百思数据治理大模型(BS-LM)技术白皮书
来源：百分点科技时间：2/9/2026
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随着数字经济的深化与数字化转型的加速，数据已从辅助性资源演变为核心生产要素。然而，数据的爆炸式增长与其内在的复杂性，正使传统治理模式面临前所未有的压力。依赖人工经验与静态规则的治理方式，不仅响应迟缓、成本高昂，更难以应对跨系统语义割裂、数据价值挖掘不足等核心挑战，导致大量数据资产处于“沉睡”状态，无法有效赋能业务创新与智能决策。
在此背景下，人工智能技术，特别是大语言模型的发展，为数据治理的范式革新提供了历史性机遇。治理的焦点正从“如何管好数据”转向“如何用好数据”，从被动的规则遵从迈向主动的价值创造。实现这一转变的关键，在于将人类专家的知识、行业的规范与智能技术的推理能力深度融合，构建一个能够理解、规划并执行治理任务的“智能大脑”。
百分点科技基于对上述趋势的深刻洞察及在近千个数据治理项目中积累的行业认知，正式提出“智能驱动、闭环自治”的新一代治理理念，并重磅推出百思数据治理大模型（BS-LM）。本模型以“知识+推理”为核心，构建覆盖数据全生命周期的智能治理新范式，助力客户从“治理”走向“智理”。
在数字化转型的深水区，数据已成为关键生产要素与战略资产。然而，传统的数据治理体系往往依赖于规则库、标准表和人工经验，其运行效率与智能化水平已难以满足当下业务敏捷与数据价值挖掘的双重要求。
传统数据治理存在以下几大挑战：
规则僵化、人工依赖重：治理规则、数据标准及指标定义需要专家手工维护，更新周期长、适应性差，难以应对业务快速变化。
语义割裂、协同困难：数据口径、字段定义、系统边界之间语义不一致，导致跨部门指标冲突、口径歧义频发。
治理任务碎片化、难以自动化编排：质量校验、敏感识别、标准比对等任务往往分散在多个工具与流程中，形成“人工接力”的非闭环模式。
知识难沉淀、治理难传承：数据治理专家的隐性知识无法系统化沉淀，导致经验迁移成本高、治理能力无法规模化。
规则驱动向智能驱动的转变缺位：在AI时代，传统基于规则的治理方式无法支撑语义级理解与智能推荐，限制了数据资产真正的价值释放。
在应对上述挑战的过程中，国内外已形成多条差异互补的实践路径。
在国内实践方面，政府在智慧城市建设中，通过构建跨部门数据治理机制，推动数据整合、开放与共享，有效缓解了“语义割裂”与“协同困难”等问题。在医疗、制造等重点行业，越来越多企业开始整合构建统一标准库、公共数据模型与多机构共享平台，着力破解“规则僵化”与“知识难传承”等治理瓶颈。在政策层面，我国正逐步确立数据作为生产要素的定位，持续完善数据安全、资产化与合规治理体系，为智能化数据治理构建制度性支撑框架。
在国际探索层面，经济合作与发展组织（OECD）等机构强调构建人工智能与数据治理一体化的框架，推动在元数据管理、数据共享机制与标准规范方面的全球协作。与此同时，欧洲的Gaia‑X倡议从数据主权、治理协同与共享机制等维度出发，积极探索可互操作、安全可信的数据生态系统新范式。
由此可见，行业整体正从被动应对向主动构建智能治理体系转变。数据治理模式正经历从“分散化、规则驱动”向“语义统一、智能驱动”的根本性转型。而生成式AI（GenAI）与领域大模型（DSLM）的快速发展，则使数据治理从“依赖规则与人工”迈向“依托语义与智能”成为可能。
据Gartner预测，到2028年，企业中超过50%的生成式AI模型将为特定领域模型（DSLM）。这类模型不再仅依赖通用语义能力，而是深度融合行业知识体系与治理逻辑，具备业务上下文理解能力，可实现符合业务场景的智能决策与治理推理。
