一、安全挑戰
隨著《數據安全法》《個人信息保護法》《數據出境安全評估辦法》等法規密集出臺，數據安全分類分級的重要性和必要性已經成為共識。
然而，在各行業數字化轉型、充分挖掘數據價值的過程中，分類分級工作開展仍然面臨諸多挑戰：
資產龐雜盤點難度大：業務系統多樣、數據類型復雜、分布零散，資產梳理工作量巨大。
傳統方式識別效率低：傳統方式依賴人工或規則字典匹配，語義理解差（尤其行業業務數據），準確率低，周期長、成本高。
數據孤島有礙洞察：缺乏高效、正確的數據處理工具，難以對大量數據背后聯系和含義挖掘。
數據變化難感知：元數據變更、業務擴展導致分類結果滯后，防護存在盲區，無法實現動態防護。
識別能力缺乏自進化機制：數據識別能力無法自我迭代優化，大量重復確認與人工復核工作負擔重，缺乏可持續的運營與優化機制。
標簽（產品或解決方案優勢）：
智能分類分級、高準確率、精準語義識別、分類分級可持續、可觀測、可運營、內置多行業合規模板。
二、用戶痛點
在真實業務場景中，用戶普遍面臨三大核心痛點：
合規落地難：缺乏專業可落地經驗，難以依據合規要求開展工作；
識別效率低：數據識別率和分類分級準確率低，以醫療行業為例，醫院核心系統字段多為拼音縮寫且缺乏注釋，語義識別困難；
持續運營難：業務擴展帶來數據頻繁變更，分類分級結果難以自動更新，依賴人工維護難以為繼。
三、牛品介紹
美創智能數據安全分類分級平臺，基于 AI 智能化技術，通過動態發現并精準識別對國家、組織和個人安全至關重要的各類數據，構建起高度貼合行業訴求的數據資產目錄，有效滿足數據安全合規及精細化安全防護的需求，其分類分級準確率更高達95%。
產品功能
1.智能數據識別
平臺充分發揮大模型強大的多源數據識別及自然語言處理優勢，一鍵作業實現精準識別語義，經醫療、金融等行業實測，語義識別率高達99%+，同時，配套 RAG 本地知識庫進行領域認知擴充，有效解決原來語義識別不出、識別不準的難題，可更靈活應對復雜多變的數據環境。
2.智能分類分級
內置行業數據安全分類分級標準，自動針對數據識別結果快速進行分類分級匹配，同時針對一些識別出語義，但暫未匹配到合適業務術語的數據，平臺會自動借助智能化能力解讀分類分級標準，將字段語義與分類分級標準進行高效匹配，以快速輸出數據資產目錄，同時產品提供分類分級置信度，讓結果可解釋、可信任。
3.分類分級持續運營
通過分類分級自適應、復核結果自動學習、標準持續迭代，實現持續自我進化，以持續提升分類分級識別率與準確率，降低人工投入：
分類分級自適應：當數據源變更時，借助智能化能力，自動精確調整分類分級結果，并支持變更審計和溯源；
標準持續迭代：持續進行分類分級標準迭代，確保分類分級合規；
自適應進化：智能學習復核結果，實現智能模型的自我進化，提升語義識別率與分類分級準確率。
4.分類分級可觀測
通過對分類分級作業及分類分級結果等各類指標進行智能化分析，實時展示任務執行效率、分類分級結果準確率、數據安全等級分布、資源合理利用性等信息，實現數據分類分級過程可控制、結果可理解。
此外，平臺提供標準 OpenAPI，支持將結果實時賦能至各類安全、合規應用場景。
創新亮點
高標準：內置多年實踐經驗沉淀的行業合規分類分級標準，有據可依不折騰
高效能：內置智能化模型，一鍵準確、高效分類分級，節省90%+人力時間成本
高質量：雙AI模型，智能協同、自動校驗分類分級結果，全面提質增效
高安全：私有化部署，分類分級過程數據不出域，保障數據安全合規要求
可持續運營：分類分級標準持續迭代、結果自適應更新，分類分級更高效、更準確
四、典型應用場景
場景一：重要數據識別上報
為落實《數據安全法》第二十一條，網信辦推動各地各部門及相關行業、領域制定并上報重要數據目錄。面對合規要求，平臺依托雙AI模型協同校驗，深度解析數據語義特征，精準識別醫療、金融、政務等行業重要數據，自動生成合規目錄，實現高效、準確上報，有效規避人工漏判、誤判風險。
場景二：數據安全精準防護
數據安全防護需因“級”施策，如今年發布的《銀行保險機構數據安全管理辦法》，要求機構需建立并維護數據目錄，推動數據分類分級管理與分類分級保護。平臺面對金融信貸數據、企業核心業務等各行業場景，基于雙模型對分級結果實施實時校驗，當數據規模、敏感程度發生變化時，自動調整安全防護級別。一旦精準識別到高敏數據，助力數據泄露風險降低 89% ，為數據安全防護裝上“智能安全閥”。
