AI与数据治理:企业如何构建面向AI的数据治理体系？

传统数据治理为何不足？

  传统强调标准化、集中管控；AI需要标注质量追踪、数据漂移监控、特征血缘回溯、差分隐私。需新建“AI数据湖”保留原始日志与中间特征。

高效标注流程？

  主动学习：模型预测低置信度样本送人工标注，其余自动采纳。抽检10%计算Kappa一致性（>0.8）。每月执行偏见审计，避免系统性标注偏差。

数据漂移如何应对？

  用PSI监测特征分布变化（>0.1预警）。轻漂移做特征对齐，中度（0.2~0.4）重校准，重度（>0.4）重训模型。自动化每日监控并告警。