综上所述，从规则驱动到智能驱动的转型已成为数据治理的必然趋势。具备语义理解、知识推理与智能编排能力的垂直大模型，正成为下一代数据治理体系的核心引擎。
基于当前行业的挑战与趋势，百分点科技提出了“智能驱动、闭环自治”理念，打造了百思数据治理大模型(BS-LM)这一数据治理垂直领域模型。
百思数据治理大模型(BS-LM)以“知识+推理”为核心，基于百分点科技近千个数据治理项目经验与方法论沉淀打造。模型深度融合DCMM、DAMA等国际国内权威治理框架、专业书籍与行业最佳实践，系统掌握从数据标准、质量、安全到资产运营的全链路治理逻辑，具备在真实业务环境中实现治理任务规划、执行与优化的综合能力，实现从数据标准到资产价值的全链路闭环，构建可演进、可解释、可自适应的数据治理新范式。
百思数据治理大模型(BS-LM)具备如下特性优势：
l 领域知识深度融合，具备专家级认知能力
模型基于百分点科技在近千个跨行业数据治理项目中积累的实战经验，覆盖政务、公共安全及主要实体经济领域，以及DCMM、DAMA理论体系、国家标准、行业规范等权威内容构建知识基底，具备对治理规则、语义关系和业务场景的精准理解能力，可输出符合客户实际需求的结构化决策建议。
l 全流程智能规划，实现闭环治理体系
支持从项目规划、建模设计、标准制定、质量管控到资产运营的全流程治理任务编排与动态优化，系统构建"问题识别—策略生成—任务执行—效果验证"的治理闭环，推动客户从依赖经验走向智能驱动的治理模式转型。
l 场景化智能协同，赋能工程化治理任务
具备对数据集成、标准设计、多模态处理、服务编排等具体治理任务的智能执行与协同调度能力，能够实现对单个治理场景的深度赋能，确保规划可落地、任务可执行、效果可评估。
l 全面信创适配，满足安全可控要求
全面适配国产化芯片及软硬件生态，支持本地化或私有云部署，严格遵循国家数据安全及合规标准，实现数据不出域、治理过程自主可控。
百思数据治理大模型(BS-LM)以“认知—规划—执行—洞察”为主线，构建了覆盖数据治理全生命周期的智能能力体系。模型融合了数据治理专家、业务分析师、行业顾问、数据架构师与工程师等角色的复合知识与方法论，通过多阶段训练与模型融合，形成了集知识理解、智能规划、资产生成与价值分析于一体的全链路治理智能。其核心能力不仅体现在对治理知识的精准理解与推理，更在于将治理理念落地为可执行、可验证、可优化的智能行动。
百思数据治理大模型(BS-LM)具备如下四个方面的核心能力特征。
l 权威治理专家问答与知识赋能
基于全景化、高质量的数据治理领域语料训练，该模型融合了数据标准、质量管理、元数据治理、合规审查等核心知识体系，形成了专家级的语义理解与推理能力。
模型具备深度语义解析、多步骤逻辑推理与任务自适应能力，能够准确理解治理语义、识别潜在风险、推演治理路径，并在复杂、多维的业务语境下给出合理的分析与决策建议。
在应用层面，模型可实时响应复杂治理问题，支持智能问答、规则解读、标准对照、最佳实践推荐等多类交互形式，为数据治理团队提供高效、权威的知识支撑与决策辅助。
通过持续的语义对齐与任务优化机制，模型在跨领域、多任务环境中表现出卓越的泛化性、稳定性与可解释性，成为支撑组织级智能治理的核心引擎。
l 全流程治理规划与智能编排
该模型具备从需求理解到任务落地的全链路规划与智能编排能力。能够根据客户的项目需求、业务结构与数据现状，自动生成涵盖制度体系设计、流程构建、资源配置、风险防控的端到端治理方案。
通过搭配行业治理场景知识库与规划模板体系能够支持智能匹配不同客户特征，实现对行业差异化需求的自动识别与方案定制。
模型可通过自然语言交互方式，支持对治理方案进行多轮迭代与优先级调整，实现从顶层设计到项目执行的智能化编排，帮助客户建立可视、可调、可度量的治理实施体系。
