AI与数据治理

大麦哥

当前，数据已作为一种新型生产要素参与到了企业生产经营活动当中并发挥重要作用，甚至成为了企业的核心资产，而人工智能作为 一种技术要素则为数据要素的应用和创新提供了更多的可能。
同时，人工智能的发展也需要大量的数据作为训练集和测试集来支持算法的训练和测试。随着数据量的不断增加和处理技术的不断更新，数据要素的价值也在不断提升，从而为人工智能技术的发展提供了更多的支持。数据要素和人工智能技术的碰撞，将激发出数字经济的新火花，共同推动着社会经济的发展和进步。

• 强大的文字理解和生成能力。大模型的知识储备使其能够认知各类形式的数据，并且具有强大的数据理解的生成能力。
• 具备多模态数据处理能力。大模型能够应对模态丰富的数据，而不再受限于结构化数据。
• 可训练行业专属模型。大模型能够基于领域预料进行预训练学习掌握领域知识，通过少量数据的指令微调来快速进行领域数据治理任务适配。
• 以智能体实现数据治理自动化。大模型的智能体（Agent）使得自动化数据操控和数据治理规划成为可能。
  

DeepSeek等大模型的引入为数据治理带来了前所未有的机遇和挑战。通过充分发挥大模型在文字理解和生成、训练行业大模型、多模态数据处理、构建智能体等方面的优势，企业可以大幅提升数据治理及产品创新等方面的能力，为数据价值的挖掘和利用提供强有力的支持。未来，随着技术的不断发展和应用的不断深入，大模型在数据资产化过程中的应用前景将更加广阔。