CA88

一、安全挑战

随着《数据安全法》《个人信息；しā贰妒莩鼍嘲踩拦腊旆ā返确ü婷芗鎏
，数据安全分类分级的重要性和必要性已经成为共识。
然而
，在各行业数字化转型、充分挖掘数据价值的过程中
，分类分级工作开展仍然面临诸多挑战：
资产庞杂盘点难度大：业务系统多样、数据类型复杂、分布零散
，资产梳理工作量巨大。
传统方式识别效率低：传统方式依赖人工或规则字典匹配
，语义理解差（尤其行业业务数据）
，准确率低
，周期长、成本高。
数据孤岛有碍洞察：缺乏高效、正确的数据处理工具
，难以对大量数据背后联系和含义挖掘。
数据变化难感知：元数据变更、业务扩展导致分类结果滞后
，防护存在盲区
，无法实现动态防护。
识别能力缺乏自进化机制：数据识别能力无法自我迭代优化
，大量重复确认与人工复核工作负担重
，缺乏可持续的运营与优化机制。
标签（产品或解决方案优势）：
智能分类分级、高准确率、精准语义识别、分类分级可持续、可观测、可运营、内置多行业合规模板。

二、用户痛点

在真实业务场景中
，用户普遍面临三大核心痛点：
合规落地难：缺乏专业可落地经验
，难以依据合规要求开展工作；
识别效率低：数据识别率和分类分级准确率低
，以医疗行业为例
，医院核心系统字段多为拼音缩写且缺乏注释
，语义识别困难；
持续运营难：业务扩展带来数据频繁变更
，分类分级结果难以自动更新
，依赖人工维护难以为继。

三、牛品介绍

CA88智能数据安全分类分级平台
，基于 AI 智能化技术
，通过动态发现并精准识别对国家、组织和个人安全至关重要的各类数据
，构建起高度贴合行业诉求的数据资产目录
，有效满足数据安全合规及精细化安全防护的需求
，其分类分级准确率更高达95%。

产品功能
1.智能数据识别
平台充分发挥大模型强大的多源数据识别及自然语言处理优势
，一键作业实现精准识别语义
，经医疗、金融等行业实测
，语义识别率高达99%+
，同时
，配套 RAG 本地知识库进行领域认知扩充
，有效解决原来语义识别不出、识别不准的难题
，可更灵活应对复杂多变的数据环境。
2.智能分类分级
内置行业数据安全分类分级标准
，自动针对数据识别结果快速进行分类分级匹配
，同时针对一些识别出语义
，但暂未匹配到合适业务术语的数据
，平台会自动借助智能化能力解读分类分级标准
，将字段语义与分类分级标准进行高效匹配
，以快速输出数据资产目录
，同时产品提供分类分级置信度
，让结果可解释、可信任。

3.分类分级持续运营
通过分类分级自适应、复核结果自动学习、标准持续迭代
，实现持续自我进化
，以持续提升分类分级识别率与准确率
，降低人工投入：
分类分级自适应：当数据源变更时
，借助智能化能力
，自动精确调整分类分级结果
，并支持变更审计和溯源；
标准持续迭代：持续进行分类分级标准迭代
，确保分类分级合规；
自适应进化：智能学习复核结果
，实现智能模型的自我进化
，提升语义识别率与分类分级准确率。

4.分类分级可观测
通过对分类分级作业及分类分级结果等各类指标进行智能化分析
，实时展示任务执行效率、分类分级结果准确率、数据安全等级分布、资源合理利用性等信息
，实现数据分类分级过程可控制、结果可理解。

此外
，平台提供标准 OpenAPI
，支持将结果实时赋能至各类安全、合规应用场景。
创新亮点
高标准：内置多年实践经验沉淀的行业合规分类分级标准
，有据可依不折腾
高效能：内置智能化模型
，一键准确、高效分类分级
，节省90%+人力时间成本
高质量：双AI模型
，智能协同、自动校验分类分级结果
，全面提质增效
高安全：私有化部署
，分类分级过程数据不出域
，保障数据安全合规要求
可持续运营：分类分级标准持续迭代、结果自适应更新
，分类分级更高效、更准确

