安恒信息AI工具助力银行数据分类，准确率达90%以上

安恒信息AI工具助力银行数据分类，准确率达90%以上

金融行业尤其是银行业，是国家关键信息基础设施的重要运营者。其数据一旦遭到破坏、篡改、泄露等，会对国家安全、公共利益造成严重危害。此外，因其自身经营属性，金融机构留存了大量与个人人身和财产安全密切相关的敏感信息数据，保障数据安全成为金融业务流程中的关键核心路径。

随着“三法两条例”以及金融相关数据安全指导意见的相继出台，对于众多金融机构来说，坚持把安全贯穿价值创造和实现全过程，建立系统、科学的数据安全体系，筑牢安全屏障，迫在眉睫。

国内某知名股份制商业银行，业务量巨大。面临数字化转型大势，将部分线下业务转至线上。目前已累计业务系统400+，数据项超500W+。面对海量数据，客户急需通过数据分类分级，理清数据分类，界定数据安全级别，从而依据其结果进行精细化风险分析及安全管控。因此，数据分类分级成为该银行当前数据安全建设的首要工作。

为加强工作体系化程度，提升数据分类分级效率，安恒信息携手客户制定“1+1+4”项目实施顶层架构——即“1个项目小组、1个分级工具、4个关键步骤”，AI工具领航，实现项目“人员配备系统科学、工具应用高能聚焦、全生命周期高效实施”。

一、团队作战，确保人员配备系统科学

配备项目小组，成员各有分工又相互配合，具体如下：

• 项目经理：负责整体项目质量、进度把控，相关资源协调。
• 实施人员：负责数据分类分级手动打标及结果确认。
• 算法人员：根据模型效果对于算法参数进行调优。
• 结果验收：对于分类分级结果的准确性进行确认并验收。
• 咨询顾问：对于分类分级结果双方存疑的给出专业意见。

二、三大能力，确保工具应用高效聚焦

使用安恒信息核心AI数据分类工具，具备以下核心能力：

• 快速“冷启动”的能力：工具内置金融行业通用数据分类分级模型及规则，快速识别行业共性数据。同时具备数据聚类能力，将相同数据进行归类，辅以少量分类分级规则定义，以减少人工进行分类分级打标的工作量。
• 结果“自纠错”的能力：工具具备数据分类分级结果的智能纠错能力，如识别规则识别结果与模型分析结果冲突项、相同数据分析结果不一致项、模型迭代结果不一致项等，大幅减少了分类分级结果准确性校验的工作量。
• 模型“强适配”的能力：工具具备极强的客户实际数据的强适配能力，以应对客户之间由于行业差异、业务差异、体量差异等导致的数据差异性，通过训练数据质和量的不断提升，最终实现模型预测的高识别率与准确率。

三、规划先行，全生命周期高效实施

项目整体从“训练数据准备”、“打标数据纠错”、“阶段成果验收”、“算法模型迭代”4个步骤进行，经过不断循环迭代完成。

• 算法模型迭代：利用已经打标完的训练数据，通过分类分级工具进行模型的迭代，同时算法人员根据模型预测结果及错误数据对于算法参数进行调优。训练完的新模型继续对于未分类分级的数据进行预测，再次进入训练数据准备阶段。
• 训练数据准备：确定项目涉及系统后，按照系统拥有个人信息及业务重要性依次开展工作，通过分类分级工具的聚类能力及规则识别能力，手动优先完成一部分高频、重要数据的打标工作。
• 打标数据纠错：通过分类分级工具，将训练数据中可能有错误的数据进行识别，由人工对这部分结果进行确认并调整。对于由个人认知差异产生的错误结果，在项目组内同步并达成一致意见。
• 阶段成果验收：结果验收人员通过重点数据校验及一般数据抽验两种方式，对分类分级的阶段性成果进行验收。对于双方无法达成一致意见的，由咨询顾问介入并给出专业意见。最终结果同步至组内各成员，以实现认知上的统一。

客户价值

效率提升：
经过项目实施，助力客户累计完成1期90+个核心系统的数据分类分级工作，涉及数据项超100W个，提前完成项目验收。

效果突出：
最终通过分类分级模型反复迭代，系统自动识别率超95%，准确率超90%。

夯实基础：
本项目实现了数据分类分级的流程重塑。直接实现与客户数据资产管理平台的对接，无须从客户原始库中获取数据资产基本信息，避免对于业务系统造成的干扰。数据分类分级的结果通过接口方式实时反哺至客户数据资产管理平台，以帮助客户形成完整的数据资产目录，为后续整体的数据安全管控奠定了基础。

