人工智能与数据分类和治理的重要作用

有些人对数据分类的含义感到困惑，毕竟，大多数存储的数据不是已经分类了吗？这可以更好地定义人工智能背景下的数据分类。数据分类涉及根据数据的性质、敏感性以及暴露或丢失的影响将数据分为不同类型。此过程有助于数据管理、治理、合规性和安全性。

在人工智能(AI)重塑各行各业格局的时代，公共部门的实施因其提高效率、决策能力和服务交付的潜力而脱颖而出。然而，任何有效的人工智能系统的基础在于其准确处理和分析数据的能力。这就是数据分类变得至关重要的地方。数据分类不仅仅是一个技术程序；它是一项战略要务，是负责任和有效地在公共服务中使用人工智能的基础。这始终是人工智能讨论的核心。

有些人对数据分类的含义感到困惑，毕竟，大多数存储的数据不是已经分类了吗？这可以更好地定义人工智能背景下的数据分类。数据分类涉及根据数据的性质、敏感性以及暴露或丢失的影响将数据分为不同类型。此过程有助于数据管理、治理、合规性和安全性。对于人工智能应用，数据分类可确保算法在组织良好、相关且安全的数据集上进行训练，从而获得更准确、更可靠的结果。

如今，公共部门的数据管理者应该关注几个关键要素，以确保有效的数据分类，其中包括：

在公共部门实施有效的数据分类需要采取全面的方法，其中明确的数据治理至关重要。这涉及制定明确的数据分类政策，并定义需要分类的数据和分类标准。此外，数据治理应符合法律和监管要求，并在所有部门之间进行沟通。

数据分类的原则同样适用于现有数据和新数据获取，尽管方法和挑战可能有所不同。

对于现有数据，主要挑战是评估和分类已收集和存储的数据，这些数据通常具有不同的格式、标准和敏感度级别。这个过程包括：

相比之下，新的数据采集方式允许在入口点嵌入数据分类流程，从而使流程更加无缝和集成。这涉及：

现有数据和新数据采集都需要关注，原因如下：

虽然制定和管理完善的数据分类政策至关重要，但回顾数十年的数据和记录管理可能会耗费大量人力，而且这些管理通常在不同的条件和政策下进行。在这里，自动化和技术可以发挥关键作用。在这里，人们可以利用人工智能和机器学习工具来自动化数据分类过程。这些技术可以高效处理大量数据，并能适应不断变化的数据格局。

好消息是，有多种工具和技术可以自动化大部分数据分类过程，使其更加高效和有效。这些工具通常使用基于规则的系统、机器学习和自然语言处理(NLP)来识别、分类和管理各个维度（例如敏感性、相关性、合规性要求）的数据。一些突出的例子包括：

实施这些工具需要清楚了解组织的数据分类需求，包括处理的数据类型、监管要求和信息的敏感度级别。定期审查和更新分类规则和机器学习模型以适应新的数据类型、不断变化的法规和不断演变的安全威胁也至关重要。

数据分类不是一次性活动。需要定期审查和更新，以确保分类反映当前的数据环境和监管格局。总而言之，数据分类是成功将人工智能融入公共部门的基础要素。它确保敏感信息的保护，并提高公共服务的效率和效力。通过优先考虑准确性、隐私性、可访问性和可扩展性，数据管理员可以为服务于公众利益的负责任和有效的人工智能应用奠定基础。