AI 数据治理中的人工审核与证据链设计

传统数据治理项目常常因为启动成本高、角色多、周期长而难以推进。团队需要盘点系统、字段、指标、主数据、权限、质量规则和使用场景，还要反复协调业务、技术和管理口径。项目投入很大，但很多产物停留在文档层面，后续很难和真实数据工作连接起来。

AI 参与后，治理方式可以更轻。InchStack 的合理路径不是让模型直接决定治理标准，而是先在人工确认范围内自动扫描数据源、字段结构、样例数据、历史查询、已有文档和本地知识库，再让模型生成候选的数据目录、指标口径、主数据识别、质量规则、权限边界和风险说明。

这个流程的核心原则是“模型生成建议，人确认责任”。数据治理涉及组织责任、合规边界和业务解释权，不能把模型输出当成最终标准。模型可以大幅降低起草成本，人工审核负责判断是否符合业务事实、管理规则、安全要求和交付承诺。

证据链同样重要。一次治理动作至少要记录输入范围、自动扫描结果、参考知识库、模型建议、人工修改、确认人、确认时间和适用范围。最终证据由责任人确认和锁定；对于存在争议或暂时无法确认的字段、指标和规则，应保留状态和复查计划，而不是强行宣布治理完成。

这种设计把高门槛、高风险的数据治理项目拆成低成本、可验证的小闭环。团队可以从一个系统、一个主题域或一组关键指标开始，快速形成标准产物，并在真实 ETL、分析和交付流程中持续修正。治理不再只是文档工程，而是进入日常数据交付的控制面。