在数据驱动的金融时代，数据安全和隐私保护的重要性日益凸显。某银行作为数字化转型的先行者，面临着一项艰巨的任务：如何高效、准确地对分布在多个业务系统、业务库与数仓数湖中的约80万个字段进行数据分类和分级。该银行借助星环科技数据安全管理平台Defensor 的智能化数据分类分解解决方案，实现数据安全管理的革命性进步。

业务背景与挑战

该银行拥有十几个业务系统，产生的数据量庞大，且分布在不同的业务库和数仓数湖中。随着数据量的激增，传统的数据管理方法已无法满足日益严格的合规要求和内部管理需求。

客户挑战

1. 海量数据处理难题：面对几十万字段的分类分级任务，传统的人工打标和确认工作量巨大，且效率低下。

2. 跨团队协作的复杂性：数据分类工作覆盖多个业务系统，需要不同团队的协作，这增加了项目的推进难度。

3. 规则编写的技术瓶颈：安全实施人员难以编写出高质量的正则规则来识别敏感数据，且无法应对同义词、错别字等复杂场景，缺乏对上下文语境的理解。

4. 传统机器学习的局限性：传统的机器学习模型需要大量标注数据进行训练，存在冷启动问题，且难以识别短文本的上下文语境和进行推理。

基于星环科技数据安全管理平台Defensor的智能化分类分级解决方案

星环科技为该银行提供了一套预置的银行分类分级大模型，通过智能化自动化的方式识别敏感数据并进行分类分级，解决了上述挑战。

智能化解决方案 大幅降低成本

1. 基于血缘识别衍生敏感资产：通过数据血缘识别数据加工链路中产生的衍生敏感资产，确保敏感数据的全面识别。

2. 基于知识库与大模型智能盘点资产：利用行业知识库与大模型对元数据进行语义分析，实现智能化敏感数据识别，提高了识别的准确性和效率。

3. 基于规则半自动化识别特征明显的数据：通过预置或自定义规则，结合正则表达式、算法、字典等方式对元数据进行识别，提高了规则的灵活性和覆盖面。

案例效果与影响

训练集：涉及1000+张表，字段数达3万，为模型提供了丰富的学习素材。

验证集：涉及700+张表，字段数1.2万，准确率达到90%，证明了模型的高效性和准确性。

人力投入与成本节约：通过智能化解决方案，人力投入大幅降低，仅需2人/周即可完成原本需要40个月的工作量，显著节约了人力成本和时间成本。

提高数据分类分级的效率和准确性

提高数据安全性：通过智能化分类分级，银行能够更准确地识别和保护敏感数据，增强了数据安全性。

提升合规性：智能化解决方案帮助银行满足日益严格的数据保护法规要求。

优化资源分配：释放了大量人力资源，使团队能够专注于更高价值的工作，如数据策略规划和业务创新。

该银行通过星环科技的智能化分类分级解决方案，不仅大幅提高了数据分类分级的效率和准确性，还显著降低了人力成本。这一案例展示了智能化技术在数据安全管理领域的强大潜力，为金融机构提供了一种新的数据保护策略，同时也为其他行业提供了宝贵的参考。