AI驱动的数据治理变革:从人工标注到智能闭环

你是否目睹过这样的情形—— 某金融机构开启数据分类分级项目，30人的团队封闭式开发三个月，对着数据库字段截图逐条进行人工判断标注："该字段属于敏感数据""该字段属于个人信息"……然而项目上线之际，业务系统早已发生变化，分类分级清单从首日起便已过时。 这种情况并非孤例。据Gartner统计，企业在传统数据治理项目中，超过六成的人力成本耗费在数据发现、分类、标注这类"人工拉框"的工作上。而更为残酷的现实是：人工分类分级的准确率通常仅为55%至70%，且难以跟上业