客户背景
监管对银行模型可解释性、数据治理、数据资产入表提出硬性要求，银行内外部数据规模庞大，急需标准化数据价值评估与全链路数据治理体系，建设数据资产定价与图谱平台十分紧迫。
业务痛点
缺少模型风险自动监测能力，数据投毒、模型不可解释、数据失真等风险无法提前预警，不符合监管合规要求；传统数据评估方法无法量化数据对信贷、押品模型的实际贡献，数据质量筛选依赖人工，效率低、模型优化效果不稳定；外部数据采购缺乏价值评判标准，存在重复采购、更新频率过高、数据利用率低等成本浪费问题；数据生产链路无完整溯源，数据全生命周期成本难以分摊核算，无法满足数据资产合规入表做账需求。
解决方案
引入清华交叉核心院贡献度评估算法，搭建数据资产图谱 + 数据定价一体化平台：搭建风险预警引擎，自动识别可解释性、数据准确性、模型脆弱性三类风险并推送处置方案；以模型准确率为核心，自动化筛选劣质数据、量化各数据集贡献度，优化押品估值、信贷审批等业务模型；建立外部数据价值评估指标（数据热度、场景贡献度、采购频次），精准评估采购性价比，优化采购策略；配套成本计算器、价值试算器、场景推送工具，依托数据血缘图谱追溯全链路成本，支撑数据资产合规入表，并自动匹配数据最优应用场景。
效果数据
风控能力：实现模型数据风险全自动化预警，信贷、押品估值模型准确率显著提升；采购降本：量化外部数据投入产出比，淘汰低价值数据源、优化采购频次，有效缩减数据采购预算；数据增效：低利用率数据集自动匹配适配业务场景，大幅提升内部数据复用效率；合规落地：完成数据全链路成本自动分摊核算，形成可审计数据账单，满足数据资产入表监管要求。