电力与能源行业的数据分类分级与 AI 落地

典型 AI 场景

• 数据分类分级标准建设

  从指南条文到可执行类目树，含定级理由与可判定的边界判据。

• 全库资产盘点与对照

  数据库、表、字段清单与类目树逐一对照，找出未覆盖与划得过粗的地方。

• 非结构化数据治理

  规划资料、设计图纸、试验报告、运检记录、专项方案的分类与定级。

• 企业知识与技术资料库

  技术标准、运检经验、故障案例的受控问答。

• 重要数据候选排查

  坐标属性、实时指令、消费数据三类识别规则的排查视图。

推荐落地路线

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   第一步：全库盘点

   先做资产盘点，用「每叶承载字段数」「一叶跨来源系统数」两个指标定树的粒度。

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   第二步：建判据

   把边界判据写成一句话可判的规则，并编译进执行规则，而不只是写在标准文本里。

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   第三步：测一致率

   同一批数据连跑两轮看判定一致率，不到 95% 时准确率数字没有统计意义。

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   第四步：真实数据校准

   合成基线不能替代真实场景，真实文档进场后先抽 50 篇建立对比基线。

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   第五步：动态维护

   年度复评 + 触发式复评（设施投运、用户认定变化、指南修订）。