資料治理 × AI 系統架構：如何確保乾淨、安全又可用？
想導入 AI，卻發現資料太亂、不安全、不知道能不能用？ 本篇聚焦於 AI 專案中的資料治理挑戰，帶你了解如何處理「能用」的資料，從資料清理、標準化、遮罩處理到脈絡補強，建立安全且高效的資料管線。
為什麼資料治理對 AI 專案這麼重要？
大語言模型的表現好壞，取決於輸入資料的品質。若輸入混亂、語意模糊、包含敏感資料，不但會降低準確度，還可能引發資安與法規風險。
企業常見的資料治理挑戰
- 資料格式不一致，難以餵給模型
- 包含身份資訊（PII）、商業機密等需遮罩
- 資料來源眾多，語意重複或矛盾
- 缺乏上下文，導致模型誤解
AI 專案常見資料治理技術
- 資料清理：去除 HTML、表格、語法錯誤、冗餘內容
- 格式標準化：統一單位、格式、欄位名稱，利於模型理解
- 資料遮罩：自動找出 PII、合約敏感內容並置換為占位符
- 脈絡補強：在文件或對話前後補充相關背景資訊，提升語意理解
恩梯科技如何協助？
恩梯科技 提供資料治理與 AI 整合完整服務：
- 導入資料標準化工具（正規化、欄位對應、自動清理）
- 自建遮罩引擎（敏感詞清單＋正則匹配）
- 建立脈絡補強模組，支援文件前處理與多段查詢
- 整合進私有大語言模型的資料管線中，達成模型前端資料治理
AI 的成功不只靠模型，資料的品質與治理架構才是關鍵。
