通信行业人工智能数据治理实践指南2025：惟实励新.pdf
《通信行业人工智能数据治理实践指南 2025》由华为、中国信通院及中国移动联合发布，旨在为通信行业在大模型时代的数智化转型提供理论支撑与实操指南。以下是该文档的核心内容总结：
**1. 核心理念：双轮驱动的螺旋式发展**
报告提出了“Data for AI”（数据驱动人工智能）与“AI for Data”（人工智能赋能数据治理）双轮驱动的实践框架。
* **Data for AI：** 聚焦于构建高质量数据集，为模型训练提供坚实底座，强调从“以模型为中心”转向“以数据为中心”。
* **AI for Data：** 深度应用人工智能技术（如大模型、NLP、知识图谱）于数据标准、质量、安全、元数据及资产管理，实现治理效率与质量的倍增。
**2. 通信高质量数据集建设指引**
通信运营商拥有海量的业务运营、网络运维、管理决策及客户服务数据。高质量数据集建设已成为核心竞争力：
* **需求分析：** 针对办公助手、营销智能体、智能客服、网络运维自愈等典型场景，建设覆盖全面、标注精准、安全合规的数据集。
* **技术路径：** 涵盖数据实时采集（Flume/Kafka）、智能化清洗去重（Spark/大模型）、半自动化标注（NLP/BERT/ASR）、以及涵盖内容有效性、文本干净度及语料毒性的多维度质量评测。
* **管理规范：** 建立涵盖组织保障、制度规范及安全合规的“六位一体”管理机制，确保数据集全生命周期可追溯。
**3. 智能化数据治理实践（AI+数据治理）**
AI技术深度融入传统治理流程，推动治理模式从“劳动密集型”转向“智能密集型”：
* **数据标准：** 通过大模型自动识别业务含义并生成标准文档，实现标准执行的实时监控与动态调整。
* **数据质量：** 从“事后抽查”转向“事中感知、事前预警”，利用无监督学习识别异常模式，并通过轨迹预测模型自动修复脏数据。
* **数据安全：** 从静态权限控制转向基于行为分析的动态风险识别（UEBA），实现敏感数据的自动识别、分类分级及高度仿真的合成数据脱敏。
* **元数据与资产管理：** 自动生成技术元数据，构建智能数据血缘图谱，助力数据资产的货币化与价值释放。
**4. 典型行业实践案例**
* **河南移动：** 建立“1+4+1+X”治理体系。其“AI数据治理助手”将字典信息整理耗时从天缩短至秒级，完整率提升至100%，极大地提升了数据研发效率。
* **福建移动：** 推进“AI+应用”存增一体化运营。通过构建“六阶十四步”敏捷开发模式和六大AI能力（AI画客、挖需、问策等），实现了营销精准度和运营效率的显著提升。
**5. 未来发展趋势**
报告前瞻性地指出通信数据智能的三大趋势：
* **数智一体化（DIOps）：** 构建打通数据到模型全链路的流水线，实现工程化、标准化的持续集成与优化。
* **人机协同：** 以智能体（Agent）和数字员工为载体，实现复杂决策的人类智慧与重复工作的机器自动化深度融合。
* **内生安全：** 将伦理审查与安全防护贯穿数据智能全生命周期，构建事前预防、事中管控、事后追溯的底线保障。
该指南强调，通信运营商应通过构建高质量数据基础和智能化治理流程，加速从传统电信服务向智能化信息科技服务转型，培育新质生产力。
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