13、人工智能企业数据治理：政府求职者算法画像应用的启示

人工智能企业数据治理：政府求职者算法画像应用的启示

1. 人工智能与政府数据治理概述

全球政府纷纷采用人工智能（AI）应用，因其能改善政府运营、政策制定和公民服务。这些应用涵盖多个领域，从智能聊天机器人到辅助政府决策的隐形应用。数据是构建AI应用的基础资产，但也带来诸多不确定性，如数据收集、整理和分发问题，数据碎片化和存储问题，以及数据管理政策和实践问题。因此，数据治理是AI应用成功的关键因素，需要企业级的数据管理和架构。

然而，政府是复杂组织，由多个相对独立的机构组成，各机构使命、目标和价值观不同，且需应对众多利益相关者，这使得推动企业级数据治理极具挑战。许多研究者呼吁从系统视角看待数据管理和治理。

2. 企业数据治理的概念与挑战

2.1 企业数据治理的定义

企业数据治理是一种信息系统管理模式，旨在管理来自不同来源的数据，验证数据质量，创建通用数据模型并管理元数据。其目标是创建一个跨企业集成的数据环境，确保信息的一致性和单一事实版本。在企业中，企业系统被视为取代分散信息系统、实现信息共享的方式，这可能涉及组织战略和结构的调整。

数据治理有三种发展方法：
- 规划与控制方法 ：基于年度项目规划周期，关注目标定义、预算分配、项目选择、实施、监控和评估等过程。
- 组织方法 ：强调角色、责任、问责制和报告，关键要素包括组织中的决策者，如首席数据官或首席AI官。
- 风险方法 ：基于数据生命周期的风险分析和管理，在AI项目中越来越受欢迎。

这些方法通常会结合