江苏银行向“新”而行！大模型助力数据治理提质增效

　　“通过数据治理平台的血缘分析工具，我们可以在几分钟内对上千条SQL语句、数百个存储过程进行分析，从指标一路追溯到数据源，数据处理过程中的加工口径与筛选逻辑也一目了然。”一名试用江苏银行数据治理平台的工作人员表示。值得注意的是，江苏银行在数据治理领域巧妙引入大模型技术，成功缩减了指标变量迁移工作中99.85%的开发阶段人力投入，相当于释放了24名研发工程师的研发生产力，革新成果十分亮眼。

　　数据治理平台依托于江苏银行自主研发的“智慧小苏”大语言模型服务平台，运用抽象语法树分析算法、启发式搜索、图结构向量匹配等先进生产技术，智能分析数据血缘关系与异构数据库SQL语句，高效生成数据血缘关系与重构优化建议，赋能全行数据治理工作。用户可通过自然语言直接与平台页面进行交互，大幅度降低操作门槛与平台使用成本。

　　自OpenAI于2020年6月发布GPT-3模型以来，大语言模型在自然语言处理领域取得了诸多突破性进展，也引发了金融业对大模型应用场景的广泛探索，智能客服、智慧办公、代码续写等金融科技大模型场景应用不断涌现。

　　如何将成熟的大模型工业化运用落地，成为金融行业亟待攻克的重要课题。在此背景下，江苏银行独辟蹊径，聚焦数据治理这一细分领域，开展创新性探索，自主研发并推出基于“智慧小苏”大模型的数据治理平台，开启数智化转型新篇章。在刚刚结束的银行业数字金融典型实践案例评选中，该解决方案荣获“AI金融大模型”典范案例奖，彰显其行业影响力。

　　江苏银行在数据治理领域的创新性实践，不仅为金融领域数据治理提供了宝贵经验，也为数字经济时代下的金融高质量发展开辟了新路径。下一步，江苏银行将紧紧围绕做好“数字金融”这篇大文章，努力把握高质量发展与新质生产力的逻辑契合点，将数据治理作为重要抓手，进一步挖掘数据价值，不断彰显“高效率、强协同、优服务”的比较优势，以高质量金融发展助力中国式现代化江苏新实践。

　　江寅轩