人工智慧與資料分類與治理的重要作用

在人工智慧(AI)不斷改變各產業格局的時代，公共部門因其提高效率、決策能力和服務交付的潛力而備受關注。然而，要確保人工智慧系統的有效運作，關鍵在於其數據處理和分析的準確性。資料分類因此變得尤為重要，它不僅是一項技術程序，更是確保在公共服務中負責任、有效使用人工智慧的基礎。因此，資料分類一直是人工智慧討論的核心議題。

有些人對資料分類的含義感到困惑，畢竟，大多數儲存的資料不是已經分類了嗎?這可以更好地定義人工智慧背景下的資料分類。資料分類涉及根據資料的性質、敏感性以及暴露或遺失的影響將資料分為不同類型。此過程有助於資料管理、治理、合規性和安全性。對於人工智慧應用，資料分類可確保演算法在組織良好、相關且安全的資料集上進行訓練，從而獲得更準確、更可靠的結果。

如今，公共部門的資料管理者應該專注於幾個關鍵要素，以確保有效的資料分類，其中包括：

準確性和一致性：確保數據準確分類並在所有部門保持一致管理至關重要。這可最大限度地降低資料外洩的風險並確保遵守法律和監管要求。

隱私與安全：應採用最高安全措施識別和分類敏感資料(例如個人資訊)，以防止未經授權的存取和外洩。

可訪問性：在保護敏感資料的同時，同樣重要的是確保非敏感的公共資訊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：隨著資料量的增長，分類系統應該具有可擴展性，以管理增加的負載，同時不影響效率或準確性。

要在公共部門有效實施資料分類，需要採用全面的方法，其中明確的資料治理至關重要。這包括確立清晰的資料分類政策，明確定義需要分類的資料和分類標準。此外，資料治理必須遵守法律和監管要求，確保各部門之間進行有效溝通。

資料分類的原則同樣適用於現有資料和新資料獲取，儘管方法和挑戰可能有所不同。

對於現有數據，主要挑戰是評估和分類已收集和儲存的數據，這些數據通常具有不同的格式、標準和敏感度等級。這個過程包括：

審計和清點：進行全面審計，識別和編目現有資料資產。此步驟對於了解需要分類的資料範圍至關重要。

清理和組織：現有資料可能已過時、重複或以不一致的格式儲存。清理和組織這些資料是有效分類的準備步驟。

追溯分類：在現有資料上實施分類方案可能非常耗時，並且需要大量的人工，特別是在自動分類工具不易取得或無法輕易地安裝到傳統系統上的情況下。

相比之下，新的資料收集方式允許在入口點嵌入資料分類流程，從而使流程更加無縫和整合。這涉及：

预定义分类方案：建立分类协议并将其集成到数据收集过程中，可确保所有新数据在获取时都进行分类。

自动化和人工智能工具：利用先进技术自动对传入数据进行分类可以显著减少人工并提高准确性。

数据治理政策：从一开始就实施严格的数据治理政策可以确保所有新获取的数据都按照预定义的分类标准进行处理。

现有数据和新数据采集都需要关注，原因如下：

合规性和安全性：这两个数据集都必须符合法律、监管和安全要求。错误分类或忽视可能会导致违规、法律处罚和公众信任丧失。

效率和可访问性：适当的分类可确保授权人员和系统可以轻松访问新旧数据，从而提高运营效率和决策能力。

可扩展性：随着新数据的获取，处理现有数据的系统必须具有可扩展性，以适应增长，同时又不影响分类标准或流程。

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：

数据丢失防护(DLP)软件：DLP工具旨在防止未经授权的访问和传输敏感信息。它们可以根据预定义的标准和策略自动对数据进行分类，并应用适当的安全控制。

信息治理和合规工具：这些解决方案可帮助组织根据法律和监管要求管理其信息。它们可以根据合规性需求自动对数据进行分类，并帮助管理保留、处置和访问策略。

机器学习和基于人工智能的工具：一些先进的工具使用机器学习算法对数据进行分类。它们可以从过去的分类决策中学习，从而提高其准确性和效率。这些工具可以有效地处理大量非结构化数据，例如文本文档、电子邮件和图像。

云数据管理界面：许多云存储和数据管理平台提供内置分类功能，可根据组织的需求进行定制。这些工具可以根据预定义的规则和策略在上传新数据时自动对其进行标记和分类。

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。

資料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據環境和監管格局。總而言之，資料分類是成功將人工智慧融入公共部門的基礎要素。它確保敏感資訊的保護，並提高公共服務的效率和效力。透過優先考慮準確性、隱私性、可訪問性和可擴展性，資料管理員可以為服務於公眾利益的負責任和有效的人工智慧應用奠定基礎。

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