場景三：數據合規開放共享
《中共中央 國務院關于構建數據基礎制度 更好發揮數據要素作用的意見》（簡稱“數據二十條”），要求建立數據分類分級授權使用規范，實現把該管的管住、該放的放開，意味著數據合規開放共享，分級結果準確性是前提。平臺通過交叉驗證數據語義、量級與合規標準，精準規避 “應管控卻開放” 風險，顯著提升數據開放效率，讓數據在合規軌道上放心流通。
場景四：數據要素合規流通
在數據要素流通中，分級的精準度直接決定價值挖掘深度。平臺可精準劃分不同級別數據，為數據定價、交易提供堅實依據，加速數據要素價值釋放。
場景五：業務應用創新開發
精準的數據分級為業務應用創新開發提供可靠的支撐。平臺全面保障分類分級結果可靠，為各類應用創新場景提供數據基礎，讓業務創新 “底氣十足”，驅動行業數字化升級。
五、典型應用案例
1、浙江某地市婦幼保健院（三級甲等醫院）
該醫院在推進數據歸集與主題庫建設過程中，為了平衡數據開發利用與安全保護需求，院方開始數據分類分級建設，但因業務變更、人力不足，始終難以應付。最終，采用美創智能數據安全分類分級平臺，數據識別率達99.9%+，分類分級準確率85%，3.5小時輸出3萬字段分類分級結果，有效驗證了AI技術與行業場景深度融合的無限潛力，實現了從“人工經驗驅動”到“AI智能驅動”的跨越式升級，為醫療行業數據合規與安全治理提供了可復用的方法論。
2、某省大數據局
該省大數據局需對已匯聚的各類數據，按照《XXX省公共數據分類分級指南(試行)》 等合規要求，對數據進行有序分類、有序防護。通過部署美創智能數據安全分類分級平臺，實現編目系統中數源單位輸入數據后自動推薦數據安全等級，并將分級結果同步至數據安全一體化平臺DSC，實施全域數據安全防護，保障數據共享與安全防護的有效聯動，提升整體數據治理水平。
3、某省人力資源和社會保障廳
某省人社廳為夯實網絡和數據安全防護能力，正進一步落實數據分類分級管理制度，重點針對現有的業務庫進行分類分級。通過部署美創智能數據安全分類分級平臺與數據安全一體化平臺DSC，實現對就業、社保、人事人才、勞動關系、基礎庫等人社5大業務10+系統，對1000+張表20W+字段進行梳理；繪制數據資產分類分級一張圖、安全風險管控一張圖，實現快速、直觀感知資產與風險動態變化；此外，數據安全分類分級結果與數據安全一體化平臺等安全產品能力有效聯動管控，全面提升數據安全精細化防護能力。
六、用戶反饋
“我院數據量大，醫療數據核心字段多為拼音縮寫且缺乏注釋，語義識別壓力很大。我們此前使用的分類分級工具需要依賴大量人工復核，效率低下。經過深入的研判，我們引入了美創智能數據安全分類分級平臺，數據識別率從之前的40%提升至99.9%；分類分級準確率從30%提升至90%；有效降低了人工參與確認量，節省90%+人力時間成本和合規工作門檻，真正做到了AI驅動醫療數據治理升級。”
——來自某三甲醫院用戶
“美創數據安全分類分級平臺與我方編目系統無縫對接，遵循本省公共數據分類分級標準相關要求，對編目系統實時寫入的公共數據實施分類分級，實現‘填表即分級’，分類分級結果實時應用于數據注冊與全流程管理。同時，分級結果同步至DSC數據安全一體化平臺，聯動脫敏、權限、訪問控制等安全能力，構建精細化防護體系，為公共數據的有序共享與安全保障提供了堅實支撐。”
——來自某省大數據應用發展有限公司用戶
七、第三方評價認可
基于在醫療、政務、運營商等多行業的豐富實踐經驗，以及對多項行業標準（如YD/T 4244-2023、DB50/T 1700—2024、DB31/T 1545—2025等）的深入參編和沉淀，美創智能數據安全分類分級平臺一路載譽前行，獲得信通院、Gartner、IDC、安全牛等權威第三方機構的認可，彰顯了其技術領先性和行業應用實力。
平臺入選權威機構評選的中國數據發現與分類分級市場領導者，并在產品能力上獲得最高分評價，成為數據分類、數據發現與分類分級技術領域及醫療等垂直行業的代表性廠商。
在實踐方面，平臺與嘉興市婦幼保健院合作的醫療數據分類分級項目獲信通院“磐安”優秀案例，與浙江省委編辦合作的政務數據安全方案入選浙江省網絡安全優秀案例，與鹽城市公積金中心的數據安全實踐入選賽迪顧問數字化創新案例，與上海燃氣合作的數據治理項目也成為行業標桿。
浙公網安備 33010502006954號 
