【一线数智评论】最近在梳理客户标签时发现，基于过去的大数据的客户标签算法和管理方式，在今天有AI加持下，多模态的数据管理，存在缺失，AI时代，数据治理必须重做一遍

　　过去十几年，企业对“数据治理”的理解大多停留在：建数据仓库、做数据质量、统一指标口径、管权限、查血缘。

　　这当然重要，但在 AI 浪潮面前，这套思维已经不够用了。

　　因为今天企业面临的是：

　　数据不只是“资产”，而是 AI 的“燃料”；

　　不只是结构化表，还要治理文本、语音、图片、视频；

　　不只是可查报表，而是要能驱动 RAG 和 Agent；

　　不只是保护数据库，而是还要保护智能体的行为安全；

　　不是 IT 做治理，而是业务要实现智能自治。

　　AI 时代的数据治理，不是把旧东西再做一遍，而是必须“重做一遍”。

　　所以我想用更系统、但也更接地气的方式，讲清楚：AI 为什么改变了数据治理的逻辑？企业到底要升级什么？具体怎么落地？这篇文章，你可以给同事看，也可以用于内部培训、年度规划。

　　一、AI 时代，数据治理的五个核心思维变化

　　过去很多企业做数据治理有一个普遍感受：做得很辛苦，但业务感受不明显。AI 正好反过来，它让数据治理从“后台工程”变成“业务智能能力”。以下五个变化是所有企业都必须重新建立的认知。

　　01 从“结构化治理”走向“全模态治理”

　　以前治理数据，多半是治理表格。

　　现在企业每天产生大量非结构化内容：

　　微信客服聊天

　　门店监控视频

　　电话录音

　　诊疗影像

　　文档、合同、SOP

　　客户评价

　　培训材料

　　邮件、工单

　　产品截图、拍照票据

　　这些都在“沉没成本”里，但现在 AI 能理解它们，并从中提炼出价值。

　　企业必须新增的治理能力包括：

　　文本语义切分（chunk）

　　OCR 图片识别与内容提取

　　音频转写、说话人识别、情绪识别

　　视频镜头切片、画面目标识别

　　多模态元数据（时间、场景、对象、风险等级）

　　敏感信息自动识别与脱敏

　　一句话——AI 时代，多模态数据第一次变成“可治理资产”。

　　02 从“数据可用”到“模型可用”

　　传统治理的目标是“让业务能查数据”。

　　AI 治理的目标是“让模型能懂数据”。

　　尤其在 RAG、Agent 流程里，有三个关键要素：

　　① Embedding质量（向量质量）

　　模型理解一段话依赖向量质量。向量坏 → AI 回答一定不好。

　　② Chunk 切分质量

　　RAG 的效果 80% 取决于 chunk。切得太长 → 模型抓不到重点，太短 → 模型语义断裂

　　③ 文本清洁度

　　包含页脚、重复、乱码、图片水印的文本，会直接降低召回效果。也就是说：治理不只是清洗数据，而是要让数据变成 AI 能吃得好、吃得准的“模型素材”。

　　03 从“集中治理”走向“自治治理”

　　过去治理靠人，靠流程，靠巡检；AI 时代治理渐渐变成“自动发生”：

　　字段自动匹配

　　Schema 自动识别

　　错误数据自动修复建议

　　数据字典自动生成

　　血缘自动绘制

　　质量问题自动报警

　　文档自动向量化

　　视频自动抽帧+转写

　　文档冲突自动提示

　　治理工作不再是 IT 独家的，而是业务有了 AI 工具，可以自主管理自己使用的数据。

　　04 从“指标治理”升级为“知识治理 + 智能体治理”

　　AI 时代有两个新型资产：

　　资产一：企业知识（Enterprise Knowledge Set）

　　包括：SOP、制度、合同、客服对话、FAQ、代码、培训资料、医学知识、门店操作流程……

　　它们被切分成 chunk、向量化，进入向量库，是企业所有 AI 能力的基础。

　　资产二：企业智能体（Agent）

　　每一个 Agent 都需要治理：

　　能调用哪些系统？

　　权限在哪里？

　　金额或操作边界是多少？

　　哪些动作必须人审？

　　能否自动触发外部指令？

　　可追溯吗？能回放吗？

　　这已经超出了传统治理范畴。

　　AI 时代，企业治理的对象从“数据”扩展到“知识 + 智能体行为”。

　　05 从“保护数据库”走向“保护 AI 行为”

　　AI 安全不是传统所理解的“加权限、加加密”那么简单。新增的四大风险：

  　Prompt Injection（提示词注入）

　　RAG召回泄露敏感内容

　　智能体错误执行操作（误发短信、误取消订单、误执行支付）

　　多模态泄露（图片/视频中的隐私）

　　所以一定要为 AI 建一个“行为安全系统”。

　　二、AI 时代的数据治理能力体系（全面升级版）

　　为了让企业真正落地，我把能力框架拆成六层，每层都是可执行动作。

　　01 源头治理

　　让所有数据“入场即合规、入场即可用”。需要做：

　　数据类型自动识别（表格/文本/音频/视频）

　　自动PII（personally identifiable information个人可识别信息） 身份识别（电话、身份证、人脸）

　　文档、录音、视频自动生成元信息

　　OCR 自动提取票据、病历、合同内容

　　构建“模态化 Metadata 体系”

