人工智能分类和归类正在迅速成为管理不断增长的企业数据量的基础工具，尤其是在受监管的行业中。
事实上，到 2024 年，人工智能数据分类工具预计将实现 70% 的个人身份信息 (PII) 分类任务的自动化。
通过将人工智能应用于数据分类过程，组织可以减少手动工作，提高准确性，并更有效地满足标准和法规。
在本文中，我们将介绍：
- AI 分类和 AI 分类的含义及其工作原理
- 为什么这些技术对合规驱动的行业很重要
- 3 种常见的 AI 数据分类技术（基于规则、ML 和 NLP）
- 在您的组织中实施人工智能分类的实用步骤
- 5 个已知挑战及其应对方法
- 人工智能分类和分类工具的新兴趋势
本指南旨在帮助 IT 和合规领导者了解 AI 分类的价值，并学习如何将其最好地集成到他们的数据管理策略中。
了解人工智能分类和人工智能分类
随着数据的积累，保持数据有序、可访问且合规的压力也越来越大。AI 分类和归类是两个相互关联但又截然不同的过程，有助于解决这一问题。
它们简化了数据的分组、标记和结构化方式，从而实现了更快的访问、更高效的使用并降低了不合规的风险。
什么是AI分类？
AI分类是使用算法（主要是机器学习模型）将数据分配到特定预定义类别的过程。这些模型会分析每个数据项的内容、结构和上下文，以确定最合适的标签。
工作原理：
- 数据是根据文本、元数据和使用环境进行提取和分析的。
- 模型在标记数据集上进行训练以识别模式和关联。
- 当收到新数据时，人工智能会应用学习到的模式对其进行准确分类。
常见用例：
- 电子邮件过滤——自动将电子邮件分类为机密、促销或紧急等类别。
- 电子发现的数据剔除——过滤和减少数据量，以便团队可以只关注最相关和必要的信息。
- 文档管理——标记人力资源文件、财务记录或个人身份信息 (PII)。
- 合规性监控——检测并标记敏感数据以备审计。
什么是AI分类？
分类为数据分配了特定的标签，而人工智能分类则将数据组织成更广泛的分组或分类法——定义信息与其他内容类型关系的结构化框架。
工作原理：
- 分类模型按主题、部门、敏感度级别或其他自定义标准对内容进行分组。
- 与分类不同，分类通常反映多层结构，例如文件夹或数据孤岛。
- 分类可能是动态的，随着数据中出现新的关系或层次结构而进行调整。
常见用例：
- 内容管理系统 (CMS) — 自动将网站内容分配到新闻、事件或政策更新等类别。
- 知识库——按主题领域构建常见问题解答或内部文档，以便于访问。
- 监管报告——按合规类别（例如SOX、HIPAA、FERPA）对文档进行分组，以支持审计和审查。
AI 分类对于需要维护严格信息架构标准的大型组织特别有用，尤其是在多部门或多监管环境中。
通过将 AI 分类与 AI 分类相结合，组织可以获得更完整、准确和可扩展的方式来管理其数据生命周期，从捕获和保留到访问和法规遵从。
人工智能数据分类和归类在受监管行业中的重要性
对于在监管严格的行业运营的组织而言，准确分类数据的能力在运营和法律层面都至关重要。敏感信息处理不当的风险可能导致审计、罚款、法律风险和声誉损害。
AI 分类和归类提供了一种可扩展且可靠的方式来满足合规性要求并保护品牌完整性。
合规性和监管要求
医疗保健、金融服务、政府和 K-12 教育等行业必须遵守严格的法律框架：
- HIPAA（医疗保健） ——要求保护受保护的健康信息 (PHI)，包括有关存储、访问和披露的严格准则。
- FINRA、SEC、SOX（金融服务） ——要求财务透明度和电子记录的安全保留。
- FERPA（教育） ——要求保护学生记录和通信的隐私。
- FOIA 和州阳光法案（公共部门） ——要求根据要求及时获取和提供公共记录。
对于他们来说，AI数据分类通过多种方式支持合规性：
