在人工智能技术取得突破性进展的今天，大模型正为数据治理领域带来颠覆性变革。亿信华辰创新推出行业首个"大模型+知识图谱 "双引擎驱动的"AI+睿治"智能数据治理平台，通过自然语言处理（NLP）、特征识别、机器学习等技术的深度融合，为企业打造从数据标准管理到资产化的全流程智能治理解决方案，开启数据治理的"自动驾驶"时代。
AI大模型：数据治理效能跃迁的必然选择
目前企业的数据治理工作以人工实施为主，给本来就难以量化业务价值的治理工作的顺利推进带来了更多的困难。总的来说，当前企业数据治理普遍面临三大核心痛点：
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人力依赖过重：70%以上的数据标准制定、元数据完善等重复性工作依赖人工
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响应速度滞后：传统规则引擎难以实时应对数据环境变化
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扩展能力受限：静态治理体系无法适应快速迭代的业务需求
相比传统的人工为主的数据治理，基于大模型的"AI+睿治"平台的三大技术突破：
**1.智能自动化：**AI大模型可以通过学习和分析数据治理各项工作的特征和规则，自动化批量进行大规模数据的数据标准、元数据、数据质量管理、数据安全管理等数据治理任务，减少了人工处理的工作量，提升治理工作效率。流转效率。
**2.实时性：**AI大模型可以实时监控和分析数据的变化，并及时进行预警或直接处理，提升数据治理的响应速度。
**3.扩展性：**AI大模型可以通过学习和迭代，持续提升自己的能力，以适应高度变化的业务和技术环境对数据治理的需求。
六大智能场景重塑数据治理价值
"智析"：多模态数据智能解析
随着企业数字化进程加速，非结构化数据治理正面临关键转型------从传统结构化数据管理向涵盖音视频、文本、图像等12种主流格式的多模态治理跃迁。亿信华辰睿治"智析"功能创新融合大模型技术与多模态解析能力，构建企业数据处理的智能中枢。
"智析"利用大模型的文本识别、分类标注、NLP和机器学习技术，结合OCR、NER等算法实现图片、文档等各种不同媒体模态中的结构化数据的提取、加工和处理。如下所示：
从以往的只能面向数据库数据处理扩展为可面向多元化、多模态的数据处理，大大增强企业对数据的处理能力。
"智元"：元数据信息主动理解与智能补齐
企业在元数据治理中面临两大挑战：基础技术元数据采集后需人工补全核心业务属性，以及复杂多源异构环境下字段级血缘解析的实现难题。亿信华辰睿治"智元"利用大模型自然语言处理及上下文推导，自动填写元数据属性，不再依靠人工录入，有效提升效率，降低人工成本。
针对元数据信息缺失问题，通过AI大模型的推理能力，可以基于最基础的技术元数据信息和业务样例数据，自动填充其他的核心元数据信息。对于脚本代码解析的难点，通过AI大模型的代码解读能力，可以提升复杂代码、异构数据库和多类型的加工脚本场景下，血缘解析的成功率和准确率，并利用AI大模型总结并生成表级和字段级的业务口径或者数据处理逻辑，能极大地提升用户数据血缘和数据影响分析的效率。
"智检"：全流程质量管控体系
企业当前面临数据准确性低、完整性缺失、一致性差及冗余度高四大核心治理挑战，导致运营低效、财务风险及声誉受损。传统的数据质量管理方法往往依赖于人工检查和规则引擎，不仅效率低下，还难以应对复杂的数据环境。因此，企业迫切需要一种智能化、自动化的解决方案来应对这些挑战。
亿信华辰睿治"智检"功能通过结合NLP、特征识别和机器学习等先进技术，为企业提供了一套全面的数据质量管理解决方案，其核心功能包括：
1.数据质量体检报告："智检"的智能诊断引擎支持自然语言交互，用户输入如"客户信息缺失"等问题描述，系统即可自动扫描全量数据，生成包含问题定位、影响分析及修复方案的三维体检报告。
2.质量规则智能生成：基于企业数据字典、元数据技术属性、行业知识库以及数据分布特征，"智检"能够自动生成不同类型的数据质量规则。这些规则可以帮助企业快速识别和修复数据质量问题，确保数据的一致性和可靠性。
3.全生命周期防控："智检"不仅能够在数据问题发生前进行自动预检，还能够在数据处理过程中进行精准质检，并在问题发生后提供智能修复建议。这种全流程的数据质量管理方式，确保了数据在整个生命周期中的高质量。
