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随着企业数据量激增与业务场景日益复杂，传统以人工经验和固定规则为主的数据治理模式正面临挑战。规则更新滞后、跨部门数据口径不一、治理流程碎片化、专家经验难以沉淀等问题，限制了数据资产价值的充分释放。
在此背景下，百分点科技近期推出以大模型为内核、多智能体为执行载体的智能数据治理平台AI-DG，并宣布即日起启动限时免费试用活动，面向政企客户开放体验。
传统治理模式的局限
当前，数据治理市场虽保持快速增长，但许多组织的实践仍依赖人工维护规则、手工对齐数据定义，导致治理效率难以匹配业务变化速度。典型痛点包括：
治理规则更新周期长，难以动态适应业务需求；
数据字段定义不统一，跨部门协作时指标冲突频发；
质量校验、敏感数据识别等任务分散在不同工具中，流程难以自动闭环；
治理专家的经验无法系统化复用，知识传承成本高。
百分点科技基于在16个部委及直属机构、100余个地方政府、50余家央企及数百家企业近千个数据治理项目的实践经验，推出百思大模型（BS-LM）与AI-DG平台。平台采用“智能决策引擎+高效执行引擎”的双引擎架构，覆盖从顶层设计到数据应用的全链路治理任务。
其中，BS-LM为聚焦数据治理领域的垂类大模型，训练数据融合了DCMM、DAMA等主流治理框架，以及百分点科技多年积累的数据模型、质量规则、标准化文档等实践资料。
在功能层面，AI-DG以对话式交互驱动多智能体协同，支持以下场景：
智能需求调研：自动生成调研提纲，盘点源系统资源，输出业务流程图；
智能数据标准：解析标准文档，提取结构化标准库，检测标准冲突并提供建议；
智能数仓模型设计：规划分层模型与主题域，自动生成映射关系及可执行SQL；
智能质量稽核：基于四维规则推荐，自动执行质量稽核并定位问题源头，生成修复建议；
智能指标体系：根据业务目标拆解原子指标与派生指标，统一口径并生成计算逻辑；
智能数据资产管理：解析元数据与血缘关系，进行影响分析，自动分级分类并推荐脱敏策略。
AI-DG的突出特点在于用户可通过自然语言描述治理需求，系统自动生成实施路径，完成从项目规划、模型设计到数据处理的全流程。平台搭载的BS-LM具备语义解析与多步推理能力，能够实时响应复杂治理问题，提供规则解读、标准对照及最佳实践推荐，有助于将专家经验系统化、普惠化。
在操作机制上，平台遵循“AI起草、人工确认”的协作原则，关键节点设置审核机制，生成结果标注来源以确保可追溯。部署层面支持完全离线私有化，适配国产化软硬件生态。
百分点科技表示，此次限时免费试用活动旨在帮助政企客户直观体验新一代智能数据治理能力。具体参与方式可关注百分点科技官方渠道获取。
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