二、围绕现实技术难点，提出对应的三大核心模块构建

（提示：围绕“自动识别引擎”“规模化治理框架”“多维度智能分级体系”三大模块，助力企业实现高级分级能力。）

1.自动识别引擎——以“效率＋精度”为目标

高效识别是智能分级体系的起点。传统方法基于人工经验或固定规则，处理效率低、误报率高、覆盖面窄。AI 自动识别引擎通过语义理解、上下文分析与模型学习，使系统具备“读懂数据”的能力。
在实现路径上，AI 引擎通过自然语言处理（NLP）技术，对文档、邮件、日志、影像等多源数据进行语义解析，自动抽取实体（如身份证号、合同条款、医疗记录），并结合知识图谱和上下文语义识别敏感度。算法模型可通过持续学习历史分类结果实现自我优化，从而在庞大数据集下仍保持高精度。以某国有银行为例，该行部署基于语义识别的知源-AI数据分类分级系统后，在年度审计中实现对1.5亿条交易日志的自动识别。系统将合同条款、资金流动记录自动标注为“高敏”类别，识别准确率提升至99.3%，人工审核量下降约80%，整体分级周期由30天缩短为4天。这一模块的价值在于：以算法替代人工判断、以模型替代模板规则，让分级体系具备可复制的高效性与自适应能力，为规模化治理奠定基础。

2.规模化治理框架——在庞大数据体系中保持一致性与可持续性

规模化治理的核心是“让效率可延展”。在大多数企业中，数据分散在本地系统、业务云与终端设备中，缺乏统一的分类分级框架。知源-AI数据分类分级系统通过统一治理架构，将不同数据源、分级规则与审计机制整合为一体，实现跨系统协同。在技术结构上，规模化治理框架通常采用“双引擎架构”：静态规则引擎保障合规基线，动态AI引擎负责自动识别和实时调整；再配合标签库、分级策略库和可追溯审计模块，形成完整闭环。所有分级动作均记录在案，可回溯可复核。案例显示，某大型互联网平台引入统一治理框架后，对每日新增的数十亿条用户行为数据实现自动接入、自动识别与统一标签分配。系统可在48小时内将新业务模块纳入分级体系，避免了规则碎片化问题。上线后整体治理效率提升7.8倍，年均人工成本下降约40%。规模化治理的意义不止在于技术集成，更在于建立“标准一致、规则共享、执行可追溯”的体系，让企业能够在数据规模不断扩大时保持治理韧性，不陷入重复建设的陷阱。

3.多维度智能分级体系——让分级从“安全防护”走向“价值管理”

如果说前两个模块解决了“做得快”“做得多”的问题，那么多维度分级体系解决的就是“做得深”。传统的二元分级（涉密/非涉密、敏感/非敏感）已无法满足复杂业务需求。知源-AI数据分类分级系统通过综合敏感性、业务价值、访问频率、生命周期等多维因子，建立更具业务语义的分类逻辑。在具体实践中，系统会基于AI引擎提取的元数据，自动计算数据的多维标签。例如，一份医疗影像资料可被识别为“高度敏感+高业务价值+低访问频率+归档阶段”，而日常就诊记录则为“一般敏感+中等价值+高访问频率+使用阶段”。企业可据此执行差异化防护策略，如高敏数据启用加密传输和访问审计，中敏数据则采取脱敏与访问频控。在一家大型医疗集团案例中，多维度分级体系上线后，实现了病患数据的智能化分层管理：敏感数据访问异常率下降61%，数据泄露事件减少72%，年均审计准备时间从4周降至1周。更重要的是，多维度分级让医院能够对不同类别数据进行价值评估，形成“安全—合规—价值”三位一体的治理逻辑。这一模块的本质，是让分类分级不仅止步于安全防护，更成为数据资产管理的基础单元。通过分级结果驱动资源配 置、风险评估、数据交易与分析建模，实现真正意义上的数据价值释放。