文档介绍：
在数据管理的基础上，需要对系统中数据进行有效梳理。梳理数据的目的在于发挥和提升数据的应用价值。通过标准化的数据梳理，使得保险企业工作人员能够高效且方便地进行数据查找、数据筛选、数据分析，形成规范化的数据字典。
〔三〕数据监控
数据监控，本质上也可以称之为数据质量的监控，通过设定相应的系统访问权限、存储过程中规范约束掌握与处理、系统隐私与漏洞发觉等环节，实现对保险数据治理系统的实时监控［5］。其目的在于维护数据治理系统的稳定与安全，确保系统数据的规范性、精确性、安全性等。
〔四〕数据应用
数据应用环节，其实是数据治理下数据质量的验证环节，也可以看成是数据治理之后数据价值的有效表达途径。数据应用给保险企业带来的具体效益表如今：〔1〕使得杂乱无章的原始数据规范化、可视化以及规律化，便于企业管理人员统计分析，提升工作人员工作效率；〔2〕使得数据挖掘能够有效推动，促进保险企业高效发觉潜在的市场；〔3〕人工智能算法能够在数据治理的框架下发挥更好的预报功能，使得企业规划与决策更加可靠。图2展示了数据管理、数据梳理、数据监控、数据应用四者的关联关系图。
二、人工智能在保险大数据治理框架中的应用前景分析
人工智能理论方法与数据治理的关系是相辅相成的。系统通过数据治理，使得产生的数据质量更高且格式统一，从而为人工智能的相关模型提供更高质量的输入，为人工智能实际应用提供保障［6］。另一方面，人工智能的相关模型与算法也能够用于优化数据治理的相关功能，本文在这一节主要对人工智能相关算法在数据管理和数据监控方面的应用进行展望分析。
〔一〕人工智能算法在数据管理方面的应用分析
正如前面所商量的，数据管理的目的在于发觉数据间的关联关系，以便实现更为规范化的数据管理功能。这其中数据模型是数据管理的核心基础。通过一个稳定且可靠的数据模型，能够有效地挖掘出保险企业各种业务间的关联关系。这一类数据模型本质上就是人工智能理论中的相关模型的本体，如概念模型、规律模型等。一种典型的应用场景就是通过学问图谱的方式形象生动地展示实体及实体间的关系结构图。
〔二〕人工智能算法在数据监控方面的应用分析
数据监控的本质目的在于保障数据的安全，特殊是保险等金融行业，直接关系到用户和企业的核心利益。为了能够有效保障数据的安全性，就需要对保险企业系统中规模浩大的数据进行有效分级。针对数据的有效分级可以通过人工智能理论中相应的文本无监督与有监督分类算法实现，从而对数据进行基于内容的实时精准分类分级，促进数据治理系统中数据监控功能的智能化［7］。
三、结论
随着大数据在保险行业应用的不断深入，数据治理作为企业的核心资源的地位日益凸显。鉴于数据治理受到越来越多的关注，本文给出了一种基于保险大数据的治理框架范式，并着重对数据治理中管理、梳理、监控、应用等功能进行了分析，最终，进一步展望了人工智能算法在数据管理与数据安全方面应用的前景。
［参考文献］
［1］蔡翠红，：挑战与应对［J］.国际问题讨论，2022〔6〕：38-56.
［2］［J］.卫星电视与宽带多媒体，2022〔9〕：15-17.
［3］杨琳，高洪美，宋俊典，［J