在近两年，大模型技术领域不断取得突破，并且带来了AI的新一轮技术变革以及产业应用。尤其是在金融领域，构建大模型为金融领域健全的开发和应用框架，有利于金融领域业务进行数字化转型，促进数字经济进一步发展。大模型在金融领域的综合实践必须要考虑多方面的因素，要注重大模型的双面性，虽然大模型技术对金融领域业务效率的提升有促进作用以外，金融业的专业性和严谨性以及合规要求对大模型在金融领域的实践也有具体要求。尤其是在数据信息方面，金融业本身就对数据非常敏感，对于数据隐私的保护必须要引起重视。
因此，在数据信息的保护方面，数据治理成为重中之重。在数据收集和处理方面可以进行数据治理，将训练数据中的敏感信息全都消除。数据治理是进行数据隐私保护的有效手段，也是大模型在各个领域发展的重要内容。数据治理的必要性、科学性和规范性必须要引起重视，是数字经济发展的重要前提。
数据治理的重要性？
数据是当前数字经济发展的重要支撑，数据治理的问题也日益突出。随着数据保护法规不断发展和加强，企业需要确保其数据处理活动符合相关法律法规。有效的数据治理可以为企业提供准确、完整且一致的数据视图，从而帮助决策者做出合理决策，还可以提供清晰、可信赖的指标和报表，帮助管理者了解业务状况，并提供支持决策制定过程所需的实时信息。在大数据时代，各行业企业通常拥有来自多个来源和不同系统的数据。数据治理可以确保这些数据能够被有效地整合和共享，促不同部门之间的协作和信息共享，提高工作效率和业务创新能力。总之，数据治理对于组织来说是至关重要的，它旨在提高数据的价值和可信度，并帮助组更好地管理、保护、分析和利用其数据资源。同时，进行数据治理的数据人才也是数字经济发展的关键。
什么是数据人才？
数据人才，是数据领域的专家，是指数据分析、数据挖掘和机器学习等领域拥有专业知识和技能的人。他们能够收集、处理和解释大量的数据，并利用统计分析和计算机科学技术来提取有价值的信息和洞见。数据人才通常需要具备一些专业技能，包括数据清洗和转换、统计分析、机器学习、编程和数据库管理等。他们在企业中着至关重要的作用，帮助企业制定决策、发现商业机会，并提高公司的效率和竞争力。数据交易师就是专业的数据人才。
数据交易师怎么考？
数据交易师作为专业的数据人才，是必须要通过一定的考核，拿到相应的证书才能成为真正的数据交易师的。目前数字经济发展态势迅猛，数据领域的工作急需大量的数据人才。为了加大对数据交易师的培养力度，相关部门组织开展数据交易师专业能力（水平）考试。截止到现在，数据交易师考试的前期准备工作完成了了很大一部分，首先成立了全国首个“数据要素x项目办公室”，然后首个数据交易师标准完成了立项，现在正面向社会征集该标准的起草单位，这极大推动了我国数据人才的培养进程。数据交易师在未来的数字领域将会熠熠生辉，这一职业的发展态势较好，就业前景也比较好。作为一个热门职业，数据交易师必然会成为很多人的选择。
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