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(wù)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(chǔ)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(guān)重要的地方。數(shù)據(jù)分類不僅僅是一個技術(shù)程序;它是一項戰(zhàn)略要務(wù)，是負責(zé)任和有效地在公共服務(wù)中使用人工智能的基礎(chǔ)。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(zhì)、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(yīng)用，數(shù)據(jù)分類可確保算法在組織良好、相關(guān)且安全的數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練，從而獲得更準確、更可靠的結(jié)果。

如今，公共部門的數(shù)據(jù)管理者應(yīng)該關(guān)注幾個關(guān)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(guān)重要。這可最大限度地降低數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險并確保遵守法律和監(jiān)管要求。

隱私和安全：應(yīng)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(quán)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(wù)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(yīng)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(guān)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(yīng)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(guān)重要。

清理和組織：現(xiàn)有數(shù)據(jù)可能已過時、重復(fù)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(yù)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(shù)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(yù)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(guān)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(dǎo)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(quán)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(yīng)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(guān)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(shù)可以發(fā)揮關(guān)鍵作用。在這里，人們可以利用人工智能和機器學(xué)習(xí)工具來自動化數(shù)據(jù)分類過程。這些技術(shù)可以高效處理大量數(shù)據(jù)，并能適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)格局。

好消息是，有多種工具和技術(shù)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(xué)習(xí)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(guān)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(quán)的訪問和傳輸敏感信息。它們可以根據(jù)預(yù)定義的標準和策略自動對數(shù)據(jù)進行分類，并應(yīng)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(xué)習(xí)和基于人工智能的工具：一些先進的工具使用機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)，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(jié)構(gòu)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(yù)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(xué)習(xí)模型以適應(yīng)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(guān)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?？偠灾?，數(shù)據(jù)分類是成功將人工智能融入公共部門的基礎(chǔ)要素。它確保敏感信息的保護，并提高公共服務(wù)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(wù)于公眾利益的負責(zé)任和有效的人工智能應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。