高峰预警：数据治理滞后失灵已成金融系统性风险诱因，“智治”转型刻不容缓
（原标题：高峰预警：数据治理滞后失灵已成金融系统性风险诱因，“智治”转型刻不容缓）
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12月20日，中国金融传媒集团特聘高级专家、中国银行业协会原首席信息官、深圳香蜜湖国际金融科技研究院学术委员会委员高峰，在2025深圳香蜜湖金融年会上表示，“数据治理失效”已被纳入金融系统性风险评估体系，传统依赖人工、静态、结构化逻辑的数据治理模式，在AI驱动的“数据洪流”面前已全面失灵。他指出，2024年全球银行AI生成数据量较三年前激增470%，而监管要求同步收紧，金融业数据治理正站在从“人治”向“智治”转型的历史关口。
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高峰强调，这场转型不是技术选型问题，而是生存命题。当大模型以毫秒级速度生成研报、处理理赔、执行交易，若缺乏与之匹配的智能治理能力，金融机构将面临合规失控、操作风险爆发与数据价值枯竭的三重危机。唯有构建以AI为核心引擎的全生命周期治理体系，才能在指数级增长的数据生态中守住安全底线、释放创新动能。
治理滞后失灵已成系统性风险诱因，传统模式陷入结构性困境
国际清算银行数据显示，2024年全球银行业AI生成数据量较2021年激增470%。这些数据不再局限于结构化表格，而是涵盖客户交互日志、多模态影像、模型行为轨迹等高动态、实时生成的信息流。然而，当前多数金融机构的数据治理体系仍基于人工录入、批处理校验和静态合规逻辑构建，难以应对毫秒级风控、微秒级交易等智能场景需求。
现实案例触目惊心：某证券公司因无法实时处理高频交易数据流，单日损失超3000万元；某支付平台因未留存AI反欺诈系统的瞬时决策链，违反《个人信息保护法》，被央行罚款650万元。更严峻的是，2024年金融监管总局已将“数据治理失效”正式纳入系统性风险评价指标――这意味着治理能力不足不再只是内部管理问题，而是可能触发全行业风险传导的关键节点。
与此同时，治理投入与产出严重失衡。国有大行年均数据治理投入超20亿元，但传统模式的投资回报率（ROI）仅为1.5倍。大量资源消耗在重复清洗、人工对齐和跨系统协调上，却难以转化为业务价值，暴露出旧有范式的结构性困境。
从“人治”到“智治”的三大重构，数据治理进入新范式
面对危机，高峰提出，金融业必须完成三重根本性转变：从“人找数据”到“数据找人”，从静态合规到动态价值创造，从“以数治数”到“AI治数”。
首先，AI正在重塑数据生态。某大型商业银行通过语义分析1亿条客户交互日志，使高端理财产品配置率提升35%；某保险公司利用AI图像识别新增1500万个结构化定损特征点，显著提升理赔精准度与反欺诈能力。这表明，大模型不仅能提升数据质量、打破数据孤岛，更能深度释放数据价值。
其次，新型数据资产催生治理新命题。据银行业协会统计，AI已衍生出37类新型金融数据，其中“模型行为日志”“客户意图向量”“风险特征嵌入”三类治理缺口最为突出。更复杂的是权属界定――AI生成数据涉及原始提供者、模型开发者、平台运营方等多方权益，2024年一家量化基金就因数据归属不清遭SEC重罚，凸显制度空白的现实风险。
最后，治理主体与方式发生质变。传统“人主导、AI辅助”模式正转向“AI执行、人监督”；治理范围从结构化数据扩展至全模态；价值定位从成本中心升级为价值引擎。在此背景下，“数据治理智能体”（DGA）应运而生――它不是工具，而是具备感知、决策、执行与学习能力的自治引擎，可自动完成标准制定、质量监控与资产推荐，实现治理效率的数量级跃升。
直面五大挑战，构建可信、可持续的智能治理体系
高峰指出，当前智能数据治理面临五大挑战：技术适配难、权属界定难、安全隐私风险加剧、算法伦理偏见显现、治理投入ROI周期长。对此，他提出六大策略：
一是构建敏捷、智能、可持续的技术架构，支持多模态、高并发数据处理；
二是建立“原生+衍生+生成式”数据的复合权属认定机制，明确各方权利边界；
三是打造融合加密、脱敏、访问控制的立体安全防护体系；
四是构建生成式数据伦理治理闭环，确保算法公平、透明、可问责；
五是培养兼具业务理解、技术能力与合规意识的复合型人才；
六是制定科学合理的长期资源投入计划，避免碎片化、短期化投入。
此外，高峰补充道，技术落地需匹配合适架构。当前金融AI呈现“+AI”（平台化叠加）与“AI+”（内核原生）双轨并行，而大模型“幻觉”问题则需通过高质量数据供给、RAG增强生成、多智能体交叉验证及人工监督机制三层联动解决。云智能化亦成为关键支撑，端云协同部署既降本又增安，推动金融从“工具赋能”迈向“内核重塑”。
高峰指出，智能时代的数据治理已无退路，它既是金融机构应对大模型冲击必须完成的“必答题”，也是释放数据要素价值的关键“加分题”。唯有推动治理模式从传统的“数据治理”向以AI驱动的“数据智治”实现质的跃迁，金融业才能在汹涌的AI浪潮中夯实数据基础，真正支撑起数智化转型与智能金融的深度落地。
