文章总结： 霍因科技SGR-7B大模型在南方某银行数据分类分级项目中实现识别率100%、人工核对准确率95%的成果。项目基于海石数据分类分级系统，通过补齐元数据、构建高质量标签库和智能强化分类分级规则三大核心能力，支持通用CPU部署以降低应用门槛。该方案标志着金融行业数据分类分级从合规驱动向实效驱动转变。 综合评分： 82 文章分类： 数据安全,解决方案,安全工具,技术标准,AI安全

霍因科技SGR-7B大模型落地金融行业数据分类分级项目

数世咨询

2026年6月2日 16:00 河北

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近日获悉，霍因科技在南方某银行数据分类分级测试项目中完成交付，其自研SGR-7B大模型在实测中达成数据分类分级识别率100%、人工核对准确率95%的成绩。项目基于霍因科技旗下的海石数据分类分级系统完成。

随着金融行业数字化转型的深入推进，数据分类分级已成为银行合规经营与数据安全治理的核心环节。传统人工分类分级方式在效率、标准统一性和精准度方面存在明显短板，难以满足银行业务数据的复杂治理需求。

技术方案： 据悉，该项目主要依托三大核心能力：

PART 01

补齐元数据能力

原元数据业务描述信息覆盖率不足50%，大模型通过深度解析元数据与样本数据，智能补齐缺失的业务描述信息；

PART 02

高质量标签库

内置全行业标准标签库，结合大模型抽取银行元数据中的实体标签与属性标签，搭建贴合银行实际场景的定制化标签库；

PART 03

智能强化分类分级规则

基于行业分类分级规则模板，借助大模型优化升级规则模型，提升规则适配性与识别能力。

值得关注的是，该系统支持通用CPU算力部署，无需高端GPU硬件即可运行。霍因科技表示，此举旨在降低大模型在数据分类分级领域的应用门槛，服务于中小型银行机构。

数据分类分级是数据安全领域的基础性工作，识别精度直接决定后续安全策略的有效性。当前金融行业对数据分类分级的需求正从”合规驱动”向”实效驱动”转变，能在真实业务场景中达到95%以上准确率的大模型方案，值得行业持续关注。

— 【 THE END 】—

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