"智标"：业务自助式指标工厂
在指标管理领域，企业正经历从"技术管控"到"业务赋能"的范式转移。面对敏捷分析需求激增带来的口径混乱、响应延迟等痛点，亿信华辰睿治"智标"功能创新构建业务友好型指标中枢，通过大模型Agent与知识图谱技术融合，实现指标全生命周期的智能跃迁：
1.拖拉拽配置化的方式生成指标，基于语义化模型的语义化指标平台，无需写SQL 定义指标；
2.提供一体化的指标管理服务，包含指标管理从定义、建模、调度、发布、应用的全过程；
3.业务人员和数据管理人员可以直接参与指标的定义、管理和使用，无需依赖传统的数据开发团队。
通过语义化指标建设，面向业务用户赋能， 80% 的指标开发工作由业务人员通过拖拉拽式的零代码开发，指标处理流程更加高效，缩短了管道、流程和时间，确保数据能够更快速、更准确地为企业创造价值，实现数据价值的普惠化，做到 "人人都能用数"。
"智规"：主数据规则引擎
企业主数据规则的管理目前主要通过以人工为主，规则制定的内容包括:主数据业务含义、主数据规则分类、主数据规则内容，相关的行业标准和企业规范等。人工方式开展这类工作，整个过程中会涉及一系列重复性高、精度差、效率低、技术要求高的环节。
亿信华辰睿治"智规"利用大模型AI、NLP等技术实现对自然语言中的业务规则描述的理解，由系统快速翻译转化成技术规则表达式，辅以可视化向导式配置指引，协助用户快速完成业务规范到技术规则的映射，将传统耗时费力的主数据规则制定过程大幅简化。
"智规"主要从以下几个方面提升主数据规则管理的智能化水平：
**1.规则智能制定：**基于企业现有规范标准，自动制定适合企业的主数据业务规则。系统自动制定规则后，由业务和技术专家的审定，即可正式发布使用。
**2.规则智能转换：**按企业的业务规则语义，智能解析成技术规则，自动识别主数据表结构，自动提取字段并形成计算公式或者规则表达式。
**3.规则智能维护：**鉴于业务需求和环境的不断变化，数据规则需持续更新与维护。通过利用AI大模型，系统能够自动监测并分析业务数据的变化，提出规则的新增、变更及下线建议，从而协助企业高效地进行主数据规则的维护工作。
"智查"：主数据智能查重
物料数据作为制造行业企业的核心主数据，因种类繁杂、数量庞大，常存在高相似度物料难以有效识别的问题，业务人员需及时对这些相似物料进行分类调整、冻结或归档等处理。传统检测方式主要依赖正则匹配和相似性算法，但存在覆盖面窄、效率低、无法适应无明确规则场景及迭代更新滞后等局限性。
亿信华辰睿治"智查"功能通过自主创新研发，结合了AI大模型技术的语言理解能力和相似性算法，旨在实现相似度检查的降本增效。它的功能主要有：
**1.自动化检查：**利用大模型实现主数据相似度检测，能根据数据的行业属性、成长性和用户画像，识别用户偏好，自动化针对不同的客户对不同数据的相似度要求进行查重与识别，提高企业的主数据查重效率与准确性。
**2.自动化推荐：**提供相似数据的自动化推荐与检测，支持通过算法调优，实现用户日常运维时，新增数据能自动推荐出合适的分类及相似数据，显著降低人力维护成本与时间消耗。
与传统的方式相比，亿信华辰睿治基于大模型AI的"智查"，能提供更高精度识别、自动化处理、实时更新和智能推荐等多项能力增强，能够显著提高诸如物料等主数据管理的准确性和效率，减少人为错误，优化管理，大幅提升企业的运营效率和管理水平。
数据治理新纪元的开启
亿信华辰"AI+睿治"标志着数据治理进入3.0智能时代，是企业数据管理的一次革命性突破：
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治理效率跃升：人力投入减少60%，处理速度提升10倍；
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资产价值释放：数据可用性达到98%，分析决策时效性提升40%；
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持续进化能力：自动迭代治理模型，保持技术领先性。
亿信华辰将持续深耕"Data+AI"战略，与合作伙伴共建智能治理新生态，助力企业在这轮数据革命中抢占先机。