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一、安全挑戰(zhàn)

隨著《數(shù)據(jù)安全法》《個(gè)人信息保護(hù)法》《數(shù)據(jù)出境安全評(píng)估辦法》等法規(guī)密集出臺(tái)，數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)的重要性和必要性已經(jīng)成為共識(shí)。
然而，在各行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、充分挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值的過程中，分類分級(jí)工作開展仍然面臨諸多挑戰(zhàn)：
資產(chǎn)龐雜盤點(diǎn)難度大：業(yè)務(wù)系統(tǒng)多樣、數(shù)據(jù)類型復(fù)雜、分布零散，資產(chǎn)梳理工作量巨大。
傳統(tǒng)方式識(shí)別效率低：傳統(tǒng)方式依賴人工或規(guī)則字典匹配，語義理解差（尤其行業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)），準(zhǔn)確率低，周期長、成本高。
數(shù)據(jù)孤島有礙洞察：缺乏高效、正確的數(shù)據(jù)處理工具，難以對(duì)大量數(shù)據(jù)背后聯(lián)系和含義挖掘。
數(shù)據(jù)變化難感知：元數(shù)據(jù)變更、業(yè)務(wù)擴(kuò)展導(dǎo)致分類結(jié)果滯后，防護(hù)存在盲區(qū)，無法實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)防護(hù)。
識(shí)別能力缺乏自進(jìn)化機(jī)制：數(shù)據(jù)識(shí)別能力無法自我迭代優(yōu)化，大量重復(fù)確認(rèn)與人工復(fù)核工作負(fù)擔(dān)重，缺乏可持續(xù)的運(yùn)營與優(yōu)化機(jī)制。
標(biāo)簽（產(chǎn)品或解決方案優(yōu)勢）：
智能分類分級(jí)、高準(zhǔn)確率、精準(zhǔn)語義識(shí)別、分類分級(jí)可持續(xù)、可觀測、可運(yùn)營、內(nèi)置多行業(yè)合規(guī)模板。

二、用戶痛點(diǎn)

在真實(shí)業(yè)務(wù)場景中，用戶普遍面臨三大核心痛點(diǎn)：
合規(guī)落地難：缺乏專業(yè)可落地經(jīng)驗(yàn)，難以依據(jù)合規(guī)要求開展工作；
識(shí)別效率低：數(shù)據(jù)識(shí)別率和分類分級(jí)準(zhǔn)確率低，以醫(yī)療行業(yè)為例，醫(yī)院核心系統(tǒng)字段多為拼音縮寫且缺乏注釋，語義識(shí)別困難；
持續(xù)運(yùn)營難：業(yè)務(wù)擴(kuò)展帶來數(shù)據(jù)頻繁變更，分類分級(jí)結(jié)果難以自動(dòng)更新，依賴人工維護(hù)難以為繼。

三、牛品介紹

美創(chuàng)智能數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)平臺(tái)，基于 AI 智能化技術(shù)，通過動(dòng)態(tài)發(fā)現(xiàn)并精準(zhǔn)識(shí)別對(duì)國家、組織和個(gè)人安全至關(guān)重要的各類數(shù)據(jù)，構(gòu)建起高度貼合行業(yè)訴求的數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，有效滿足數(shù)據(jù)安全合規(guī)及精細(xì)化安全防護(hù)的需求，其分類分級(jí)準(zhǔn)確率更高達(dá)95%。

產(chǎn)品功能
1.智能數(shù)據(jù)識(shí)別
平臺(tái)充分發(fā)揮大模型強(qiáng)大的多源數(shù)據(jù)識(shí)別及自然語言處理優(yōu)勢，一鍵作業(yè)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)識(shí)別語義，經(jīng)醫(yī)療、金融等行業(yè)實(shí)測，語義識(shí)別率高達(dá)99%+，同時(shí)，配套 RAG 本地知識(shí)庫進(jìn)行領(lǐng)域認(rèn)知擴(kuò)充，有效解決原來語義識(shí)別不出、識(shí)別不準(zhǔn)的難題，可更靈活應(yīng)對(duì)復(fù)雜多變的數(shù)據(jù)環(huán)境。
2.智能分類分級(jí)
內(nèi)置行業(yè)數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，自動(dòng)針對(duì)數(shù)據(jù)識(shí)別結(jié)果快速進(jìn)行分類分級(jí)匹配，同時(shí)針對(duì)一些識(shí)別出語義，但暫未匹配到合適業(yè)務(wù)術(shù)語的數(shù)據(jù)，平臺(tái)會(huì)自動(dòng)借助智能化能力解讀分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，將字段語義與分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行高效匹配，以快速輸出數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，同時(shí)產(chǎn)品提供分類分級(jí)置信度，讓結(jié)果可解釋、可信任。

