在數字經濟與大模型技術高速發展的今天，數據已成為驅動企業創新與社會進步的核心生產要素。而數據治理與人工智能（尤其是大模型）的關系，正從單向依賴轉向雙向賦能，形成一個動態迭代的閉環 —— 數據治理為 AI 提供高質量 “燃料”，AI 則反哺數據治理效率與深度，兩者共同推動數據價值的最大化釋放。

數據治理：AI發展的基石和護航者
大模型的本質是 “數據喂養的智能體”，其性能高度依賴數據的質量與規模。正如復旦大學計算機科學技術學院研究員、博士生導師李直旭所言：“從 GPT-1 到 GPT-4，預訓練技術未發生根本變革，但數據類型與規模的劇增才是其能力躍升的關鍵。” 這一觀點揭示了數據治理的核心價值 ——只有經過規范治理的數據，才能成為 AI 的有效 “燃料”。

1. 數據治理解決 “數據多而散” 的痛點
當前企業數據面臨 “多源異構、質量參差” 的挑戰：傳統行業大型集團的 IT 系統差異大，業務數據分散在各部門；互聯網企業雖數據量大，但歷史遺留的 “問題數據” 需在迭代中處理。數據治理通過設計分層架構、ETL 規范、作業調度體系等，將分散數據集中清洗、轉換、存儲，形成標準化、可復用的 “數據資產”，為 AI 模型提供統一、可靠的輸入。

2. 數據治理定義 “大模型不該吃的東西”
大模型并非 “來者不拒”—— 低質、違規或倫理敏感的數據可能導致模型輸出偏差，比如文生圖模型因 “壞數據” 生成不當內容。數據治理需在語料層面明確數據邊界，通過法律、倫理、合規的多維度篩選，確保輸入大模型的數據 “干凈且可用”。這種治理不僅提升模型效果，更規避了技術濫用風險。

AI賦能：數據治理的加速器與深度挖掘者

大模型的出現，為數據治理注入了智能引擎。其強大的語義理解、模式識別與知識推理能力，正在重構數據治理的傳統流程。

1. 大模型激活數據治理的內生驅動力
過去，數據治理常被視為臟活累活，依賴企業降本壓力被動推進。而大模型的普及改變了這一邏輯 ——模型效果直接依賴數據質量，企業為提升 AI 應用價值（如精準營銷、智能風控），不得不主動投入數據治理。這種內生驅動使數據治理從 “成本中心” 轉向 “價值中心”。

2. 大模型提升數據質量管理效率
數據質量是治理的核心，但傳統人工校驗耗時耗力。大模型雖為統計模型，存在不穩定性，但其可通過知識圖譜與向量數據庫的結合，有效識別數據中的不一致性、缺失值等問題。 例如，大模型可自動分析多源數據的語義關聯，快速定位矛盾字段；通過自然語言處理技術，理解非結構化文本（如業務日志）中的隱含規則，輔助修復數據錯誤。

3. 大模型驅動數據融合與清洗創新
數據融合是釋放數據價值的關鍵，但多源多模態數據的整合長期依賴人工經驗。大模型在數據融合與清洗領域潛力巨大，以政務數據為例，大模型可通過跨模態分析（如結合時空數據與文本描述），自動構建 “區域 - 事件 - 主體” 的關聯圖譜，將分散的人口、交通、經濟數據整合為 “城市運行全景視圖”，為決策提供更全面的支撐。

億信華辰創新推出行業首個“大模型+知識圖譜”雙引擎驅動的“AI+睿治”智能數據治理平臺，通過自然語言處理（NLP）、特征識別、機器學習等技術的深度融合，為企業打造從數據標準管理到資產化的全流程智能治理解決方案，開啟數據治理的“自動駕駛”時代。


雙向閉環：從“數據-模型”到“人-數據-智能”的生態進化

數據治理與 AI 的雙向賦能，最終指向 “人 - 數據 - 智能” 生態的協同進化。一方面，數據治理通過規范 “人的行為”（如理順組織流程、建立標準機制）確保數據質量；另一方面，AI 通過 “理解人的需求”（如領域知識微調、客戶意圖識別）反哺治理方向。

例如，在園區數據治理中，AI 可基于海量時空數據挖掘管理痛點，比如高峰時段人流擁堵規律，指導治理重點從數據存儲轉向場景化數據服務；而治理后的高質量數據，如融合環境、設備、業務的多維度數據，又能優化 AI 模型，為智能管控、精準服務提供更可靠的決策依據。

大模型時代，數據治理與 AI 的關系已超越 “工具與燃料” 的簡單關聯，演變為 “共生共榮” 的生態閉環。未來，隨著數據要素市場化的深化、治理人才的交叉培養，以及制度規范的完善，這一閉環將持續迭代，推動數據從 “資源” 向 “資產”、從 “資產” 向 “智能” 的價值躍遷。

當數據治理因 AI 而更 “智能”，AI 因數據治理而更 “可靠”，我們終將迎來一個 “數據驅動智能，智能反哺治理” 的全新時代。