一望无际的智能化海洋，IBM是远航者的“灯塔”

不断探索新的事物，追求人力无法触及的新世界，这正是今天这些有志于走向数字化转型企业的梦想，但人力终有极限，当AI的能力逐渐被企业从接受到信任，一个真正的智能时代的雏形才开始浮出水面。
这两年， AI确实也没让我们失望，我们看到疫情期间， AI赋能的社区管理实现了对流动人口的快速排查；AI测温保证了机场和车站等公共场的正常运转；AI咨询服务平台，做到了指导大众做自我排查和居家隔离……
当AI与社会治理形成了如此紧密之联系，我们才发现，不知不觉中， AI已经成为了数字化转型的必选项，而非一种短期的投资冲动，这亦是AI之于整个社会全新的价值体现。

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当然，对于企业来说， AI的角色也在潜移默化地发生改变。 AI作为一个新的赛道，在新旧竞争壁垒更迭的周期中， AI的能力将是企业跑赢对手弯道超车的机会；同时， AI的能力也将重构企业的竞争力，保证企业在未来的比赛中更不容易被击败。
显而易见，由AI驱动的智能化正在改变很多行业的游戏规则，数字化转型的成果将很大程度上要参照智能化的水平。
迈向智能化，数据治理先行
面对AI的热潮，企业切忌冲动冒进， IBM大中华区科技事业部客户成功管理部总经理朱辉表示， “《2022年全球AI采用指数》显示，企业对AI的认知更稳了，他们认识到，首先要成功的实施数据治理，然后才能够规模化推进数据与AI的战略，实现他们的业务目标。 ”要成为智能化的企业，绝非一朝一夕之功，迈向智能化，数据治理必须先行。
IBM大中华区科技事业部客户成功管理部总经理朱辉

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金税四期工程正在推动税务系统从“以票管税”向“以数治税”转变，这让数据治理成为了税务系统数字化升级的关键。
随着业务的发展，四川省税务局的客户业务数据已经分布在了70多个业务系统里，甚至某些单表的数据量已超过了30亿行，为了更好地管理这些庞大的数据，四川省税务局启动了大数据平台的建设，而数据价值的挖掘，不只在于数据的汇总，更在于其后的治理。
但数据治理面临诸多挑战，对数据的存、取、用几方面均存在不足，特别是数据与业务之间的关系不清晰，同时数据的风险管控和合规其实也有更高的要求。
基于这些痛点，四川省税务局选择采用IBMCloudPakforData平台上的数据治理模块IBMWatsonKnowledgeCatalog来进行数据治理。目前已经实现对元数据的管理，并能做到业务和技术数据的关联，形成了业务到数据的完整知识图谱。这可以理解为，将数据转化为了“知识” ，而知识才是每个人都能理解和利用的信息。同时，在数据安全方面，对监管敏感的数据实现分级分类管理，满足了对于风险管理和合规的严格要求。
可以预见，通过数据治理提升了数字化水平的四川省税务局，下一步将逐步落地智慧税务的场景，真正走出一条智慧政务的AI之路。
金融行业一直是数字化的标杆，很多数据应用和AI项目都是在金融场景中实现率先落地的。
随着银行间市场的蓬勃发展，过去多年建设了大量系统，尽管沉淀了大量数据，却大部分是数据孤岛，相互割裂。系统也存在重复建设，数据标准不统一等难题。