3.分類分級(jí)持續(xù)運(yùn)營
通過分類分級(jí)自適應(yīng)、復(fù)核結(jié)果自動(dòng)學(xué)習(xí)、標(biāo)準(zhǔn)持續(xù)迭代，實(shí)現(xiàn)持續(xù)自我進(jìn)化，以持續(xù)提升分類分級(jí)識(shí)別率與準(zhǔn)確率，降低人工投入：
分類分級(jí)自適應(yīng)：當(dāng)數(shù)據(jù)源變更時(shí)，借助智能化能力，自動(dòng)精確調(diào)整分類分級(jí)結(jié)果，并支持變更審計(jì)和溯源；
標(biāo)準(zhǔn)持續(xù)迭代：持續(xù)進(jìn)行分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)迭代，確保分類分級(jí)合規(guī)；
自適應(yīng)進(jìn)化：智能學(xué)習(xí)復(fù)核結(jié)果，實(shí)現(xiàn)智能模型的自我進(jìn)化，提升語義識(shí)別率與分類分級(jí)準(zhǔn)確率。

4.分類分級(jí)可觀測
通過對(duì)分類分級(jí)作業(yè)及分類分級(jí)結(jié)果等各類指標(biāo)進(jìn)行智能化分析，實(shí)時(shí)展示任務(wù)執(zhí)行效率、分類分級(jí)結(jié)果準(zhǔn)確率、數(shù)據(jù)安全等級(jí)分布、資源合理利用性等信息，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分類分級(jí)過程可控制、結(jié)果可理解。

此外，平臺(tái)提供標(biāo)準(zhǔn) OpenAPI，支持將結(jié)果實(shí)時(shí)賦能至各類安全、合規(guī)應(yīng)用場景。
創(chuàng)新亮點(diǎn)
高標(biāo)準(zhǔn)：內(nèi)置多年實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)沉淀的行業(yè)合規(guī)分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，有據(jù)可依不折騰
高效能：內(nèi)置智能化模型，一鍵準(zhǔn)確、高效分類分級(jí)，節(jié)省90%+人力時(shí)間成本
高質(zhì)量：雙AI模型，智能協(xié)同、自動(dòng)校驗(yàn)分類分級(jí)結(jié)果，全面提質(zhì)增效
高安全：私有化部署，分類分級(jí)過程數(shù)據(jù)不出域，保障數(shù)據(jù)安全合規(guī)要求
可持續(xù)運(yùn)營：分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)持續(xù)迭代、結(jié)果自適應(yīng)更新，分類分級(jí)更高效、更準(zhǔn)確

