引言

在數(shù)字化浪潮的推動(dòng)下，數(shù)據(jù)已成為驅(qū)動(dòng)現(xiàn)代企業(yè)創(chuàng)新與增長的核心生產(chǎn)要素。隨著數(shù)據(jù)積累的爆炸式增長，企業(yè)對數(shù)據(jù)價(jià)值的深度挖掘需求日益迫切，從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析和可視化，正邁向更高級的預(yù)測、推理與自動(dòng)化決策階段。在此背景下，以大語言模型(Large Language Models，LLM)為代表的生成式人工智能技術(shù)展現(xiàn)出前所未有的潛力，其強(qiáng)大的自然語言理解與生成能力，有望革新企業(yè)內(nèi)部信息交互模式，將數(shù)據(jù)洞察轉(zhuǎn)化為更直觀、更智能的業(yè)務(wù)賦能［1-2］。然而，當(dāng)企業(yè)嘗試將LLM應(yīng)用于領(lǐng)域場景以期釋放數(shù)據(jù)深層價(jià)值時(shí)，數(shù)據(jù)隱私問題成為了模型應(yīng)用的核心挑戰(zhàn)之一［3］。企業(yè)內(nèi)部最具價(jià)值的領(lǐng)域數(shù)據(jù)，往往蘊(yùn)含著高度敏感的個(gè)人身份信息或商業(yè)機(jī)密。未經(jīng)充分脫敏的原始數(shù)據(jù)，不僅難以直接用于大模型訓(xùn)練或推理，更可能引發(fā)嚴(yán)重的法律風(fēng)險(xiǎn)與聲譽(yù)危機(jī)，使得數(shù)據(jù)資產(chǎn)在合規(guī)壓力下處于“可用而不可見”的狀態(tài)。鑒于上述挑戰(zhàn)，本研究的根本動(dòng)機(jī)在于探尋一條在嚴(yán)格遵循數(shù)據(jù)隱私合規(guī)前提下，能夠高效、規(guī)?；蒯尫牌髽I(yè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)深層價(jià)值的工程化路徑。為彌合“數(shù)據(jù)可用不可見”所帶來的鴻溝，本文創(chuàng)新性地提出基于數(shù)據(jù)元件的領(lǐng)域數(shù)據(jù)治理方案。數(shù)據(jù)元件是一種經(jīng)過精心設(shè)計(jì)、從原始敏感數(shù)據(jù)中提取的、業(yè)務(wù)導(dǎo)向且隱私安全的標(biāo)準(zhǔn)化信息單元。它作為一種新型的中間數(shù)據(jù)資產(chǎn)，旨在解決數(shù)據(jù)的“不可見”問題。作為隱私屏障，數(shù)據(jù)元件通過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行抽象化、特征化轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的匿名化與去隱私化。這使得數(shù)據(jù)在不暴露個(gè)體隱私或商業(yè)機(jī)密的前提下，仍能保留核心的業(yè)務(wù)洞察，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的“安全可見”。本研究的重點(diǎn)在于構(gòu)建一套以數(shù)據(jù)元件為核心的領(lǐng)域數(shù)據(jù)治理工程化體系，旨在通過標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化的方式，實(shí)現(xiàn)從原始數(shù)據(jù)到高質(zhì)量、隱私安全的“數(shù)據(jù)元件”的轉(zhuǎn)化、管理與應(yīng)用，并特別關(guān)注其如何賦能大語言模型，構(gòu)建新一代的企業(yè)智能應(yīng)用。

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作者信息：

陸志鵬

(中國電子數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)集團(tuán)，廣東深圳518057)