l 治理资产自动生成与标准化管理
依托模型的结构化生成与规则抽象能力，该模型支持数据模型设计、质量规则配置、资产目录构建等关键治理产物的自动化生成。
模型能够根据行业规范、企业数据体系与治理现状，自动生成符合要求的数据标准体系与校验规则，并持续监控治理产物的规范性与合规性。
在执行层面，模型可实现治理资产的自动归档、版本管理与标准化对照分析，保障治理成果可追溯、可评估、可迁移。
通过自动化生产与标准化管控，显著提升治理产出的可复用性与一致性，使数据治理从“项目型交付”向“资产化运营”转变
l 治理成效评估与价值度量
基于对业务目标与治理成果的关联理解，智能评估数据治理对实际业务的支撑效果，并动态追踪关键价值指标，辅助判断治理是否真正“有效”，助力客户从“数据资产落地”走向“数据价值提升”。
百思数据治理大模型(BS-LM)通过将数据治理从经验驱动、规则驱动转向知识驱动、智能驱动，为客户构建可演进、可解释、可自适应的数据治理体系提供了坚实基座，标志着数据治理正式迈入"智理"新时代。
百思数据治理大模型(BS-LM)基于Qwen3-30B-A3B开源大模型进一步训练，以“知识结构化—语义理解—任务生成—智能推理—治理反馈”为总体设计原则，构建了一个兼具理论深度与工程可落地性的治理认知架构。
该架构通过构建从知识原语到知识蒸馏的高质量训练语料，利用多阶段监督学习生成多个领域专精大模型，最终通过模型融合技术形成统一的组织级大模型，实现了从数据治理知识抽象化表达到高可信推理与决策的全链条智能闭环。
百思数据治理大模型(BS-LM)训练的知识语料来源于数据治理专业书籍、数据相关法律法规、百分点科技在数据治理相关项目的经验和知识沉淀、政府及行业政策文件及以及来自互联网的优质内容。
“知识原语”是模型语义理解层的核心基础。通过将复杂的数据治理知识进行系统化抽象与语义解构，将数据元标准、数仓规划、质量规则、数据血缘、指标逻辑、资产评估等核心概念转化为可计算的语义单元，从而在模型语义空间中构建出高精度、可迁移的治理知识体系。每个知识原语对应一个独立的治理语义单元，这种“原子化”知识表达方式，使模型能够在语义层面准确理解数据治理任务的逻辑结构，形成跨场景、可迁移、可复用的知识基础。
百思数据治理大模型(BS-LM)知识语料构建流程如图所示，主要包含知识处理、知识蒸馏两个核心阶段。
图 1 知识语料构建流程
在知识处理阶段，通过对多源原始数据进行提取与预处理，同步生成基础训练语料与结构化“知识原语”。知识原语经过上下文整合与语义关联，进一步增强了基础训练语料的知识密度与逻辑一致性，成为训练语料的基础。
在知识蒸馏阶段，以DeepSeek-R1-671B大模型作为教师模型，系统化生成三类核心训练语料：
领域知识语料：基于原始数据与知识原语构建，确保模型掌握精准的治理专业知识；
泛化语料：在基础行业语料上进行合理扩展，提升模型的跨领域适应能力；
多轮对话语料：训练模型在连续任务语境中保持逻辑一致性，支撑复杂交互场景。
通过蒸馏机制，教师模型的深层语义理解、逻辑推理与生成能力被高效迁移至轻量化学生模型--百思数据治理大模型（BS-LM）中。该方法不仅保障了模型在复杂治理任务中的语义一致性与推理准确性，更实现了显著的性能优化：推理速度提升约60%，内存占用降低约80%，为多场景、多任务治理中提供了可靠支撑。
百思数据治理大模型(BS-LM)的训练过程如下图所示，遵循“通用指令学习 → 特定领域增强 → 能力对齐”的多阶段监督学习策略。这一体系化训练路线，能够确保模型在具备数据治理通用语言理解与生成能力的基础上，深度掌握数据治理领域及行业知识体系，并能在复杂的业务语境下保持高精度、高一致性与高可控性。