通过自动分类，组织可以减少人为错误并展示一致且可辩护的合规态势。
数据安全和风险管理
据调查，70% 的网络安全专家表示，人工智能在检测以前被忽视的威胁方面非常有效。
错误分类或未分类的数据经常会被忽视，这会给安全团队带来盲点并增加风险。
人工智能分类通过以下方式直接促进更强大的安全态势：
- 识别敏感内容——自动检测需要加密、访问限制或额外审查的数据类型，例如社会安全号码、患者记录或内部人力资源备忘录。
- 防止未经授权的访问——确保只有授权人员才能查看或处理敏感或受监管的数据。
- 启用风险警报——标记异常或符合风险模式的内容，例如大规模删除尝试、不当语言或不合规行为。
人工智能分类还能增强主动风险管理策略。例如，通过识别负面情绪或异常沟通行为的模式，组织可以在小问题升级为重大合规或人力资源问题之前进行干预。
AI数据分类技术
人工智能驱动的分类可以采取多种形式，每种形式都有其优势和理想用例。
大多数现代分类引擎结合了多种技术以实现更好的准确性和适应性。
以下是三种主要方法的细分，以及与受监管行业相关的实际应用：
基于规则的分类
基于规则的分类是最直接的方法。它依赖于静态的、人工定义的规则来确定如何标记数据。
工作原理：
- 使用“if-then”逻辑来触发分类。
- 规则通常基于特定的关键字、短语或元数据。
- 没有发生学习——除非手动更新，否则逻辑是静态的。
示例用例：
- 教育——如果主题行包含“学生成绩”或“成绩单”，请将其标记为“FERPA 敏感”。
- 财务——如果文件名包含“Q4 收益”或“1099”，则标记为“财务报告”。
- 医疗保健——将提及“诊断”、“病人记录”或包含病人 ID 号的电子邮件标记为“PHI”。
基于规则的系统高度透明且易于设置，但它们对于具有模糊或不断发展的模式的大型或复杂数据集的扩展性不佳。
机器学习分类
机器学习 (ML) 分类使用基于历史数据训练的监督学习模型来识别模式。该模型从带标签的样本中学习，并利用这些知识对新的、未知的数据进行分类。
工作原理：
- 需要具有预定义类别的训练数据集。
- 随着更多数据被标记并反馈到系统中，系统不断改进。
- 可以处理结构化和非结构化数据。
示例用例：
- K-12 学校——经过标记通信训练的模型可以学会识别网络欺凌或骚扰的早期迹象，即使没有使用明确的关键词。
- 政府——根据过去的请求和文档结构自动对 FOIA 相关记录进行分类。
- 医疗保健——即使不同部门间的具体术语有所不同，也能识别 PHI 提及的变化。
机器学习分类具有适应性强、可扩展性强的特点，尤其适用于动态或高容量环境。然而，为了有效地进行训练，它需要良好的数据卫生和足够多的标记样本。
自然语言处理分类
自然语言处理 (NLP) 专注于理解人类语言、语境、意图、语气和语义。它尤其擅长对电子邮件、聊天记录和文字记录等非结构化数据进行分类。
工作原理：
- 在句子或文档级别处理语言以识别意图和情感基调。
- 可以将句法分析与命名实体识别、情感分析和上下文跟踪相结合。
- 当数据缺乏明显结构时效果很好。
示例用例：
- 教育——通过识别特定于上下文的短语（例如“我再也受不了了”或“每个人都讨厌我”）来标记具有潜在威胁或情绪困扰的信息。
- 医疗保健——通过分析患者与提供者之间的沟通语气或间接披露来检测合规风险。
- 金融——通过识别攻击性语言或禁用术语的提及来识别交易员沟通中的欺诈风险或合规违规行为。
NLP 能够识别细微差别和语境，超越简单的关键词检测，显著提升了分类能力。它在检测语气（例如“非常负面”）或意图（例如“辞职风险”）方面尤其有用——这对于主动合规和人力资源监督至关重要。
常见挑战及其克服方法
实施人工智能数据分类和归类可以带来显著的效益，但也存在一些操作和技术障碍。以下是组织面临的最常见挑战，以及应对这些挑战的实用策略。
