文章总结： 本报告剖析通信行业在大模型时代的数据治理短板，提出DataforAI与AIforData双轮驱动框架。阐述了高质量数据集建设与智能化数据治理实践，通过案例展示数智融合成效，并指出数智一体化、人机协同与内生安全三大发展趋势，旨在为行业转型提供实操指南。
综合评分： 65
文章分类： AI安全,数据安全,解决方案,政策法规,安全建设
通信行业人工智能数据治理实践指南
安全进化论
2026年1月28日 11:02
广东
本报告立足于国家《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026）》与《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的战略指引，紧扣通信行业数据智能发展的核心诉求，深刻剖析了传统数据治理在面对大模型时代的数据需求时的能力短板，阐明了“Data for AI”与“AI for Data”双轮驱动的实践框架：一方面聚焦高质量数据集建设，从业务转型需求出发，明确数据集建设的管理规范、技术路径与评测标准，为模型训练提供坚实数据底座；另一方面深耕智能化数据治理，详解人工智能在数据标准、质量、安全、元数据、资产管理等领域的应用实践，实现治理效率与数据质量的双重提升。同时，报告通过典型案例，具象化呈现数智融合的落地成效，并创新性提炼可复制、可推广的实践经验。最后，报告前瞻性指出“数智一体化”“人机协同”“内生安全”三大发展趋势，为行业未来布局提供方向指引。
本报告融合了历史演进、理论框架、实践路径与前沿趋势，既立足当下破解行业痛点，也着眼长远引领发展方向，旨在为通信运营商及相关行业的数智化转型提供全面的人工智能数据治理的理论支撑与实操指南，助力行业培育新质生产力，在数据智能浪潮中筑牢核心竞争力。
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