图 2 多阶段监督学习流程
4.2.1 通用指令学习：构建认知与交互基座
在第一阶段，模型通过通用指令学习获得数据治理通用语言理解与任务遵循能力。该阶段的核心目标是让模型理解通识数据治理指令逻辑，并具备理解数据治理任务多轮交互能力，为后续的治理领域知识注入奠定基础。主要包含如下三个内容。
a) 高质量指令遵循
模型在高质量指令数据集上进行有监督学习（SFT），该数据集涵盖数据治理通识方面的问答生成、摘要提取、逻辑推理、代码生成、表格问答等任务。通过多样化任务训练，使模型能够深度理解不同任务目标并输出高质量的响应内容。
b) 基于种子任务的指令泛化
通过“种子任务”扩散机制，将有限任务样本扩展为多类变体指令，从而掌握从单任务到多任务指令的推理能力。这一过程强化了模型的“任务理解广度”，并拓宽了模型“任务理解的边界”，使模型在面对未见过的任务类型时，仍能基于语义与逻辑关系进行推理与响应，从而显著增强了模型的任务泛化能力。
c) 多轮对话能力注入
模型引入多轮上下文对齐机制，通过模拟治理专家与业务人员之间的真实对话场景，实现任务语境的连续追踪与语义一致。模型因此能在对话过程中理解前后逻辑关系，实现连贯的规划与推理响应。
4.2.2 特定领域增强：注入业务、行业知识体系
第二阶段聚焦于垂直领域的专业知识强化，通过知识原语、领域任务学习和上下文语义建模，使模型具备深度的行业理解与治理场景适应能力。
a) 领域知识注入
百思数据治理大模型(BS-LM)引入了“知识原语”作为统一的语义表达单元，将数据治理领域的核心概念--包括数仓规划、字段关系、数据标准与质量规则等抽象为可计算的结构化知识表达。通过将这些原语编码进模型的语义空间，模型得以掌握从指标逻辑到数据关系的底层语义结构，实现对治理知识的统一建模与高精度理解。借助这一机制，模型能够在复杂治理语料中精准识别关键术语、逻辑关系与规则约束，形成标准化、可迁移的知识表达体系，为后续的自动化推理与任务泛化奠定语义基础。
b) 多场景任务学习
模型借助低秩适配（LoRA）技术，在不修改基础参数的前提下，对数据标准识别、模型推荐、口径校验、质量规则生成等数据治理任务场景进行高效学习，实现了轻量化、低成本、高效率的领域能力注入。
c) 专业术语与上下文理解强化
模型通过上下文语义关联机制，在分析数据标准、元数据定义及治理规则时，能够正确判断不同场景下的词义转化。例如，在标准文档解析中，“字段名称”应匹配文档表头；而在数据库标准推荐中，则应匹配数据库字段结构。
百思数据治理大模型(BS-LM)，在阶段二引入了反向KL损失方法（Reverse KL Loss），以优化模型在领域知识适配过程中的语义稳定性与生成一致性。在保留通用语言理解能力的同时，强化模型对数据治理领域语义的精准拟合与推理能力。
具体流程如下：
a) 替换损失函数
将原先的交叉熵损失函数替换为反向KL损失，使模型在学习过程中更倾向于保持领域语料分布的稀疏特征，减少高置信错误样本的影响，从而提升模型在细粒度治理语义下的稳健性与泛化性。
b) 超参数搜索与β值优化
通过网络搜索对关键超参数进行系统寻优，确定最优β系数，用于平衡语义保真度与生成多样性，使模型在生成治理建议、规则抽取、指标口径解释等任务中保持高一致性与低偏差。
c) 学习率退火策略
采用余弦退火调度，在训练后期逐步降低学习率，确保模型在语义收敛阶段更平滑地逼近最优点，避免过拟合与语义漂移。
图 3 损失曲线图
如图所示，模型在训练过程中，总损失稳定下降，这表明模型在有效学习过程中，成功避免了过渡偏离，实现了从“通用知识学习”向“领域知识精化”的过渡。
4.2.3 能力对齐：确保安全、可信与一致性
