近日，IDC公布2026中国金融行业数智化创新大奖评选结果，由神州信息参与某全国性股份制银行联合申报的"数据中台算子级全域血缘体系建设与服务创新赋能项目"，凭借突出的技术创新性、业务价值与行业示范意义，成功摘得"金融数据要素与资产"方向大奖。

破解行业痛点：数据中台治理的"算子级"技术突破

在数字化转型加速推进的背景下，数据中台已成为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。

技术突破：知识图谱+AST+LLM融合，血缘解析精准度达99%+

在数字化转型加速推进的背景下，数据中台已成为该银行管理和应用数据的重要基础平台。然而，传统数据治理工具存在数据资产盘点难、加工链路和口径溯源难、数据迁移基本靠人工操作效率低等痛点。

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。

平台架构方面，项目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。

目前，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。

业务成效：五大场景由人工经验驱动转向系统化自动化治理

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，推动监管报送核查、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由人工经验驱动转向系统化、自动化、可量化治理。量化成效显示：

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。

项目通过严格控制敏感字段扩散、追溯数据资产全生命周期、避免重复建设，有效降低变更风险与治理成本，同时降低业务人员使用数据的门槛，促进数据资产价值最大化。

行业示范：分阶段推进形成可复制治理范式

项目围绕"可追溯、可评估、可治理"目标分三阶段稳步推进：完成算子级全域血缘引擎研发与平台架构搭建、完成统一技术框架适配与微服务拆分、拓展元数据资产整合管理与全链路指标体系，形成了一条标准化、可复制的建设路径，并同步沉淀出相应的数据血缘管理规范。

在建设模式上，项目采用银行自研团队与神州信息深度协同的联合攻坚模式，双方在架构设计、核心算法、代码开发、测试运维等环节分工互补，为行业提供了"银行主导+科技厂商共建"的高效协作样本。

当前，数据血缘正成为AI时代金融机构构建可信数据底座的关键基础设施。此次获奖，标志着神州信息在金融数据要素与资产治理领域的技术积累获得行业权威认可。未来，神州信息将继续秉持"AI for Process"理念，将数据治理能力与AI落地深度融合，助力更多金融机构打通数据要素价值释放的"最后一公里"，让数据真正成为驱动业务增长的确定性生产力。