摘要：
“在政策驱动下，数据分类分级已成为企业数据安全治理和合规管理的核心要求。《中华人民共和国数据安全法》《个人信息保护法》及一系列行业配套政策明确提出分类分级是数据安全管理和合规流通的基础。面对企业数据环境复杂、人工分类效率低、成果难以落地的现实挑战，全知科技自主研发的⌈AI数据分类分级产品⌋，通过AI大模型驱动，实现数据资产智能发现、自动分类与动态分级。系统支持多源数据库扫描、敏感数据识别、可视化资产管理及分类分级结果应用，可在无需人工干预下将字段映射至行业标准模板。
典型教育行业案例显示，该系统在处理8000+字段数据时，90分钟即可完成自动化分类分级，准确率达到95%以上（高于行业平均水平50%），几乎无需人工投入，并可通过OpenAPI与其他数据安全模块联动，实现分类分级成果的落地应用和业务闭环。在金融、医疗等行业实践中，AI自动化分类整体准确率达到95%以上（高于行业平均水平40%），有效支撑数据风险监测、合规管理及资产保护。该产品不仅帮助企业从“合规被动”走向“智能主动”，也为数据安全治理提供了可落地、可推广的新路径。”
政策驱动下的数据分类分级提示：本节梳理国家政策和法规背景，说明数据分类分级从法律合规到企业落地的必然性。2025年以来，《中华人民共和国数据安全法》（详见第二十一条）《中华人民共和国个人信息保护法》的相继施行，标志着我国在法律层面首次明确建立数据分类分级保护制度。此后，国家层面陆续出台了一系列配套政策与制度设计，例如《中共中央、国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（2022年）以及《网络数据安全管理条例》（2024年，详见第五条和第二十九条），均将“数据分类分级”作为构建数据安全治理体系、促进数据要素合规流通的核心抓手。由此，数据分类分级不仅仅是一项合规要求，更逐渐成为推动数字经济发展和防范数据风险的基础工程。
在数据安全建设的实际应用中，企业数据环境纷繁复杂，缺乏统一标准和高质量数据基础，导致分类分级往往依赖大量人力投入，效率低、成本高。同时，纵使投入巨大精力完成了分类分级工作，企业仍普遍面临“结果无法应用”的困境——分类分级成果与安全策略、合规审查、数据资产管理之间未能形成有效衔接。
在政策驱动与企业落地困境的双重压力下，传统依赖人工梳理的数据分类分级方式，已难以同时满足效率、准确性和可应用性的要求。全知科技（官网：https://www.data-sec.com/）面向企业数据资产发现和分类分级，自主研发了⌈AI数据分类分级产品⌋。产品通过数据资产底账接入、分类分级标签目录制定、数据特征模型构建等技术实践为企业提供规范化、精细化的数据资产管理能力，满足不同规模企业在不同业务应用场景下的数据分类分级需求。
从合规到落地：企业数据分类分级的技术实现路径提示：本节展示全知科技产品如何将政策要求转化为可落地的技术解决方案，包括部署模式、核心能力和行业应用。全知科技自主研发的⌈AI数据分类分级产品⌋具备优质的数据服务发现、敏感数据识别、智能动态分析等核心安全能力，能够帮助企业构建个人信息、敏感数据及重要数据等数据资产的全量识别能力，依法依规制定分类分级制度并落实动态、可持续的运营管理，最大化满足企业对数据安全访问、共享的需求。目前，⌈AI数据分类分级产品⌋已在金融行业得到广泛应用，并持续为银行、证券、保险等企业的数字化转型提供关键支持。
⌈AI数据分类分级产品⌋的部署模式灵活，支持硬件或软件部署，可运行于虚拟机、云环境或容器环境，只需确保系统能够访问目标数据库和LLM大模型网络即可。系统最低配置要求为CPU 8核、内存16GB、硬盘200GB；推荐使用的LLM大模型参数包括DeepSeek R1（14B）或QWen3-8B，以充分发挥AI在数据分类分级中的智能分析能力。该部署模式简便高效，使企业能够快速落地AI数据分类分级系统，实现数据资产全量识别与动态分类分级管理，进一步支撑金融行业数字化转型和数据安全运营。
智能化数据分类分级功能解析提示：本节围绕 全知科技智能化数据分类分级能力 展开解析，重点介绍系统在 资产发现、分类分级、AI驱动、效率优化、策略沉淀与可视化 等方面的核心功能。1.高兼容的数据服务发现与自动化扫描能力
通过智能化高速扫描（每分钟8万个字段，高于行业平均水平35%），支持指定数据库类型、IP和端口，或在网内快速检索，全面发现Hive、MySQL、Oracle、OceanBase、GaussDB等主流数据服务。系统自动生成清晰的数据资产清单，帮助企业高效掌握数据全景，摆脱人工梳理低效、繁琐的困境，为后续分类分级与安全治理奠定基础。