为确保模型在项目应用中的可控性与合规性，百思数据治理大模型(BS-LM)在第三阶段引入“能力对齐”机制，通过多领域专家任务、安全对齐和输出对齐和三重约束，实现智能与价值的统一。
a) 多领域专家任务对齐
模型在复杂任务场景中融合了“标准专家”、“质量专家”、“规划专家”等不同角色的推理模式。通过多领域专家能力对齐，模型能在不同治理任务中自动调用最优的领域知识与推理策略，保证决策过程的逻辑一致性与语义准确性。
b) 领域安全合规对齐
模型严格遵循伦理与合规原则。其输出内容始终被限定在安全边界内：
• 对于法律、医学、税务、心理学等问题，模型将主动提示用户咨询具有执业资格的专业人士；
• 模型不会生成涉及暴力、色情或违法内容的输出；
• 所有生成内容均经过语义安全校验与知识溯源验证，确保结果可信、可解释、可追踪。
c) 输出风格对齐
模型在不同场景下会自动调整输出风格。例如，当执行标准元补全与推荐时，输出风格会自动对齐客户数据库表头字段；而在文档解析任务中，则以文档原字段为标准。通过风格对齐机制，模型实现了从自然语言到结构化数据的智能过渡。
通过多阶段监督学习流程，百思数据治理大模型(BS-LM)不仅具备强大的语言理解与逻辑推理能力，更能在数据治理全链路中实现从标准制定、质量检测到资产评估的智能化支撑，为客户构建可信、敏捷、自进化的数据治理体系提供核心引擎。
在数据治理场景中，不同任务与领域往往存在显著的知识差异与逻辑复杂性。例如，数据标准识别需要精准的术语理解与规范映射能力；质量规则生成依赖于指标口径、数据血缘与异常检测逻辑的深度掌握；而资产评估与治理流程优化则涉及跨系统、多层级的数据整合与策略推演。
单一模型难以在所有任务中兼顾精度、稳定性与泛化性。为此，百思数据治理大模型(BS-LM)在训练体系的最后阶段，引入模型融合机制，将多个具备领域专精能力的子模型整合，构建出涵盖领域知识、实施规划和执行技能相关能力的组织级大模型。
在前期训练阶段，系统针对不同治理业务域分别构建了多个“领域专家模型”。这些专家模型在各自垂直领域拥有深度专业能力，但在跨域任务中可能存在语义差异与风格不一致的问题。为此系统采用模型融合策略实现组织级认知统一。
图 4 多模型融合与数据回放
模型通过统一的知识原语体系与共享语义空间，对各专家模型的内部表示进行对齐。在这一过程中，能够学习不同专家模型间的概念对应关系与语义映射机制，从而在跨领域任务中形成知识互补与语义共识，为后续能力融合奠定统一认知基础。
在此基础上，模型进一步引入任务向量算法，通过在高维参数空间中对不同任务进行向量化建模，实现任务间的语义对齐与能力迁移。该方法将每个特定任务的参数变化映射为独立的“任务向量”，并通过叠加、加权或差分等向量运算，高效组合多种任务能力。
例如，通过将“数据质量规则生成”与“标准口径校验”任务的向量进行融合，模型能够快速捕捉两类任务间的共性逻辑，并自主推理出新的混合型任务解决路径。
融合后的模型需进一步执行数据回放过程，以缓解模型融合阶段可能出现的知识遗忘问题。该过程通过在融合后重新暴露部分关键数据样本，使模型在保持新增知识能力的同时，巩固其对原有语义与知识结构的掌握。
回放数据集分为两类，通识回放数据和领域回放数据，具体说明如下：
l 通识回放数据：选取自开源高质量数据集（如SmolTalk-Chinese、Open Math Reasoning等），用于保持模型在通用语言理解与推理能力上的稳定性，防止在领域适配中出现语义偏移或表达退化。
l 领域回放数据：源自当前构建的知识语料库中约15%的代表性样本，覆盖数据标准、质量规则、行业知识等内容，用于强化模型在数据治理语义上的持续记忆与关联理解。
