数据中台已成为兴业银行管理和应用数据的重要基础平台。然而，传统数据治理工具长期面临三大痛点：数据资产盘点难、加工链路与口径溯源难，以及数据迁移工作基本依赖人工操作导致的效率低下。

数据血缘作为数据治理的「生命线」，其解析精度直接决定治理成效；行业内主流血缘解析多停留在表级、字段级，难以穿透至算子级加工逻辑，成为制约数据要素精细化管理的关键瓶颈。

神州信息参与兴业银行联合申报「兴业银行数据中台算子级全域血缘体系建设与服务创新赋能项目」，采用基于知识图谱的增量式AST血缘解析，融合算子级全链路依赖拓扑分析和字段级映射推导算法，并引入大模型（LLM）作为智能增强手段，针对复杂SQL、UDF、动态脚本等解析难点场景补全隐式依赖。

通过Prompt工程持续优化模型能力，突破了传统血缘解析算法无法穿透自定义函数内部逻辑、SQL方言规则维护成本高等局限。平台采用分层设计与异步处理机制，接入层设计NoSQL数据库与数据库连接池，通过限流机制、两级缓存机制优化网络利用并减少数据库负载，配合集群架构与分片策略、多副本和自动故障转移机制。

基于高精准度血缘分析引擎，项目构建了数据分类分级、影响分析、指标口径溯源、冗余模型治理等多元化服务能力，支撑监管报送核查、数据资产盘点、系统变更投产、数据质量排查、数据治理运维五大场景。

项目SQL血缘分析精准度达99%+，算子级血缘解析覆盖率达100%，解析成功率达99%以上，实现跨系统、跨集群的表级、字段级、算子级全链路血缘统一采集与存储；五大治理场景由人工经验驱动转向系统化、自动化、可量化治理。

数据溯源、影响分析查询响应时长缩短70%，数据变更影响评估耗时降低60%，数据故障定位效率提升80%，人工梳理数据链路工作量减少65%，预计提升数据中台血缘运营效率30%以上。

项目围绕「可追溯、可评估、可治理」目标分三阶段稳步推进，形成标准化、可复制的建设路径并沉淀数据血缘管理规范；采用兴业银行自研团队与神州信息深度协同的联合攻坚模式，为行业提供「银行主导+科技厂商共建」的高效协作样本。项目获IDC 2026中国金融行业数智化创新大奖「金融数据要素与资产」方向大奖。