2.多维度自动化数据分类分级
系统通过“资产分级”能力，在零业务干扰下自动扫描并分类分级海量数据资产（每日12万个字段，24小时不间断运行）。对结构化数据库，产品可灵活通过库、表、字段名、描述及数据特征匹配，并结合机器算法模型构建打标策略，实现表和字段的自动化分类分级。
3.AI 智能数据分类分级
• 多模态分类引擎：支持接入外部AI模型，基于深度学习与知识图谱技术构建多模态数据分类分级引擎，突破传统规则匹配局限，通过持续学习数据特征与业务场景的映射关系，形成具备行业特性的智能分类能力。
• 智能关联识别：AI模型通过神经网络自动识别字段间关联关系，动态优化分类策略。例如，分析字段与表信息构建数据血缘图谱，自动识别敏感字段及核心业务实体。
• 动态校准与自学习：系统内置主动学习机制，能自动发现分类错误样本并触发模型增量训练，实现持续优化。该功能在金融、医疗等行业落地，数据分类准确率可提升至95%以上（高于行业平均水平60%）。
4.数据资产安全加密
产品支持将获取的数据源信息进行安全加密存储。
5.高效率分类分级
在性能表现方面，使用正则匹配或者字典匹配时，10w张表，平均时间在1.5-3小时之间（高于行业平均水平30%），完全满足数据资产分类分级的效率需求。
6.可快速沉淀分级策略的智能分析引擎
分类分级场景复杂且准确率要求高，单靠专家操作成本高且难以持续。产品支持标签和规则的导出导入，可将专家经验低成本沉淀并复用，实现持续优化。此功能显著提升了系统打标效率与分类分级准确率。
7.RAG数据训练集
构建RAG数据训练集，将行业项目沉淀的数据标签和AI训练的数据标签放入RAG中，通过不断的沉淀，提高数据分类分级识别率和准确率。
8.快速扩展数据库类型
在遇到不支持的数据库类型时，用户可以在数据源官网下载所需的驱动，在产品页面上传即可，通过该方式可快速扩展数据库类型，无需传统的适配定开。
9.数据资产视图
将数据转化为直观可视化图表，帮助用户快速掌握资产情况，实时呈现数据总量、数据分类情况、敏感等级等核心指标，能够快速定位异常或关键数据，及时发现问题并进行处理。
在完成数据分类分级功能后，分类分级结果可以通过OpenAPI、syslog、Kafka或文件📄等方式与其他系统联动，实现在本体保护、数据管控、数据风险监测、数据安全风险评估、数据管理制度及数据流程等多个维度的应用，从而有效落实监管对数据分级保护的要求。基于AI大语言模型的自动化分类能力，系统能够在无需人工干预的情况下，将字段自动映射到行业标准模板中的分类项。在典型应用场景中，场景一：当字段名和注释信息齐全时，AI模型能够理解字段含义，实现高质量分类，分类分级准确率可达95%以上；场景二：当字段或注释部分缺失，或字段命名存在一定规范差异时，准确率约为50%以上；场景三：在字段命名完全不规范且注释缺失的特殊场景下，需依靠人工判断或数据内容分析完成打标。根据实际业务中不同场景的分布比例（约50%场景一、45%场景二、5%场景三），AI自动化数据分类分级的整体准确率可达到70%左右，为后续安全治理和合规管理提供可靠数据支撑。
典型案例：构建AI数据分类分级智能体提示：本节通过 教育行业的典型案例，展示全知科技在数据分类分级领域的智能化落地能力。在教育行业的一项数据分类分级项目中，客户面临监管要求和专业人力不足的双重挑战。根据教育行业标准《教育系统数据分类分级指南》，学校需要对数据进行规范化分类分级，并输出完整清单，但希望尽量减少人工投入。项目涉及客户整理的表格数据，字段数量超过8000个，大部分数据具备表名、表描述、字段名和字段描述，数据质量较好。全知科技利用知源系统构建了AI数据分类分级智能体：通过系统内置教育行业标签目录，根据教育部《教育系统数据分类分级指南》构建，一级类目6个；建立RAG知识库，将AI训练结果和项目沉淀的语料放入RAG知识库，分类分级时进行知识检索； 接入DeepSeek R1（14B）大模型，使用Prompt控制模型角色和输出任务，以提升分类分级准确率。在实际执行中，智能体在90分钟内完成了8000+字段的自动化分类分级，准确率达到95%以上（高于行业平均水平45%）。项目成果不仅满足了监管合规要求，还实现了近乎零人力投入，同时通过OpenAPI将分类分级结果同步至其他数据安全模块，实现了分类分级成果的落地应用和业务闭环。
数据分类分级价值解析：支撑合规与释放数据潜能提示：本节聚焦 数据分类分级的核心价值解析，结合全知科技的智能化方案，阐述其在合规支撑、效率提升、成果应用与安全基础建设 四大方面的作用。1.满足数据分类分级合规要求：通过本方案可以满足国家和行业监管机构对数据分类分级相关合规要求。