四、典型應(yīng)用場景
場景一：重要數(shù)據(jù)識(shí)別上報(bào)
為落實(shí)《數(shù)據(jù)安全法》第二十一條，網(wǎng)信辦推動(dòng)各地各部門及相關(guān)行業(yè)、領(lǐng)域制定并上報(bào)重要數(shù)據(jù)目錄。面對(duì)合規(guī)要求，平臺(tái)依托雙AI模型協(xié)同校驗(yàn)，深度解析數(shù)據(jù)語義特征，精準(zhǔn)識(shí)別醫(yī)療、金融、政務(wù)等行業(yè)重要數(shù)據(jù)，自動(dòng)生成合規(guī)目錄，實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確上報(bào)，有效規(guī)避人工漏判、誤判風(fēng)險(xiǎn)。
場景二：數(shù)據(jù)安全精準(zhǔn)防護(hù)
數(shù)據(jù)安全防護(hù)需因“級(jí)”施策，如今年發(fā)布的《銀行保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)安全管理辦法》，要求機(jī)構(gòu)需建立并維護(hù)數(shù)據(jù)目錄，推動(dòng)數(shù)據(jù)分類分級(jí)管理與分類分級(jí)保護(hù)。平臺(tái)面對(duì)金融信貸數(shù)據(jù)、企業(yè)核心業(yè)務(wù)等各行業(yè)場景，基于雙模型對(duì)分級(jí)結(jié)果實(shí)施實(shí)時(shí)校驗(yàn)，當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模、敏感程度發(fā)生變化時(shí)，自動(dòng)調(diào)整安全防護(hù)級(jí)別。一旦精準(zhǔn)識(shí)別到高敏數(shù)據(jù)，助力數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)降低 89% ，為數(shù)據(jù)安全防護(hù)裝上“智能安全閥”。
場景三：數(shù)據(jù)合規(guī)開放共享
《中共中央 國務(wù)院關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度 更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》（簡稱“數(shù)據(jù)二十條”），要求建立數(shù)據(jù)分類分級(jí)授權(quán)使用規(guī)范，實(shí)現(xiàn)把該管的管住、該放的放開，意味著數(shù)據(jù)合規(guī)開放共享，分級(jí)結(jié)果準(zhǔn)確性是前提。平臺(tái)通過交叉驗(yàn)證數(shù)據(jù)語義、量級(jí)與合規(guī)標(biāo)準(zhǔn)，精準(zhǔn)規(guī)避 “應(yīng)管控卻開放” 風(fēng)險(xiǎn)，顯著提升數(shù)據(jù)開放效率，讓數(shù)據(jù)在合規(guī)軌道上放心流通。
場景四：數(shù)據(jù)要素合規(guī)流通
在數(shù)據(jù)要素流通中，分級(jí)的精準(zhǔn)度直接決定價(jià)值挖掘深度。平臺(tái)可精準(zhǔn)劃分不同級(jí)別數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)定價(jià)、交易提供堅(jiān)實(shí)依據(jù)，加速數(shù)據(jù)要素價(jià)值釋放。
場景五：業(yè)務(wù)應(yīng)用創(chuàng)新開發(fā)
精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)分級(jí)為業(yè)務(wù)應(yīng)用創(chuàng)新開發(fā)提供可靠的支撐。平臺(tái)全面保障分類分級(jí)結(jié)果可靠，為各類應(yīng)用創(chuàng)新場景提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，讓業(yè)務(wù)創(chuàng)新 “底氣十足”，驅(qū)動(dòng)行業(yè)數(shù)字化升級(jí)。

五、典型應(yīng)用案例
1、浙江某地市婦幼保健院（三級(jí)甲等醫(yī)院）
該醫(yī)院在推進(jìn)數(shù)據(jù)歸集與主題庫建設(shè)過程中，為了平衡數(shù)據(jù)開發(fā)利用與安全保護(hù)需求，院方開始數(shù)據(jù)分類分級(jí)建設(shè)，但因業(yè)務(wù)變更、人力不足，始終難以應(yīng)付。最終，采用美創(chuàng)智能數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)平臺(tái)，數(shù)據(jù)識(shí)別率達(dá)99.9%+，分類分級(jí)準(zhǔn)確率85%，3.5小時(shí)輸出3萬字段分類分級(jí)結(jié)果，有效驗(yàn)證了AI技術(shù)與行業(yè)場景深度融合的無限潛力，實(shí)現(xiàn)了從“人工經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”到“AI智能驅(qū)動(dòng)”的跨越式升級(jí)，為醫(yī)療行業(yè)數(shù)據(jù)合規(guī)與安全治理提供了可復(fù)用的方法論。
2、某省大數(shù)據(jù)局
該省大數(shù)據(jù)局需對(duì)已匯聚的各類數(shù)據(jù)，按照《XXX省公共數(shù)據(jù)分類分級(jí)指南(試行)》 等合規(guī)要求，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有序分類、有序防護(hù)。通過部署美創(chuàng)智能數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)編目系統(tǒng)中數(shù)源單位輸入數(shù)據(jù)后自動(dòng)推薦數(shù)據(jù)安全等級(jí)，并將分級(jí)結(jié)果同步至數(shù)據(jù)安全一體化平臺(tái)DSC，實(shí)施全域數(shù)據(jù)安全防護(hù)，保障數(shù)據(jù)共享與安全防護(hù)的有效聯(lián)動(dòng)，提升整體數(shù)據(jù)治理水平。
3、某省人力資源和社會(huì)保障廳
某省人社廳為夯實(shí)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)安全防護(hù)能力，正進(jìn)一步落實(shí)數(shù)據(jù)分類分級(jí)管理制度，重點(diǎn)針對(duì)現(xiàn)有的業(yè)務(wù)庫進(jìn)行分類分級(jí)。通過部署美創(chuàng)智能數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)平臺(tái)與數(shù)據(jù)安全一體化平臺(tái)DSC，實(shí)現(xiàn)對(duì)就業(yè)、社保、人事人才、勞動(dòng)關(guān)系、基礎(chǔ)庫等人社5大業(yè)務(wù)10+系統(tǒng)，對(duì)1000+張表20W+字段進(jìn)行梳理；繪制數(shù)據(jù)資產(chǎn)分類分級(jí)一張圖、安全風(fēng)險(xiǎn)管控一張圖，實(shí)現(xiàn)快速、直觀感知資產(chǎn)與風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)變化；此外，數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)結(jié)果與數(shù)據(jù)安全一體化平臺(tái)等安全產(chǎn)品能力有效聯(lián)動(dòng)管控，全面提升數(shù)據(jù)安全精細(xì)化防護(hù)能力。