通过模型融合和知识回放，百思数据治理大模型(BS-LM)在模型融合阶段实现了从单一任务专精到多任务协同的智能跃迁，显著提升了模型的跨领域泛化能力，为复杂场景下的智能治理提供了更高层次的知识整合与推理能力，形成真正意义上的“组织级智能协同体”。
为了验证大模型在数据治理领域的应用能力，我们建立了完整的数据治理大模型评估体系。本评估体系不仅面向模型内部效果对比，更强调在实际业务落地中的应用表现，力求通过标准化的任务定义、指标设计与测试样例，实现跨版本、跨模型的可量化对比与持续优化。
评估体系采用“任务分解 + 指标量化 + 场景验证”的结构，覆盖从语义理解到结果产出的全流程，为模型研发、优化及上线提供客观、统一的技术评估依据。
图 5 模型评估基准
为系统性、客观化地评估百思数据治理大模型(BS-LM)在数据治理领域的智能化表现，从数据标准识别、数据模型推荐、智能代码生成、质量规则推荐等十几个核心场景出发，构建了一套完整的大模型评估体系。该体系用于在衡量大模型在理解业务语义、执行复杂任务、融合行业知识以及生成结构化产出的能力，重点关注模型的准确性、完整性、可解释性与可复用性。
此外，为全面验证大模型在真实业务场景中的稳定性与高效性表现，我们从输入扰动稳定性、语义一致性、异常容错能力、响应时延、计算效率、资源利用率等多个维度出发，对模型在不同任务负载与多样化输入条件下的表现进行系统性验证，确保模型在复杂环境中仍能保持稳定输出和高效响应。
表1 能力评估示例（数据模型推荐场景）
评估显示，与其他开源通用模型相比，百思数据治理大模型(BS-LM)在各领域场景均展现出显著的专业性与行业适配优势。例如在数据模型推荐与规划场景中，百思数据治理大模型(BS-LM)能够深入理解数据治理体系的模型结构和行业建模逻辑，展现出对应急管理、环保、政务等行业数据规范的深度理解能力。与开源通用模型相比，其输出的模型层次更加清晰、表结构更贴合业务语义、字段定义更符合行业标准，体现出明显的“领域专精化”特征。
百思数据治理大模型可为数据治理全生命周期提供智能化支撑，覆盖全流程治理、智能主数据管理、智能数据资源编目及智能指标体系建设等关键应用场景。
百思数据治理大模型(BS-LM)能够重塑数据治理的规划与实施流程, 实现全生命周期治理的高效与标准化。智能数据治理流程如图所示。
图 6 智能数据治理支撑
在项目总体规划阶段，模型能够结合行业最佳实践与当前业务语境，智能规划体系化治理方案，并提供针对不同场景的治理策略推荐。
在调研与设计阶段，模型可辅助业务需求调研，智能推荐并设计数据标准与数据仓库模型，同时完成全域数据资源盘点，将传统依赖专家经验、耗时数月的工作压缩至数周。
在执行与实施环节，模型可支持智能数据集成任务，自动生成结构化与非结构化的任务执行流程。
在管控与运维阶段，模型能够进行数据质量规则配置、元数据管理，并支撑数据安全与智能化运维工作。
通过覆盖“规划—设计—开发—质检”全生命周期的治理环节，百思数据治理大模型(BS-LM)构建了一体化的智能治理体系，实现从规划到落地的全流程自动化与智能化，大幅降低技术门槛并显著提升治理实施效率。
百思数据治理大模型(BS-LM)能够智能支撑主数据管理工作，进行主数据识别、主数据处理及实体归一等工作。
模型支持的主数据智能化能力如图所示。
图 7 智能主数据管理支撑
在智能主数据识别方面，模型具备对多源数据的语义理解与结构识别能力，能够自动解析字段含义、识别实体类型并建立语义映射关系，实现对主数据智能识别入库的能力。
在智能主数据处理方面，模型能够基于处理目标自动进行任务规划，完成从质量评估、标准推荐、任务生成到修复与补全的全流程智能处理工作。通过对数据内容与规则知识的深度推理，模型可生成最优处理策略，实现主数据质量的持续提升与动态优化。
