今天的文章，我们聊一聊：LLM数据分类分级。

我相信数据圈的朋友们，最近耳朵里一定灌满了"大模型"、"LLM"、"智能分类分级"这些热词。

各大厂商、技术大会都在鼓吹用LLM能彻底革了我们那套靠正则表达式和关键字硬撑的数据分类分级体系的命。

有趣的是，LLM在数据分类分级领域，就像一辆新能源汽车——很酷、很想要，但多数企业真实的需求可能只是一辆电瓶车。

01 | 起初的迷恋

我不知道读者中，有多少兄弟姐妹已经撸起袖子开始用LLM搞分类分级，或者正在被老板/业务方天天PUA要"跑步进入AI时代"的。

下面的话，纯属个人观察，非否定AI的伟大，如有不同意见，欢迎评论区交流。

先说说我的亲身体验。

大概从去年开始，LLM的风那叫一个猛。我们团队也跟风搞了些POC(概念验证)，拿了些以前老大难的非结构化文本，兴冲冲地去调用了几个主流的LLM API。

说实话，刚开始那效果，确实让人拍大腿叫绝!

对于一些藏在自然语言描述里的隐含PII、或者经过几层函数"精心伪装"的敏感数据，LLM的识别能力，比我们吭哧吭哧写半天正则强了不止一个数量级。

那一刻，真的觉得数据治理的春天来了，仿佛找到了解决多年顽疾的"银弹"。

02 | 现实的骨感

一年多过去了，被寄予厚望的LLM驱动的分类分级，真的如当初设想那样成为企业数据治理的"标配"了吗?

至少从我接触到的多个企业实践来看，现实情况是——"看上去很美，用起来很贵，大规模铺开?难!"

当初的"惊艳"过后，各种让人头疼的问题开始浮出水面：

▶ 成本高得惊人!

LLM调用按token计费，对于企业TB、PB级别的数据量，持续的API调用费用一年几十万甚至上百万元并非耸人听闻，如果是自己私有部署，那算力等开销也是让人肉痛。

这笔预算，比传统规则引擎高太多了。

▶ "智能"也不靠谱!

LLM会"一本正经地胡说八道"，我们测试时就遇到过，它会把普通业务术语误判为敏感信息。

这意味着你不能完全信任它的结果，必须配人工审核。降本增效?别闹了。

▶ "实时"往往是个传说

对于需要毫秒级响应的场景，大模型的延迟(几百毫秒到数秒级别)根本不行。

所谓的"实时"，离真正的业务实时相去甚远。

▶ "通用"模型其实很"笨" 

企业内部充满行业术语、内部黑话。

让模型达到生产精度，就得搞Prompt Engineering甚至Fine-tuning。

这不仅要专业AI人才(现在Prompt工程师也很贵!)，微调本身也耗时耗力、成本高。

这些问题让我不得不反思：我们是不是被技术的光环闪瞎了眼?

我们是不是又陷入了新一轮的"技术参数内卷"和"为了AI而AI"的自嗨怪圈?

03 | 冷静的思考

难道，LLM在数据分类分级上就真的不行?

不不不，绝对不是这个意思。

LLM的潜力毋庸置疑，特别在处理以前难搞的非结构化数据(邮件、聊天记录、合同)和复杂代码理解上，它的能力确实革命性的。

问题是，我们是不是把它的适用场景泛化了，试图用它包打天下?

冷静分析一下：

1️⃣ 80/20法则依然有效

企业数据中，可能80%的敏感信息存在于结构化的数据中(身份证、手机号字段等)。

这部分用传统方法就能解决。

为了那20%的疑难杂症就全面切换到高成本LLM，ROI算得过来吗?

2️⃣ 风险与成本需要平衡

分类分级是为了风险管控。

对那些风险不高的数据，投入巨资用LLM精细分类，边际安全收益能覆盖高昂成本吗?

对多数企业，答案是否定的。

3️⃣ 成熟度很重要

数据安全是严肃事情。

LLM技术还在迭代中，它的长期表现、可解释性，相比发展几十年的传统方法，还需要时间检验。

贸然把核心任务交给一个"黑盒"，风险官能答应吗?

04 | 务实的策略

那么，LLM应该扮演什么角色?

与其把它当"万 能救世主"，不如把它看作极其强大的"特种武器"，用在最需要的地方：

⭐ 啃硬骨头

把LLM用在传统方法搞不定的领域——非结构化数据处理、复杂代码分析，这才是好钢用在刀刃上。

⭐ 当好参谋

作为数据治理分析师的助手。

LLM先智能预分类，输出建议，再由人工确认。

已有不少厂商提供这种"AI建议，人工确认"模式，这可能是近期最务实的方式。

⭐ 探索性分析

定期用LLM对高风险数据做深度"风险扫描"，而不是硬塞进日常高频流程。

说到底，技术再牛，也得服务于现实需求和成本效益。

我们不能被"智能"、"AI驱动"这些词忽悠瘸了。

对绝大多数企业，把现有数据治理流程理顺，把基础"武器"用好，就能解决80%问题。

然后再考虑在关键环节引入LLM作为补充。

别在只需要升级自行车刹车就能解决安全问题时，急着砸锅卖铁买F1赛车。

先确保自行车能安全送你到目的地，这才最务实。

05 | 未来展望

未来，LLM在数据分类分级领域会如何发展?

我认为，它不会一统江山，也不会昙花一现。

它会找到自己的位置——作为精准打击的"特种部队"，与传统方法形成互补。

随着技术进步，成本会下降，但短期内不会低到可以随意挥霍的程度。

越来越多企业会采用"混合策略"：

• 基础分类分级：传统规则+字典匹配(占80%场景)

• 复杂场景：LLM辅助+人工审核(占20%场景)

真正聪明的企业不是追求最酷的技术，而是找到最适合自己业务需求和预算的解决方案。

我们要警惕的是，不要被技术浪潮冲昏头脑，忘记了为什么要做数据分类分级——

它的目的是风险管控，不是技术炫耀。