六、用戶反饋
“我院數(shù)據(jù)量大，醫(yī)療數(shù)據(jù)核心字段多為拼音縮寫且缺乏注釋，語義識(shí)別壓力很大。我們此前使用的分類分級(jí)工具需要依賴大量人工復(fù)核，效率低下。經(jīng)過深入的研判，我們引入了美創(chuàng)智能數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)平臺(tái)，數(shù)據(jù)識(shí)別率從之前的40%提升至99.9%；分類分級(jí)準(zhǔn)確率從30%提升至90%；有效降低了人工參與確認(rèn)量，節(jié)省90%+人力時(shí)間成本和合規(guī)工作門檻，真正做到了AI驅(qū)動(dòng)醫(yī)療數(shù)據(jù)治理升級(jí)?！?/span>
——來自某三甲醫(yī)院用戶

“美創(chuàng)數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)平臺(tái)與我方編目系統(tǒng)無縫對(duì)接，遵循本省公共數(shù)據(jù)分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)要求，對(duì)編目系統(tǒng)實(shí)時(shí)寫入的公共數(shù)據(jù)實(shí)施分類分級(jí)，實(shí)現(xiàn)‘填表即分級(jí)’，分類分級(jí)結(jié)果實(shí)時(shí)應(yīng)用于數(shù)據(jù)注冊(cè)與全流程管理。同時(shí)，分級(jí)結(jié)果同步至DSC數(shù)據(jù)安全一體化平臺(tái)，聯(lián)動(dòng)脫敏、權(quán)限、訪問控制等安全能力，構(gòu)建精細(xì)化防護(hù)體系，為公共數(shù)據(jù)的有序共享與安全保障提供了堅(jiān)實(shí)支撐。”
——來自某省大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展有限公司用戶

七、第三方評(píng)價(jià)認(rèn)可
基于在醫(yī)療、政務(wù)、運(yùn)營商等多行業(yè)的豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，以及對(duì)多項(xiàng)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)（如YD/T 4244-2023、DB50/T 1700—2024、DB31/T 1545—2025等）的深入?yún)⒕幒统恋恚绖?chuàng)智能數(shù)據(jù)安全分類分級(jí)平臺(tái)一路載譽(yù)前行，獲得信通院、Gartner、IDC、安全牛等權(quán)威第三方機(jī)構(gòu)的認(rèn)可，彰顯了其技術(shù)領(lǐng)先性和行業(yè)應(yīng)用實(shí)力。

平臺(tái)入選權(quán)威機(jī)構(gòu)評(píng)選的中國數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)與分類分級(jí)市場領(lǐng)導(dǎo)者，并在產(chǎn)品能力上獲得最高分評(píng)價(jià)，成為數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)與分類分級(jí)技術(shù)領(lǐng)域及醫(yī)療等垂直行業(yè)的代表性廠商。

在實(shí)踐方面，平臺(tái)與嘉興市婦幼保健院合作的醫(yī)療數(shù)據(jù)分類分級(jí)項(xiàng)目獲信通院“磐安”優(yōu)秀案例，與浙江省委編辦合作的政務(wù)數(shù)據(jù)安全方案入選浙江省網(wǎng)絡(luò)安全優(yōu)秀案例，與鹽城市公積金中心的數(shù)據(jù)安全實(shí)踐入選賽迪顧問數(shù)字化創(chuàng)新案例，與上海燃?xì)夂献鞯臄?shù)據(jù)治理項(xiàng)目也成為行業(yè)標(biāo)桿。