行业
不同行业的 AI 落地难点不一样，难在监管口径、数据形态和权限结构上，不难在模型上。 下面三个行业是我们内容与项目积累最多的方向。
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金融
金融机构的问题不是能不能接一个大模型，而是如何在监管、数据敏感、权限复杂和业务可验证的约束下，把 RAG 和 Agent 放进真正的生产流程。这意味着三件事必须同时成立：数据分类分级的结果能对应到具体监管条款、知识库的权限能继承原有的组织与项目边界、AI 的每一次访问和动作都留下可举证的记录。缺任何一件，项目都会卡在合规评审。
企业知识库投研 / 运营 / 客服 Agent非结构化数据分类分级 -
电力 / 能源
《能源行业数据分类分级指南（2026年版）》只规定了一级分类（能源品种）和二级分类（能源活动），三级和四级由企业自行划分。这意味着一份十五条的行业文件，落到一家省级能源企业身上，会变成几百个类目，每个都要有可判定的边界和定级理由。标准本身的质量，就是这项工作的质量——而标准好不好，取决于它能不能让机器按同一套判据稳定地跑出同一个结果。
数据分类分级标准建设全库资产盘点与对照非结构化数据治理 -
医疗
医疗数据的分类分级需要同时处理临床、科研、运营三重维度——同一份病案，在诊疗场景、科研场景和运营统计场景下的敏感度与可用范围完全不同。这使得医疗行业不能只按数据内容定级，还必须把使用目的作为分级要素。对 AI 应用而言，这意味着知识库的权限模型必须能表达「谁、在什么场景下、为什么目的」访问数据。
文档 / 病案 / 办公非结构化数据治理内部知识库敏感数据与权限
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建议从真实业务场景切入，优先完成项目诊断：评估业务价值、核查数据基础、识别安全与权限风险，审慎评估之后，再决定是否启动 PoC 原型建设，避免无效投入。
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