在实体归一方面，模型能够基于语义相似度计算、上下文理解与推理，对来自不同系统、不同来源的主数据进行自动匹配、融合与归一化处理，识别并消除重复记录，统一主数据标识与实体关系，形成可信的一体化主数据视图。
通过上述能力，百思数据治理大模型(BS-LM)能够使主数据管理从被动维护走向主动感知与自优化，为客户构建高一致性、高可信度的智能主数据底座。
百思数据治理大模型(BS-LM)在数据资源编目方面，具备对数据表元数据、内容样本及业务上下文的多维提取与语义分析能力。模型能够自动识别数据的结构特征与业务语义，从而支撑智能化的数据目录构建。在编目过程中，模型可基于业务知识实现字段级的业务属性补齐与标准化命名，自动完成数据的分级、分类与目录归属判定，确保目录结构的一致性与可扩展性。同时，模型还支持数据目录与服务目录的自动挂载，实现数据资源与服务能力的联动，使数据从“静态存量”转化为可调用、可复用的“动态资产”。智能数据资源编目流程如图所示。
图 8 智能数据资源编目
通过智能编目能力，百思数据治理大模型(BS-LM)不仅显著提升了数据资源整合与发布的效率，也为客户构建了高质量、可搜索、可理解的数据资产底座，为数据共享、数据资产管理及数据价值挖掘提供坚实支撑。
百思数据治理大模型(BS-LM)在智能指标体系建设方面，能够助力客户实现从指标定义规划到指标根因分析的全链路智能化管理。智能指标体系建设如图所示。
图 9 智能指标体系建设
在指标规划方面，模型可基于战略目标，智能进行业务域的拆解并自动构建分层、关联明确的指标体系，提供智能化的指标定义与命名标准建议。模型能够理解业务上下文，识别重复、模糊或不一致的指标项，自动生成规范化的指标口径说明与计算逻辑，从源头保障指标体系的系统性与可维护性。
在智能监控与诊断方面，模型具备对核心指标的动态监测能力，能够实时捕捉异常波动并识别潜在风险。在问题发现环节，系统可对结果指标进行智能分析，并进行指标预警。在问题分析环节，模型可结合多维度数据进行自动归因分析，支持从业务域、数据源到具体字段级的下钻追溯，精准识别导致异常的关键因素。在问题解决与优化环节，模型能够调节可控指标，实现持续目标增长。
通过智能指标体系建设能力，百思数据治理大模型(BS-LM)帮助客户构建“指标统一、监控智能、分析精准”的现代化数据治理体系，全面提升数据驱动决策的准确性与效率。
百思数据治理大模型(BS-LM)不仅是数据治理智能化的重要里程碑，更是迈向自进化治理体系的起点。未来，我们将从自身能力演进与行业生态共建两方面持续深化模型能力与治理体系建设。
在自身演进方面，百分点科技将持续推进数据治理AI Agent体系化建设，构建具备自治学习、任务协同与智能决策能力的多智能体协同体系，实现“规划—执行—评估—优化”的自循环治理机制。同时，依托模型的持续学习与知识沉淀能力，打造自进化治理系统，使大模型能够不断吸收项目经验与行业知识，动态更新治理规则与知识结构，形成持续进化、不断成长的智能治理中枢。
在行业协同方面，百分点科技将积极推动跨域知识融合与行业共建，联合政务、应急、环保等关键行业建立治理知识库，形成可共享、可扩展的“行业级治理知识共创网络”，助力行业知识体系标准化与智能化。同时，强化可信AI与合规治理融合，构建透明、可审计、可控的大模型治理体系，确保AI在数据治理领域的安全、合规与可持续发展。
百思数据治理大模型(BS-LM)以深厚的行业积淀为基石，以AI推理与语义理解为核心动力，正重新定义数据治理的智能化边界。它让治理不再是繁琐的人工过程，而是一个可理解、可协同、可进化的智能体系。
在未来，百分点科技将继续践行“用Data+AI构建更智能的世界”的使命，构建可信数据智能的新范式。