可信方面，百思大模型同樣體現(xiàn)了深度領(lǐng)域適配。模型支持全棧信創(chuàng)環(huán)境，可部署于本地或私有云，確保數(shù)據(jù)不出域、治理過(guò)程自主可控，不僅滿足政企客戶對(duì)數(shù)據(jù)安全的核心要求，更為關(guān)鍵領(lǐng)域的智能化治理提供了可靠基礎(chǔ)。

03

三位一體

為行業(yè)帶來(lái)三點(diǎn)啟示

如果我們將百思大模型的諸多優(yōu)勢(shì)進(jìn)行總結(jié)為，就會(huì)發(fā)現(xiàn)其核心在于構(gòu)建了數(shù)據(jù)、知識(shí)、場(chǎng)景三位一體的優(yōu)勢(shì)。

例如在數(shù)據(jù)層面，百分點(diǎn)科技通過(guò)制度化的知識(shí)回流機(jī)制，將散布在近千個(gè)項(xiàng)目的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)系統(tǒng)化、結(jié)構(gòu)化，形成了獨(dú)有的高質(zhì)量領(lǐng)域語(yǔ)料庫(kù)，它包含了教科書上找不到的實(shí)戰(zhàn)洞察與場(chǎng)景化解決方案；

在知識(shí)層面，百思大模型將治理方法論轉(zhuǎn)化為可計(jì)算、可推理的語(yǔ)義單元，實(shí)現(xiàn)了從“經(jīng)驗(yàn)傳遞”到“智能繼承”的質(zhì)變；在場(chǎng)景層面，模型設(shè)計(jì)與政企客戶的實(shí)際痛點(diǎn)深度契合，無(wú)論是智慧政務(wù)的跨部門數(shù)據(jù)融合，還是央國(guó)企的集團(tuán)級(jí)主數(shù)據(jù)管理，都能提供精準(zhǔn)的場(chǎng)景化支持。

與此同時(shí)，百思大模型也給行業(yè)帶來(lái)了三點(diǎn)啟示：

第一個(gè)啟示：垂直領(lǐng)域大模型的成功必須建立在深度行業(yè)認(rèn)知之上。在通用大模型能力逐漸同質(zhì)化的背景下，行業(yè)知識(shí)的深度與精度成為決定垂直大模型價(jià)值的關(guān)鍵。百思大模型證明，只有真正理解行業(yè)業(yè)務(wù)，才能提供可信可靠的智能服務(wù)。

第二個(gè)啟示：百思大模型展示了“決策智能”與“執(zhí)行智能”協(xié)同的必要性。傳統(tǒng)AI應(yīng)用往往側(cè)重于單點(diǎn)能力的提升，而百思大模型與AI-DG的深度協(xié)同，構(gòu)建了從認(rèn)知決策到工程執(zhí)行的完整智能鏈條。因?yàn)閿?shù)據(jù)治理，不僅要有精準(zhǔn)的知識(shí)問(wèn)答，也要能將智能決策轉(zhuǎn)化為具體的治理動(dòng)作，并通過(guò)多智能體協(xié)作實(shí)現(xiàn)高效執(zhí)行。

第三個(gè)啟示：先進(jìn)AI技術(shù)與自主可控要求并非對(duì)立關(guān)系。百思大模型在信創(chuàng)環(huán)境的全面適配，為關(guān)鍵行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供了安全可控的技術(shù)路徑。這表明，通過(guò)創(chuàng)新的架構(gòu)設(shè)計(jì)，完全可以實(shí)現(xiàn)在國(guó)產(chǎn)化基礎(chǔ)環(huán)境下的高性能AI服務(wù)。特別對(duì)于政務(wù)、公共安全、制造等關(guān)鍵領(lǐng)域，智能化升級(jí)必須建立在安全可信的基礎(chǔ)之上，而百思大模型為此提供了可行范本。

客觀地說(shuō)，百思大模型的推出，標(biāo)志著數(shù)據(jù)治理不再僅是滿足合規(guī)要求的必要投入，而是成為釋放數(shù)據(jù)潛能、驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新的戰(zhàn)略基石。