效能建设的核心变量，在于数据治理。但这个“数据”，和大数据时代的“数据”，内涵又有很大不同。传统的数据治理，针对数据分析场景，主要面向结构化数据，包括主动元数据、AI增强治理等技术，已成比较成熟的体系。而数据治理的新内涵，面向大模型训练常见的非结构化数据。非结构化数据...

       数据资产将成为企业核心竞争力，虽然企业己存储了大量数据，但只有可控制、可计量、可变现的数据才能称为数据资产，所以数据在线的关键是让数据资产化。利用数字化协同网络，企业将更有效的收集数据，实现全方位的数据在线能力。全方位的在线数据涉及：员工行为数据、...

自研大模型的成本投入是巨大的，包括但不限于计算资源、人力资源、研发时间等。因此，大型银行在考虑自研大模型时，需要权衡成本与收益，确保投入能够带来足够的收益。其次，大型银行在数据资源方面具有天然优势，因为它们拥有庞大的客户群体和丰富的业务数据。这些数据可以用于训练...

在大模型应用中，数据传输、整合、准备和预处理确实可能消耗大量的时间和资源。为了提高这些过程的效率，可以从以下几个方面进行改进：数据压缩：在数据传输过程中，采用数据压缩技术可以减少传输所需的时间和带宽。通过这种方式，不仅可以减少数据传输的时间，还可以降低对网络资源的...

银行数据的分散分布是一个普遍存在的问题，主要因为商业银行具有多个应用系统，每个系统都存储有不同的业务数据。这种数据分散在各个系统中的现象，被称为“数据孤岛”，它不仅增加了数据整合的难度，也影响了模型应用的准确性。首先，为了解决数据分散的问题，需要建立一个统一的数据...