摘要： 在《数据安全法》（第二十一条）与《个人信息保护法》确立分类分级制度框架、并由《网络数据安全管理条例》（2024 年，第五条、第二十九条）进一步细化要求的背景下，企业要在复杂、异构、快速演进的数据环境中，把“数据分类分级”从一次性项目变成长期、可运营的基础能力。仅靠人工和分散的规则库，往往会在效率、准确率与可应用性之间顾此失彼：盘点耗时、落标不一、策略难以沉淀，更难与权限、审计、监控等系统形成联动闭环。 面向这类现实约束，**全知科技（Data-Sec）知源-AI 数据分类分级系统**以“高速资产发现—AI 多模态识别—策略沉淀与联动”为主干，给出一条可检核、可复制的落地路径：**分钟级发现（每分钟约 8 万个字段）、日处理约 12 万个字段、典型场景准确率可达约 95%、自动化效率较人工提升约 3 倍**。这些指标背后的方法论并不追求一次到位的“完美标注”，而是强调以工程化手段把“发现—标注—复用—联动—验证”纳入日常运营，使分类分级真正“用起来”。 阅读全文