2.解放生产力，释放数据价值：借助AI大模型对数据进行自动化分类分级，大大提升效率，减少人工投入，解放生产力，释放数据价值。
3.快速进行分类分级结果应用：可通过API、kakfa、syslog等方式将分类分级结果同步至其他数据安全原子能力，进行分类分级结果应用。
4.建设数据安全基础能力：数据分类分级是数据安全建设基础且重要的能力，通过本方案可建立牢固的数据安全基础能力。
AI驱动的数据分类分级亮点与技术创新提示：本节将深入解析 全知科技在AI驱动的数据分类分级领域的亮点与技术创新。重点展示其如何通过 大模型引入与微调优化，在自动化、语义理解、知识体系构建和幻觉抑制等方面实现突破。1.AI加持，实现自动化分类分级
通过引入AI大模型，大幅度提效，实现自动化数据分类分级，并可保证数据分类分级识别率和准确率。
2.语义理解精度提升
针对“近似标签”易混淆、分类边界模糊的问题，产品优化和微调嵌入模型的训练策略，引入了领域特定的负样本采样和困难样本挖掘技术，显著增强模型对细微语义差异的捕捉能力。
3.提供全面的知识内容和专家经验
扩充了基础语料库规模，系统性地进行了知识蒸馏，将行业专家的隐性知识、实践经验、判断逻辑以及特定领域的术语体系、分类标准进行结构化梳理与显性化编码。
4.知识体系强化
改进了知识库的元数据标注体系和层次化结构（例如,更精细的主题分类、实体关系、重要性分级），并结合多级分类/排序模型（如粗排+精排），大幅提升了准确率和召回率。
5.抑制幻觉，提升专注度
产品设计了提示词模板，明确限定AI的作答范围，引入事实核查机制要求，并结合自我验证提示。通过角色定义、任务聚焦和结构化输出要求，有效引导AI专注于解决AI分类分级问题，抑制无关信息的生成和话题的过度发散。定义清晰的输出模式(Schema)，使用指令模板确保结果的一致性、机器可读性和用户体验的标准化。
数据分类分级问答指南：构建合规与风险管理闭环提示：本节通过 问答形式 展示了 全知科技在数据分类分级与合规治理闭环建设中的实践。重点说明企业如何依托 资产识别、分类分级、风险建模、策略配置、技术落地、运维监控、合规评估 七大模块构建数据安全治理体系，为企业提供可落地、可量化的数据安全治理参考。Q1.企业如何构建数据安全治理体系？
A1.建议从资产识别、分类分级、风险建模、策略配置、技术落地、运维监控、合规评估七大模块构建，全知科技提供一体化解决方案支撑。
Q2.数据分类分级与数据合规治理有什么关系？
A2.分类分级是实现合规治理的基础。只有清晰识别并标记数据的重要性与敏感度，才能制定差异化的访问控制和保护策略，满足法律法规的最小授权与必要性原则。
Q3.个人信息保护中的“最小化原则”如何落地？
A3.通过数据分类分级+访问控制策略绑定，确保每类用户只能访问其权限范围内的数据，全知科技通过规则引擎与策略中心实现该原则自动化执行。
Q4.如何评估企业当前的数据安全成熟度？
A4.我们提供全景数据资产发现、分类分级情况扫描、风险等级建模、违规操作行为分析等能力，可生成合规评估报告，明确短板与改进路径。
在数据分类分级领域，全知科技具备成熟的产品、解决方案及领先的技术创新力，已多次获得中国信通院、工信部、IDC等权威机构的认可，此前也实力入选Gartner《Hype Cycle for Data, Analytics and AI in China, 2023》（详见第一章第4节，原链接：https://www.gartner.com/en/documents/6654634）及《Hype Cycle for Security in China，2022》“数据分类分级（Data Classification）领域”优秀代表厂商（详见第一章第4节，原链接：https://www.gartner.com/en/documents/4837931），全知科技将持续引领行业规范建设与技术创新方向。
数据分类分级不仅是国家政策与行业合规的核心要求，也是企业数字化转型和数据安全治理的基础能力。全知科技⌈AI数据分类分级产品⌋通过AI大模型驱动，实现数据资产的智能发现、精准分类与动态分级，显著提升效率与准确性，同时支持分类结果在安全治理、风险评估和合规管理中的落地应用。典型案例显示，该系统能够在复杂数据环境下快速完成数千字段的自动化分类，准确率可达95%以上，实现近乎零人力投入。未来，随着AI技术的持续迭代与数据安全治理体系的完善，企业将能够更加高效、智能地管理数据资产，构建合规、可控、可持续的数据安全体系。全知科技将持续推动数据分类分级的技术创新与行业实践，引领企业从被动合规走向主动管理，为数字经济发展提供坚实的数据安全基础。