四、典型应用场景
场景一：重要数据识别上报
为落实《数据安全法》第二十一条
，网信办推动各地各部门及相关行业、领域制定并上报重要数据目录。面对合规要求
，平台依托双AI模型协同校验
，深度解析数据语义特征
，精准识别医疗、金融、政务等行业重要数据
，自动生成合规目录
，实现高效、准确上报
，有效规避人工漏判、误判风险。
场景二：数据安全精准防护
数据安全防护需因“级”施策
，如今年发布的《银行保险机构数据安全管理办法》
，要求机构需建立并维护数据目录
，推动数据分类分级管理与分类分级；。平台面对金融信贷数据、企业核心业务等各行业场景
，基于双模型对分级结果实施实时校验
，当数据规模、敏感程度发生变化时
，自动调整安全防护级别。一旦精准识别到高敏数据
，助力数据泄露风险降低 89% 
，为数据安全防护装上“智能安全阀”。
场景三：数据合规开放共享
《中共中央 国务院关于构建数据基础制度 更好发挥数据要素作用的意见》（简称“数据二十条”）
，要求建立数据分类分级授权使用规范
，实现把该管的管住、该放的放开
，意味着数据合规开放共享
，分级结果准确性是前提。平台通过交叉验证数据语义、量级与合规标准
，精准规避 “应管控却开放” 风险
，显著提升数据开放效率
，让数据在合规轨道上放心流通。
场景四：数据要素合规流通
在数据要素流通中
，分级的精准度直接决定价值挖掘深度。平台可精准划分不同级别数据
，为数据定价、交易提供坚实依据
，加速数据要素价值释放。
场景五：业务应用创新开发
精准的数据分级为业务应用创新开发提供可靠的支撑。平台全面保障分类分级结果可靠
，为各类应用创新场景提供数据基础
，让业务创新 “底气十足”
，驱动行业数字化升级。

五、典型应用案例
1、浙江某地市妇幼保健院（三级甲等医院）
该医院在推进数据归集与主题库建设过程中
，为了平衡数据开发利用与安全；ば枨
，院方开始数据分类分级建设
，但因业务变更、人力不足
，始终难以应付。最终
，采用CA88智能数据安全分类分级平台
，数据识别率达99.9%+
，分类分级准确率85%
，3.5小时输出3万字段分类分级结果
，有效验证了AI技术与行业场景深度融合的无限潜力
，实现了从“人工经验驱动”到“AI智能驱动”的跨越式升级
，为医疗行业数据合规与安全治理提供了可复用的方法论。
2、某省大数据局
该省大数据局需对已汇聚的各类数据
，按照《XXX省公共数据分类分级指南(试行)》 等合规要求
，对数据进行有序分类、有序防护。通过部署CA88智能数据安全分类分级平台
，实现编目系统中数源单位输入数据后自动推荐数据安全等级
，并将分级结果同步至数据安全一体化平台DSC
，实施全域数据安全防护
，保障数据共享与安全防护的有效联动
，提升整体数据治理水平。
3、某省人力资源和社会保障厅
某省人社厅为夯实网络和数据安全防护能力
，正进一步落实数据分类分级管理制度
，重点针对现有的业务库进行分类分级。通过部署CA88智能数据安全分类分级平台与数据安全一体化平台DSC
，实现对就业、社保、人事人才、劳动关系、基础库等人社5大业务10+系统
，对1000+张表20W+字段进行梳理；绘制数据资产分类分级一张图、安全风险管控一张图
，实现快速、直观感知资产与风险动态变化；此外
，数据安全分类分级结果与数据安全一体化平台等安全产品能力有效联动管控
，全面提升数据安全精细化防护能力。

六、用户反馈
“我院数据量大
，医疗数据核心字段多为拼音缩写且缺乏注释
，语义识别压力很大。我们此前使用的分类分级工具需要依赖大量人工复核
，效率低下。经过深入的研判
，我们引入了CA88智能数据安全分类分级平台
，数据识别率从之前的40%提升至99.9%；分类分级准确率从30%提升至90%；有效降低了人工参与确认量
，节省90%+人力时间成本和合规工作门槛
，真正做到了AI驱动医疗数据治理升级。”
——来自某三甲医院用户

“CA88数据安全分类分级平台与我方编目系统无缝对接
，遵循本省公共数据分类分级标准相关要求
，对编目系统实时写入的公共数据实施分类分级
，实现‘填表即分级’
，分类分级结果实时应用于数据注册与全流程管理。同时
，分级结果同步至DSC数据安全一体化平台
，联动脱敏、权限、访问控制等安全能力
，构建精细化防护体系
，为公共数据的有序共享与安全保障提供了坚实支撑。”
——来自某省大数据应用发展有限公司用户

七、第三方评价认可
基于在医疗、政务、运营商等多行业的丰富实践经验
，以及对多项行业标准（如YD/T 4244-2023、DB50/T 1700—2024、DB31/T 1545—2025等）的深入参编和沉淀
，CA88智能数据安全分类分级平台一路载誉前行
，获得信通院、Gartner、IDC、安全牛等权威第三方机构的认可
，彰显了其技术领先性和行业应用实力。

平台入选权威机构评选的中国数据发现与分类分级市场领导者
，并在产品能力上获得最高分评价
，成为数据分类、数据发现与分类分级技术领域及医疗等垂直行业的代表性厂商。

在实践方面
，平台与嘉兴市妇幼保健院合作的医疗数据分类分级项目获信通院“磐安”优秀案例
，与浙江省委编办合作的政务数据安全方案入选浙江省网络安全优秀案例
，与盐城市公积金中心的数据安全实践入选赛迪顾问数字化创新案例
，与上海燃气合作的数据治理项目也成为行业标杆。