数据隐私和安全问题
挑战：
最大的障碍之一是担心将敏感或专有数据暴露给第三方模型，尤其是在受 HIPAA、FERPA、SOX 或 FOIA 法规管辖的行业中。
解决方案：
- 使用在本地或私有云环境中运行的专有或闭环 AI 模型。
- 确保数据分类工具按客户隔离，并具有严格的访问控制层 (ACL)。
- 避免将数据发送给公共 LLM，除非完全匿名并受到供应商协议的合同保护。
Jatheon 的方法包括严格的数据驻留控制和分类模型，绝不在租户之间共享客户数据，确保符合法律和道德标准。
集成复杂性
挑战：
AI 分类通常需要跨多个通信和存储系统进行集成，例如电子邮件、聊天、文件存储、云平台和传统工具。
解决方案：
- 使用提供预建连接器的平台来连接各种数据源——电子邮件、Teams、Zoom、WhatsApp、Slack、iMessages等。
- 选择具有强大 API 功能的供应商以实现未来的自定义集成。
- 在部署之前，首先构建暂存环境来测试工作流程。
像 Jatheon 正在开发的系统范围的 AI 指数减少了手动分割的需要，并支持跨不同数据类型的统一分类。
缺乏训练的历史数据
挑战：
机器学习需要训练集。如果您的组织没有标记良好的历史数据，模型可能会在早期产生不准确的结果。
解决方案：
- 从基于规则的模型开始生成基线标签。
- 使用半监督学习，其中人工智能建议人类可以批准或拒绝的标签，并随着时间的推移创建标签集。
- 与提供特定领域培训套件的供应商合作，特别是针对受监管的行业。
即使少量的标记数据（例如，一年的存档电子邮件）也可以帮助建立有效的模型。
误报和错误分类
挑战：
标记过多不相关数据的人工智能系统可能会成为噪音源，导致用户沮丧并降低对系统的信任度。
解决方案：
- 使用多层分类（基于规则 + ML + NLP）对标签进行三角测量和验证。
- 实施反馈循环，用户可以报告或纠正错误分类。
- 使用已批准的标签和更正不断地重新训练模型。
这使得系统随着时间的推移变得更加智能并且更好地与现实世界保持一致。
人工智能监管的不确定性
挑战：
当政府考虑制定新的人工智能法规（例如，欧盟人工智能法案、ISO/IEC 42001、NIST）时，合规团队担心所投资的工具以后可能会变得不合规。
解决方案：
- 选择遵循新兴人工智能安全和治理框架的供应商。
- 记录您的 AI 模型如何工作，包括它使用的数据以及如何应用分类。
- 考虑进行内部审计或认证审查以证明责任。
积极主动地实现人工智能透明度可以为您的组织带来声誉优势并降低法律风险。
Jatheon Cloud 上的数据分类和归类如何工作
实现AI分类不仅仅是部署模型。我们讨论的是一个在自动化、控制和合规性之间取得平衡的迭代、结构化流程。
在 Jatheon，这一过程由内部研究、竞争基准测试以及符合用户实际需求的实际功能所塑造。
从手动标签到智能标签
Jatheon 的 AI 分类基础始于标记消息和文件的功能。过去，用户可以手动应用分类标签。现在，AI 生成的标签（例如“外出办公”或“新闻通讯”）将由系统生成并清晰标注，方便用户搜索、筛选和管理内容。
以下是此功能如何工作的一些示例：
- 为了清晰起见，AI 生成的标签与手动标签分开。
- 标签可以用作搜索过滤器（例如，“仅显示非常负面的电子邮件”）。
- 标签可以触发警报或策略检查等操作。
基于情绪的标记
下一个增强功能侧重于情绪分类。使用现代大型语言模型 (LLM)，电子邮件和消息将根据内容被标记为“非常负面”、“中立”或“正面”。
此功能：
- 已接受真实沟通模式的培训以提高相关性。
- 有助于识别不满、潜在的人力资源问题或不断升级的风险。
- 可由合规和安全团队进行筛选，以进行进一步调查。
智能滤波降噪