展望未来

做好数据分类分级是确保金融数据安全的基础。

展望未来，安恒信息将结合最新的政策导向和业务发展趋势，与客户继续保持紧密合作关系，在金融数据安全领域进行更深入的探索和实践，以AI技术的创新迭代推动金融数据安全有序的流动，确保安全贯穿金融数据要素价值创造和实现的全过程。

更多资讯

随着互联网技术的快速发展，数据在我们日常生活中扮演着越来越重要的角色。与数据相关的数据安全、数据资产化、数据交易等问题也愈发受到国家和社会的关注。3月7日，国务院提出组建国家数据局，进一步推动数字中国、数字经济建设。

在此背景下，由安恒信息董事长范渊和安恒信息高级副总裁、首席科学家刘博主编，多位领域权威专家合作编写的《数据安全与隐私计算》应运而生。书中，作者们结合多年在数据安全领域实践积累的经验，对数据安全和隐私计算进行了深入探讨，并介绍了数据安全和隐私保护的最新动态和实用技巧。

点击“阅读原文”可获购买链接

《数据安全与隐私计算》的出版，为人们的数字生活构筑坚实的安全屏障。无论您是从事企业数据安全管理还是研究数据隐私保护，该书都将为您提供有价值的参考和指导。

AI数据分类是人工智能技术的重要应用领域，能够帮助企业快速、准确地分类和处理大量数据。其基本原理包括以下几个步骤：

1. 数据收集：从各种数据源获取原始数据，如传感器、日志文件、数据库、社交媒体等。

2. 数据预处理：对原始数据进行清洗、整理和分割，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约等步骤。

3. 特征提取：根据数据类型提取特征，如文本数据的词向量、图像数据的像素值等。

4. 模型选择与训练：选择适合的机器学习模型（如支持向量机、随机森林、神经网络等）进行训练。

5. 模型评估与优化：通过交叉验证、混淆矩阵等方法评估模型性能，并进行优化。

6. 模型部署：将训练好的模型部署到生产环境，实现实际应用。

AI数据分类技术已经广泛应用于各个领域，以下是一些典型的应用场景：

1. 文本分类：如垃圾邮件过滤、情感分析、主题分类等。例如，通过分析邮件内容，AI可以自动识别并过滤掉垃圾邮件，提高用户邮箱的使用体验。

2. 图像分类：如产品识别、面部识别、医学影像分类等。在安防领域，面部识别技术可以快速识别和追踪犯罪嫌疑人，提高社会治安水平。

3. 语音分类：如语音识别、语音情感分析等。智能客服系统可以通过语音识别和情感分析，理解用户需求并提供个性化服务。

4. 用户行为分类：如用户点击行为分析、消费行为预测等。电商平台通过分析用户浏览和购买历史，推荐个性化商品，提升用户体验和购买转化率。

在选择适合的数据分类技术时，需要考虑以下几个因素：

• 数据类型：不同的数据类型需要不同的处理方法，如文本数据、图像数据、语音数据等。

• 数据量：数据量的大小会影响模型的选择和训练时间。

• 模型复杂度：简单模型适用于小数据集和快速原型开发，复杂模型则适用于精度要求高的大数据集。

• 计算资源：需要考虑计算资源的限制，如GPU、内存、存储等。

使用Python和现有的AI库（如TensorFlow或PyTorch）实现数据分类任务的一般思路如下：

1. 数据预处理：清洗、整理和分割数据。

2. 特征提取：根据数据类型提取特征。

3. 模型选择与训练：选择适合的模型并进行训练。

4. 模型评估与优化：评估模型性能并进行优化。

5. 模型部署：将训练好的模型部署到生产环境。

AI数据分类技术的应用带来了显著的价值：

1. 提高效率：自动化分类大大提高了数据处理速度，减少了人工干预。

2. 降低成本：通过智能化处理，减少了人力成本和时间成本。

3. 优化决策：基于准确的数据分类，企业可以做出更科学的决策。

4. 提升用户体验：个性化推荐和智能服务提高了用户满意度。

5. 保障数据安全：在金融等领域，精准的数据分类有助于防范风险。

AI数据分类技术正在不断演进，随着算法的优化和算力的提升，其应用范围将更加广泛，为各行各业带来更大的价值。