埋点与编目
自动发现数据源、标记 PII、采集字段级血缘、指派责任人——让目录反映真实现状，而不是去年的架构图。
问题
AI 一上场，做样子的治理就撑不住了
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血缘只存在于一份 PPT 里
架构图上数据流干干净净，可“某天是哪个源填了这一列”这种问题没人答得上来——除非把三年前搭它的工程师叫回来。
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质量 SLA 只有破了才看得见
新鲜度、完整性与准确性只存在于口耳相传里。分析师往往从图表异常里才发现问题；平台从没提醒过他们。
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PII 的处理靠临时决定
敏感字段在有些管道里脱敏，在另一些里没有。同意标记留在 CRM，传不到数据湖，于是 AI 模型拿着本不该看的数据在训练。
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治理总在 AI 上线之后才到
法务与风险介入得太晚，模型过了试点却过不了审计，返工又压回已经交付的团队。
运作方式
活在管道里、而不是活在幻灯片里的治理层
执行质量与同意策略
质量 SLA 以代码定义，同意与策略校验在接入和服务两端执行，数据集一偏离契约就告警。
审计与解释
每个模型、每份报告、每张仪表盘都能追回输入、责任人与策略决定——一键导出可直接送审的报告。
这一层直接接进你既有的数仓、数据湖与 BI 工具。
可信赖的数据：AI 真正需要的治理
包含内容
你需要的一切让治理跟上 AI 的速度
血缘、质量、同意与审计——作为一层运营底座交付，数据、AI 与风险团队共用。
字段级血缘
每一个字段都能往上追到源系统，往下追到仪表盘、模型与导出——自动刷新。
数据质量 SLA
新鲜度、完整性、表结构与分布校验都以代码定义——有指定责任人，契约一破就告警。
PII 识别与脱敏
敏感数据发现、分级与按策略脱敏，覆盖所有管道与服务端点。
同意台账
跟踪客户的同意状态，并从真相源传递到每一个下游模型与报告。
术语表与责任归属
业务术语表、数据集责任人、数据管理员与认证状态——就呈现在分析师工作的地方。
审计报告
一键生成血缘、质量与同意报告，格式对齐内部审计与外部监管机构。
技术提供 Synapse
成果
治理与数据同行之后，什么会不一样
结果视业务场景、数据成熟度与范围而定。我们先诚实地界定范围，再精确地作出承诺。
70%
准备审计与血缘报告的投入减少
仅供参考——取决于起始的文档化成熟度。
数小时
回答过去要几周才答得上的监管问询
仅供参考——基于早期落地案例。
更低
AI 模型用未获同意数据或 PII 训练的风险
仅供参考——在调研阶段确认，取决于起点。
合作方式
从基线到治理真正运转——不必来一场大爆炸式工程
评估
评估
第 1–2 周
清点关键数据资产、当前血缘缺口、PII 暴露面与监管要求。
设计
设计
第 3–5 周
与数据、AI 与风险团队一起定义质量 SLA、血缘范围、同意模型与责任分工图。
构建
构建
第 6–10 周
为管道埋点、填充目录、开启策略执行，并交付第一份可直接送审的报告。
运营与扩展
运营与扩展
第 11 周起
移交给数据治理团队，按季度把覆盖面扩展到各个域。
时间线视源系统复杂度、监管范围与既有编目工具而定。
延伸阅读
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