作为 AI 分类部署的一部分，Jatheon 正在构建专门的分类器，以帮助减少搜索和审核过程中不相关或重复的内容。这些分类器旨在标记和隔离那些经常使档案杂乱无章的非实质性消息。
以下是已经发布的内容（测试版或我们的路线图）：
- 退回分类器——自动识别退回的邮件，为其添加标签，并在搜索中启用过滤器。用户可以选择隔离所有退回的邮件（并注明退回原因），或将其完全排除在搜索结果之外。
- 外出办公 (OOO) 分类器——识别自动回复并进行相应标记。这些回复可以从搜索结果中排除以避免干扰，或者在需要分析时单独检索。
- 新闻通讯分类器——检测促销和群发电子邮件内容，从而可以轻松地从合规性审查所需的结果中过滤掉常规新闻通讯。
这些分类器不仅提高了人工智能增强搜索的精度，而且还简化了需要专注于可操作沟通的合规团队的工作流程。
全系统 AI 索引
Jatheon 正在推出一个独立的 AI 索引，它不同于传统的搜索索引。这使得 AI 能够同时对所有数据源（电子邮件、Teams、WhatsApp、iMessage 等）进行分类和分析，而无需用户按数据类型细分搜索。
AI索引提供：
- 跨沟通渠道的统一分类。
- 根据传入数据进行实时标记。
- 跨文件类型和格式扩展。
现实世界的用例和情境感知智能
分类引擎不是孤立构建的，而是基于真实场景的：
- 风险信号，例如大量删除或 Slack 等平台上的用户活动突然下降。
- 公司政策意识，允许系统应用公司特定的定义（例如，什么构成“欺凌”或“内部威胁”）。
- 最终实现预测查询，例如：“最有可能离职的三名员工是谁？”
这种情境感知将分类从静态标签转变为动态智能。
严密的搜索集成
一旦分类，数据就可以通过人工智能增强搜索更轻松地进行管理：
- 将标签与搜索查询结合起来（例如，“上个月带有“非常负面”情绪的文件”）。
- 使用基于标签的过滤来简化 FOIA 或法律发现流程。
- 对符合风险或合规性阈值的机密内容启用警报。
这种分类过程确保 AI 不仅可以准确识别内容，而且可以立即为合规、法律和 IT 团队所用，而不会增加复杂性。
要点总结
- AI 数据分类为数据分配特定标签，而 AI 类别将数据分组为更广泛、更结构化的类别，以便于导航。
- 这有助于组织满足 HIPAA、SOX、FINRA、FERPA 和 FOIA 等合规义务，降低法律风险并提高审计准备。
- 基于规则的分类使用静态逻辑（例如，关键字或元数据）来标记数据，提供透明度但灵活性有限。
- ML 分类在标记示例上进行训练，以识别模式并自动应用标签，并随着时间的推移不断改进。
- NLP 解释非结构化文本中的上下文、语气和含义，支持情感标记和高级策略检测。
- 常见的实施挑战包括数据隐私问题、集成困难、训练数据有限、误报和监管不确定性。
- 这些问题可以通过私有 AI 环境、API 就绪平台、混合分类模型、用户反馈循环和遵守新兴 AI 标准来解决。
- Jatheon 的 AI 分类包括“非常负面”或“新闻通讯”等智能标记、退回和外出分类器，以及用于跨平台分析的系统范围 AI 指数。
- 一旦分类，数据就会变得更容易搜索、过滤和操作，支持合规性、电子发现和风险监控，同时节省时间。
常问问题
人工智能分类如何帮助遵守法规？
它确保对 PHI 或财务记录等敏感数据进行一致、准确的标记，支持审计，并执行保留和访问策略。
人工智能数据分类对于敏感数据来说是否安全？
是的，如果使用具有访问控制的私有非公开模型。寻找提供独立云或本地部署的供应商，以增强安全性。
人工智能会对数据进行错误分类或产生误报吗？
这是可能的，但结合基于规则的逻辑、机器学习和自然语言处理 (NLP) 可以减少错误。用户反馈循环也有助于随着时间的推移提高准确性。
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