在人工智能与大模型技术深度渗透各行业的当下，数据作为新型生产要素的价值愈发凸显，高质量数据已成为驱动产业智能化升级的核心资源。然而，传统数据治理模式正面临前所未有的挑战——依赖人工专家经验、缺乏行业场景适配能力、安全合规要求提升以及治理成效难以量化等问题，使得数据治理成为制约AI应用落地的关键瓶颈。在此背景下，百分点科技推出国内首个专注于数据治理领域的垂直大模型，试图通过技术创新重构数据治理范式。
传统数据治理的困境源于多重矛盾。首先，高度依赖人工专家的模式导致治理成本高昂、周期漫长。从数据采集到资产化的全流程中，每个环节均需专业团队介入，随着数据量指数级增长，这种模式愈发难以满足业务动态需求。其次，通用治理标准与行业特殊需求的错配问题突出。不同领域对数据定义、质量规则的要求差异显著，而行业经验往往难以沉淀为可复用的知识体系。再者，安全合规压力持续升级。政务、金融等关键领域的数据治理需同时满足业务需求与国家安全标准，传统人工审核方式效率低下且易出现疏漏。最后，治理成效评估机制缺失，导致政企客户难以量化治理投入与业务价值之间的关联，陷入“为治理而治理”的循环。
百分点科技基于近千个数据治理项目的实践经验，提出“决策+执行”双引擎架构，通过百思数据治理大模型与AI-DG平台的协同，构建从智能规划到高效落地的完整闭环。该模型的核心优势在于其深厚的知识基底——通过十年行业深耕，将政务、应急、公共安全等领域的实战经验转化为结构化知识体系，覆盖DCMM、DAMA等国内外权威治理框架。例如，在应急管理场景中，模型能精准识别“三防”指代“防汛、防旱、防风”，这种深度语义理解能力为治理决策提供了可靠基础。
作为执行层的百思数据治理平台（AI-DG），与大模型形成深度协同。平台内置多领域专业智能体，覆盖数据接入、标准制定、质量检测等全流程任务，可根据模型生成的方案自动调度执行，形成“决策-执行”闭环。例如，在央国企集团级主数据管理场景中，平台能同步处理跨部门数据融合、标准统一等复杂任务，大幅提升治理效率。值得关注的是，该模型全面适配信创环境，支持本地化或私有云部署，确保数据不出域、治理过程自主可控，满足政务、公共安全等领域对安全可信的严苛要求。
百思大模型的价值不仅体现在技术突破，更在于为行业提供了三重启示。其一，垂直领域大模型必须扎根行业认知。在通用能力趋同的背景下，对业务场景的深度理解成为差异化竞争的关键。其二，决策智能与执行智能的协同不可或缺。数据治理需要从知识问答延伸至具体动作执行，并通过多智能体协作实现高效落地。其三，先进技术与自主可控可兼得。通过创新架构设计，百思大模型在国产化环境中实现了高性能服务，为关键行业智能化转型提供了安全路径。这一实践表明，数据治理正从合规性投入转变为驱动业务创新的战略资产。
