人工智能與數(shù)據(jù)分類和治理的重要作用

在人工智能(AI)重塑各行各業(yè)格局的時代，公共部門的實施因其提高效率、決策能力和服務交付的潛力而脫穎而出。然而，任何有效的人工智能系統(tǒng)的基礎在于其準確處理和分析數(shù)據(jù)的能力。這就是數(shù)據(jù)分類變得至關重要的地方。數(shù)據(jù)分類不僅僅是一個技術程序；它是一項戰(zhàn)略要務，是負責任和有效地在公共服務中使用人工智能的基礎。這始終是人工智能討論的核心。

有些人對數(shù)據(jù)分類的含義感到困惑，畢竟，大多數(shù)存儲的數(shù)據(jù)不是已經(jīng)分類了嗎？這可以更好地定義人工智能背景下的數(shù)據(jù)分類。數(shù)據(jù)分類涉及根據(jù)數(shù)據(jù)的性質、敏感性以及暴露或丟失的影響將數(shù)據(jù)分為不同類型。此過程有助于數(shù)據(jù)管理、治理、合規(guī)性和安全性。對于人工智能應用，數(shù)據(jù)分類可確保算法在組織良好、相關且安全的數(shù)據(jù)集上進行訓練，從而獲得更準確、更可靠的結果。

如今，公共部門的數(shù)據(jù)管理者應該關注幾個關鍵要素，以確保有效的數(shù)據(jù)分類，其中包括：

準確性和一致性：確保數(shù)據(jù)準確分類并在所有部門保持一致管理至關重要。這可最大限度地降低數(shù)據(jù)泄露的風險并確保遵守法律和監(jiān)管要求。

隱私和安全：應采用最高安全措施識別和分類敏感數(shù)據(jù)（例如個人信息），以防止未經(jīng)授權的訪問和泄露。

可訪問性：在保護敏感數(shù)據(jù)的同時，同樣重要的是確保非敏感的公共信息仍然可供需要的人訪問，從而提高公共服務的透明度和信任度。

可擴展性：隨著數(shù)據(jù)量的增長，分類系統(tǒng)應該具有可擴展性，以管理增加的負載，同時不影響效率或準確性。

在公共部門實施有效的數(shù)據(jù)分類需要采取全面的方法，其中明確的數(shù)據(jù)治理至關重要。這涉及制定明確的數(shù)據(jù)分類政策，并定義需要分類的數(shù)據(jù)和分類標準。此外，數(shù)據(jù)治理應符合法律和監(jiān)管要求，并在所有部門之間進行溝通。

數(shù)據(jù)分類的原則同樣適用于現(xiàn)有數(shù)據(jù)和新數(shù)據(jù)獲取，盡管方法和挑戰(zhàn)可能有所不同。

對于現(xiàn)有數(shù)據(jù)，主要挑戰(zhàn)是評估和分類已收集和存儲的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)通常具有不同的格式、標準和敏感度級別。這個過程包括：

審計和清點：進行全面審計，識別和編目現(xiàn)有數(shù)據(jù)資產(chǎn)。此步驟對于了解需要分類的數(shù)據(jù)范圍至關重要。

清理和組織：現(xiàn)有數(shù)據(jù)可能已過時、重復或以不一致的格式存儲。清理和組織這些數(shù)據(jù)是有效分類的準備步驟。

追溯分類：在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上實施分類方案可能非常耗時，并且需要大量的人工，特別是在自動分類工具不易獲得或無法輕易地安裝到傳統(tǒng)系統(tǒng)上的情況下。

