在人工智能(AI)重塑各行各業格局的時代，公共部門的實施因其提高效率、決策能力和服務交付的潛力而脫穎而出。然而，任何有效的人工智能系統的基礎在于其準確處理和分析數據的能力。這就是數據分類變得至關重要的地方。數據分類不僅僅是一個技術程序;它是一項戰略要務，是負責任和有效地在公共服務中使用人工智能的基礎。這始終是人工智能討論的核心。

有些人對數據分類的含義感到困惑，畢竟，大多數存儲的數據不是已經分類了嗎?這可以更好地定義人工智能背景下的數據分類。數據分類涉及根據數據的性質、敏感性以及暴露或丟失的影響將數據分為不同類型。此過程有助于數據管理、治理、合規性和安全性。對于人工智能應用，數據分類可確保算法在組織良好、相關且安全的數據集上進行訓練，從而獲得更準確、更可靠的結果。

如今，公共部門的數據管理者應該關注幾個關鍵要素，以確保有效的數據分類，其中包括：

準確性和一致性：確保數據準確分類并在所有部門保持一致管理至關重要。這可最大限度地降低數據泄露的風險并確保遵守法律和監管要求。

隱私和安全：應采用最高安全措施識別和分類敏感數據(例如個人信息)，以防止未經授權的訪問和泄露。

可訪問性：在保護敏感數據的同時，同樣重要的是確保非敏感的公共信息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：隨著數據量的增長，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。

在公共部門實施有效的數據分類需要采取全面的方法，其中明確的數據治理至關重要。這涉及制定明確的數據分類政策，并定義需要分類的數據和分類標準。此外，數據治理應符合法律和監管要求，并在所有部門之間進行溝通。

數據分類的原則同樣適用于現有數據和新數據獲取，盡管方法和挑戰可能有所不同。

對于現有數據，主要挑戰是評估和分類已收集和存儲的數據，這些數據通常具有不同的格式、標準和敏感度級別。這個過程包括：

審計和清點：進行全面審計，識別和編目現有數據資產。此步驟對于了解需要分類的數據范圍至關重要。

清理和組織：現有數據可能已過時、重復或以不一致的格式存儲。清理和組織這些數據是有效分類的準備步驟。

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

相比之下，新的數據采集方式允許在入口點嵌入數據分類流程，從而使流程更加無縫和集成。這涉及：

預定義分類方案：建立分類協議并將其集成到數據收集過程中，可確保所有新數據在獲取時都進行分類。

自動化和人工智能工具：利用先進技術自動對傳入數據進行分類可以顯著減少人工并提高準確性。

數據治理政策：從一開始就實施嚴格的數據治理政策可以確保所有新獲取的數據都按照預定義的分類標準進行處理。

現有數據和新數據采集都需要關注，原因如下：

合規性和安全性：這兩個數據集都必須符合法律、監管和安全要求。錯誤分類或忽視可能會導致違規、法律處罰和公眾信任喪失。

效率和可訪問性：適當的分類可確保授權人員和系統可以輕松訪問新舊數據，從而提高運營效率和決策能力。

可擴展性：隨著新數據的獲取，處理現有數據的系統必須具有可擴展性，以適應增長，同時又不影響分類標準或流程。

雖然制定和管理完善的數據分類政策至關重要，但回顧數十年的數據和記錄管理可能會耗費大量人力，而且這些管理通常在不同的條件和政策下進行。在這里，自動化和技術可以發揮關鍵作用。在這里，人們可以利用人工智能和機器學習工具來自動化數據分類過程。這些技術可以高效處理大量數據，并能適應不斷變化的數據格局。

好消息是，有多種工具和技術可以自動化大部分數據分類過程，使其更加高效和有效。這些工具通常使用基于規則的系統、機器學習和自然語言處理(NLP)來識別、分類和管理各個維度(例如敏感性、相關性、合規性要求)的數據。一些突出的例子包括：

數據丟失防護(DLP)軟件：DLP工具旨在防止未經授權的訪問和傳輸敏感信息。它們可以根據預定義的標準和策略自動對數據進行分類，并應用適當的安全控制。

信息治理和合規工具：這些解決方案可幫助組織根據法律和監管要求管理其信息。它們可以根據合規性需求自動對數據進行分類，并幫助管理保留、處置和訪問策略。

機器學習和基于人工智能的工具：一些先進的工具使用機器學習算法對數據進行分類。它們可以從過去的分類決策中學習，從而提高其準確性和效率。這些工具可以有效地處理大量非結構化數據，例如文本文檔、電子郵件和圖像。

云數據管理界面：許多云存儲和數據管理平臺提供內置分類功能，可根據組織的需求進行定制。這些工具可以根據預定義的規則和策略在上傳新數據時自動對其進行標記和分類。

實施這些工具需要清楚了解組織的數據分類需求，包括處理的數據類型、監管要求和信息的敏感度級別。定期審查和更新分類規則和機器學習模型以適應新的數據類型、不斷變化的法規和不斷演變的安全威脅也至關重要。

數據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，數據分類是成功將人工智能融入公共部門的基礎要素。它確保敏感信息的保護，并提高公共服務的效率和效力。通過優先考慮準確性、隱私性、可訪問性和可擴展性，數據管理員可以為服務于公眾利益的負責任和有效的人工智能應用奠定基礎。