在金融监管持续强化的背景下，数据分类分级已经从“合规文件里的条款”转变为银行数据安全体系建设的底座工程。
《数据安全法》《个人信息保护法》以及金融监管部门对数据治理能力的专项行动要求，都在不断强调一个核心问题——
银行是否真正清楚“自己拥有什么数据，这些数据属于什么级别，又应当如何保护”？
但现实情况是，大多数银行在推进数据分类分级工作时，都会遇到同一个难题：
数据规模巨大、系统复杂、字段数量庞杂，人工梳理几乎不可持续。
一、银行数据分类分级的现实困境
在传统方式下，数据分类分级往往依赖三种路径：
- 依据字段命名规则进行匹配
- 基于正则表达式扫描字段内容
- 组织业务部门人工协同打标
这种方式在小规模系统中尚可运行，但在银行环境下却面临明显瓶颈：
- 核心系统、信贷系统、支付系统、外围系统数量众多
- 表字段命名不规范，语义不一致
- 历史系统遗留问题严重
- 人工确认成本高、周期长
- 分类结果难以持续维护
更关键的是——
传统规则引擎很难真正理解字段“语义”。
例如：
- “cust_no”“client_id”“borrower_code”是否属于同类身份信息？
- “额度”“余额”“限额”是否属于金融交易敏感字段？
- 某些字段名称并不敏感，但其组合却具备敏感属性。
规则匹配只能解决“格式问题”，却难以解决“语义理解问题”。
这也是为什么，银行在分类分级落地过程中，往往止步于“完成监管检查”，却难以形成可持续的数据治理能力。
二、AI大模型开始改变分类分级模式
近年来，随着大模型技术成熟，银行开始尝试将 AI 能力引入数据分类分级场景。
在某城商行推进的数据分类分级项目中，建设思路发生了明显变化：
- 不再依赖单纯规则扫描
- 引入本地化部署的大模型
- 通过语义理解辅助字段识别
- 动态优化分类策略
其核心突破在于：
让系统“理解字段含义”，而不仅仅是匹配字段名称。
对于结构化数据，系统可以基于：
- 库表命名规律
- 字段命名特征
- 数据分布特征
- 上下文语义关联
生成表级、字段级分类分级结果。
更进一步，通过接入本地化部署的大模型能力，在保证数据不出域的前提下，实现对字段语义的深度理解，分类准确率提升至 90% 以上。
这意味着什么？
意味着银行不再需要对每一个字段进行高频人工确认；
意味着分类分级可以成为“持续运行的能力”，而不是“一次性工程”。
三、分类分级不应只是成果，而应成为治理底座
在数据安全体系中，分类分级不是终点，而是起点。
只有形成：
- 统一的敏感数据目录
- 可持续更新机制
- 与访问控制、动态脱敏、审计监测的联动能力
分类分级成果才能真正发挥价值。
否则，即便完成字段打标，如果不能与数据库访问控制、API数据保护、动态脱敏策略打通，仍然无法形成闭环。
在上述实践中，项目不仅完成数据资产盘点与分类分级，更构建了统一视图的敏感数据目录，并实现与数据保护技术措施的衔接，使分类成果能够直接驱动后续安全控制。
这也是当前银行数据安全治理正在发生的重要转变：
从“做一次分类分级”
走向“构建可持续的数据安全能力平台”。
四、未来趋势：语义智能将成为银行数据治理的标配
随着数据规模持续增长、业务系统不断迭代，银行数据环境将更加复杂。
未来的数据分类分级能力，需要具备：
- 多源异构数据统一视图能力
- 自动化扫描与持续更新能力
- 语义级理解与动态优化能力
- 与安全控制技术的联动能力
大模型技术在数据质量规则推荐、模型优化、生命周期管理中的应用空间也将不断拓展。
可以预见，AI将成为银行数据治理的重要底层能力之一。
五、从实践到产品：原点安全的数据分类分级能力
在数据安全体系建设实践中，原点安全的一体化数据安全平台已形成成熟的数据分类分级能力体系。
基于“数据访问安全层”理念，平台支持：
- 全域数据资产自动发现
- 结构化数据表级、字段级精准识别
- 多策略组合识别（规则 + 特征 + 语义分析）
- 敏感数据目录自动生成
- 分类分级成果与动态脱敏、访问控制、风险监测能力联动
在不改造业务系统的前提下，实现数据识别、分类分级与保护策略自动关联，使分类分级真正成为数据安全控制的触发引擎，而非孤立成果。
在监管持续强化、人员问责不断深入的背景下，银行需要的不再是一次性整改，而是可持续的数据安全治理能力。
而数据分类分级，正是这套体系的第一块基石。