相比之下，新的數(shù)據(jù)采集方式允許在入口點嵌入數(shù)據(jù)分類流程，從而使流程更加無縫和集成。這涉及：

預定義分類方案：建立分類協(xié)議并將其集成到數(shù)據(jù)收集過程中，可確保所有新數(shù)據(jù)在獲取時都進行分類。

自動化和人工智能工具：利用先進技術自動對傳入數(shù)據(jù)進行分類可以顯著減少人工并提高準確性。

數(shù)據(jù)治理政策：從一開始就實施嚴格的數(shù)據(jù)治理政策可以確保所有新獲取的數(shù)據(jù)都按照預定義的分類標準進行處理。

現(xiàn)有數(shù)據(jù)和新數(shù)據(jù)采集都需要關注，原因如下：

合規(guī)性和安全性：這兩個數(shù)據(jù)集都必須符合法律、監(jiān)管和安全要求。錯誤分類或忽視可能會導致違規(guī)、法律處罰和公眾信任喪失。

效率和可訪問性：適當?shù)姆诸惪纱_保授權人員和系統(tǒng)可以輕松訪問新舊數(shù)據(jù)，從而提高運營效率和決策能力。

可擴展性：隨著新數(shù)據(jù)的獲取，處理現(xiàn)有數(shù)據(jù)的系統(tǒng)必須具有可擴展性，以適應增長，同時又不影響分類標準或流程。

雖然制定和管理完善的數(shù)據(jù)分類政策至關重要，但回顧數(shù)十年的數(shù)據(jù)和記錄管理可能會耗費大量人力，而且這些管理通常在不同的條件和政策下進行。在這里，自動化和技術可以發(fā)揮關鍵作用。在這里，人們可以利用人工智能和機器學習工具來自動化數(shù)據(jù)分類過程。這些技術可以高效處理大量數(shù)據(jù)，并能適應不斷變化的數(shù)據(jù)格局。

好消息是，有多種工具和技術可以自動化大部分數(shù)據(jù)分類過程，使其更加高效和有效。這些工具通常使用基于規(guī)則的系統(tǒng)、機器學習和自然語言處理(NLP)來識別、分類和管理各個維度（例如敏感性、相關性、合規(guī)性要求）的數(shù)據(jù)。一些突出的例子包括：

數(shù)據(jù)丟失防護(DLP)軟件：DLP工具旨在防止未經(jīng)授權的訪問和傳輸敏感信息。它們可以根據(jù)預定義的標準和策略自動對數(shù)據(jù)進行分類，并應用適當?shù)陌踩刂啤?/p>

信息治理和合規(guī)工具：這些解決方案可幫助組織根據(jù)法律和監(jiān)管要求管理其信息。它們可以根據(jù)合規(guī)性需求自動對數(shù)據(jù)進行分類，并幫助管理保留、處置和訪問策略。

機器學習和基于人工智能的工具：一些先進的工具使用機器學習算法對數(shù)據(jù)進行分類。它們可以從過去的分類決策中學習，從而提高其準確性和效率。這些工具可以有效地處理大量非結構化數(shù)據(jù)，例如文本文檔、電子郵件和圖像。

云數(shù)據(jù)管理界面：許多云存儲和數(shù)據(jù)管理平臺提供內(nèi)置分類功能，可根據(jù)組織的需求進行定制。這些工具可以根據(jù)預定義的規(guī)則和策略在上傳新數(shù)據(jù)時自動對其進行標記和分類。

實施這些工具需要清楚了解組織的數(shù)據(jù)分類需求，包括處理的數(shù)據(jù)類型、監(jiān)管要求和信息的敏感度級別。定期審查和更新分類規(guī)則和機器學習模型以適應新的數(shù)據(jù)類型、不斷變化的法規(guī)和不斷演變的安全威脅也至關重要。

數(shù)據(jù)分類不是一次性活動。需要定期審查和更新，以確保分類反映當前的數(shù)據(jù)環(huán)境和監(jiān)管格局。總而言之，數(shù)據(jù)分類是成功將人工智能融入公共部門的基礎要素。它確保敏感信息的保護，并提高公共服務的效率和效力。通過優(yōu)先考慮準確性、隱私性、可訪問性和可擴展性，數(shù)據(jù)管理員可以為服務于公眾利益的負責任和有效的人工智能應用奠定基礎。

生成海報

免責聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權或存在不實內(nèi)容時，應及時向本網(wǎng)站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內(nèi)容或斷開相關鏈接。