院校痛点：多元数据治理难，合规需求迫在眉睫
广东省某国家级职业本科试点院校作为教育数字化转型先锋，面临多重挑战：
01
数据复杂度高：
覆盖教学、科研、校企合作等10余类业务，3万师生数据分散在50+系统中。
02
合规要求严苛：
需满足《数据安全法》《个人信息保护法》《网络安全》等要求，其中学生就业数据、校企研发数据等属于敏感信息，一旦泄露可能引发隐私风险或商业秘密泄露。
03
人工治理低效：
传统人工梳理方式下，1500 个数据字段需 1 天完成分类，且准确率难以保证，难以应对数据量激增与动态更新的需求。
数据散落在各个系统，像没贴标签的文件堆在仓库里，找起来难，护起来更难。 如何快速摸清数据家底、精准划分安全等级，成为数字化转型的 “必答题”。
破局利器：AI驱动的数据分类分级系统
任子行针对职业院校数据特点，部署了基于大模型的智能数据分类分级系统，通过 “扫描 - 识别 - 分级 - 优化” 全流程 AI 驱动，实现数据治理的智能化升级。
系统深度接入教育部智慧大脑数据中台，覆盖试点院校核心业务场景：
教学场景
自动识别教务系统中的教案数据、学生成绩字段，精准标记 “教学管理数据 - 成绩信息” 类别。
师生服务场景
识别健康数据、消费记录，归类为 “学生数据 - 个人敏感信息”。
科研与校企合作场景
识别产业学院的研发项目数据、设备台账，划定为 “科研管理数据 - 核心技术成果”。
效率与准确率双突破，远超人工水平
经过模型调优和知识库优化，系统交出亮眼成绩单：
准确率：从首轮的 50% 提升至 80%；效率提升12倍+，准确率突破80%。
动态适配：支持数据实时更新，当学生数据规模、科研数据精度变化时，自动触发重新分级，无需人工干预。
AI驱动的"降维打击":数据分类分级为何能如此高效？
任子行 AI 数据分类分级系统的核心优势，在于将大模型技术深度融入教育行业场景，实现从 “人工规则” 到 “智能推理” 的跨越：
1. 全流程 AI 赋能，效率提升 10-20 倍
框架制定：
基于教育行业知识库（涵盖 430 类数据库分类标准），自动生成符合《教育数据分类分级指南》的分类框架，将原本 5-10 天的人工沟通周期缩短至半天。
模型调优：
从 “写规则” 到 “说句话”，通过自然语言指令（如 “将学生身份证号设为高敏感级”）即可完成调优，单类别调优时间从 2 小时压缩至 10 分钟。
结果复核：
AI 自动生成字段含义解释、分类依据，复核效率提升 10 倍，非专业人员也能快速完成审核。
2. 适配教育行业特性，识别更精准
专属知识库：
沉淀职业院校数据特征，如 “产业学院研发数据”“技能实训记录” 等特有类别，确保分类贴合业务实际。
全格式支持：
覆盖教务系统的结构化数据表、科研报告的 PDF 文档、实训图片等 100 + 格式，破解非结构化数据治理难题。
3. 动态响应，满足持续运营需求
系统能实时感知数据变化：
当新增 “职业技能等级认定数据” 等字段时，自动比对分类体系，快速完成归类；当数据规模从 10 万条增至 100 万条时，自动触发级别重评，确保分级结果始终贴合实际风险。
让教育数据“看得清、管得住、用得好”
此次试点工作为学校教育数据系统构建了标准化分类分级体系，实现自动化数据处理，大幅降低人工梳理成本，推动数据管理向智能化转型。并且分类分级结果为教育数据共享、数据安全治理提供了参考依据，让数据价值释放更有序、可控 。