　　这些问题的妥善解决，是确保后端 AI 不踩雷的基本盘。

　　02 数据质量治理（DQ 2.0 + MQ 质量体系）

　　AI 引入后，“质量”要分两类治理：

　　① DQ = 数据质量（传统）

　　重复、缺失、异常、时效性等。

　　② MQ = 模型输入质量（AI新增）

　　包括：

　　chunk 长度是否合适？

　　向量是否过度重复？

　　是否有“垃圾 embedding”？

　　文本是否存在噪音？

　　是否存在知识冲突？

　　这些问题，都必须要有明确的解决方案，也是让 RAG、Copilot、Agent 好用的关键。

　　03 知识治理（Knowledge Governance）

　　知识库是 AI 的灵魂。企业必须建立：

　　文档生命周期

　　文档切分策略

　　自动版本比对（识别变化点）

　　知识过期检测

　　知识冲突检测

　　知识图谱生成

　　知识可解释链路

　　AI 的每个回答，都必须能给出“引用出处”，可查、可控、可审计。

　　04 AI 安全治理

　　AI安全治理包括：

　　Prompt 黑白名单

　　RAG 内容安全过滤

　　图片/视频PII自动涂抹

　　Agent 操作边界

　　API 调用审计

　　敏感业务逻辑保护（支付、销单、报销）

　　输出可信度检测（Hallucination Score）

　　这部分是监管未来几年重点关注的方向。

　　05 权限治理（PBAC：策略型权限）

　　权限从“角色（RBAC）”升级为“内容+语义+行为”。包括：

　　内容级权限（比如财务文档 和 医疗文档）

　　语义级权限（不能查“所有客户投诉”）

　　行为级权限（Agent 只能查询、不能执行支付）

　　环境级权限（不同环境使用不同模型）

　　这是未来三年企业 AI 治理的核心能力。

　　06 可观测性（AI Observability）

　　AI没有监控，就没有治理。所以我们需要监控：

　　RAG 命中率

　　召回漂移（drift）

　　Chunk 质量

　　模型幻觉率

　　Agent 的操作链路

　　哪些知识被用得最多

　　使用场景的热点分布

　　最终形成：——AI能力运营化（AIOps）

　　三、企业该怎么落地？（可直接用的路线图）

　　简单讲，数据治理不可能“一把梭哈”，要分阶段推进。我们可以按照下面步骤来执行：

　　第一步：从业务出发，倒推数据治理

　　所有治理都应该源于“具体的 AI 场景”：

　　客服 Copilot

　　医护 Copilot

　　门店管理 Agent

　　销售 Agent

　　财务智能审计

　　知识助手（内部搜索）

　　多模态质检（客服录音、门店视频）

　　我们可以做一张表：

从业务场景梳理 → 整理出所需数据 → 对模型类型 →对数据治理要求

　　企业第一次对 AI 有了明确的治理目标。

　　第二步：构建 AI-ready 的基础能力

　　这是AI所有能力的基础准备，包括：

　　向量数据库

　　企业 Embedding 流水线

　　文本/语音/视频 ingestion 流水线

　　数据血缘自动化

　　基础数据质量规则

　　PII 自动识别与脱敏

　　你会发现，光做完这一层，我们整个企业的数据利用率就提升了。

　　第三步：搭建企业知识中台（AI最核心的底座）

　　核心底座建设包括如下及部分：

　　文档自动切分与向量化

　　视频自动转写与镜头解析

　　版本管理+变更摘要

　　知识图谱自动生成

　　向量与文本双检索

　　权限控制

　　审计与可解释性

　　这一步完成后，企业就可以全面搭建 RAG、Copilot、Agent。

  　第四步：建立 AI 安全边界

　　AI安全边界具体落地包括：

　　Prompt 注入防护

　　风险动作前置拦截

　　Agent 行为审计

　　API 调用限制

　　RAG 内容过滤

　　模型输出可信度检测

　　这是所有企业上 AI 必须强化的底座能力，但又是大多数企业忽略的内容。

　　第五步：构建 2–3 个标杆级智能体流程

　　可以试着梳理出一些典型场景，比如：

　　·智能客服 Agent

　　录音 → 转写 → 多模态理解 → 质检 → 建议动作；

　　· 智能运营 Agent

　　自动生成日报、自动发现异常、自动建议改进动作；

　　· 智能销售 Agent

　　根据 CRM 数据自动生成沟通脚本，自动跟进提醒，自动生成客户画像；

　　跑通这三类智能体，你就能反推出企业真正缺的治理能力，并形成可复制的体系。

　　四、CIO / IT 大产品经理视角的最终结论

　　如果把所有内容压缩成一句话：AI 时代，数据治理从“管数据”进化成了“让智能安全、可控地发挥价值”。这意味着三件事：

　　第一：数据治理必须面向 AI，而不是面向报表。

　　治理的对象是知识、向量、多模态、Agent。

　　第二：企业必须构建知识中台与 AI 权限体系。

　　这是所有 AI 应用的底层操作系统。

　　第三：数据治理不再是后台工程，而是业务智能的战略能力。

　　治理越好，AI 越聪明；AI 越聪明，业务效率越高。（来源：IT职场斜杠青年 姜正林）