大模型在客服领域的运用

大模型智能客服是一种基于大型机器学习模型构建的客户服务系统，它利用深度学习、自然语言处理等先进技术，实现了对海量数据的高效处理与精准分析，从而能够在实时交互中准确理解用户需求，提供个性化的服务响应。强大的语言理解能力：大模型智能客服能够深度理解客户提出的问题和需求，准确把握语境，从而提供精准的解决方案。自然流畅的对话交流：这类系统具有自然的语言生成能力，能够进行流畅、连贯的对话交流，给客户带来更加真实和舒适的体验。个性化服务能力：大模型智能客服可以根据客户的历史记录和偏好，提供个性化的服务和推荐，增强客户的满意度和忠诚度。智能学习与优化：大模型智能客服能够不断学习和优化自身的算法和模型，提高服务质量和效率，适应不断变化的客户需求和市场环境。自动化客户服务：大模型智能客服能够实现自动化的客户服务，24小时不间断地提供服务，大幅度提高响应速度和服务效率，同时降低企业的人力成本。多模态交互：大渠道整合能力：AI大模型驱动的在线客服系统能够实现跨渠道的整合，确保无论客户通过何种渠道发起咨询，都能获得一致且连贯的服务体验。

大模型的落地应用正在多个领域和行业中逐步展开，以下是一些具体的应用场景和进展：1.智能客服领域应用方式：大模型可以理解用户咨询的问题，并生成准确的回答。例如，当用户询问产品的功能、使用方法、故障排除生成领域应用方式：在新闻媒体行业，大模型可以根据新闻事件的线索和数据生成新闻稿件。例如，体育赛事的新闻报道，大模型可以根据比赛结果、关键球员数据等信息快速生成新闻内容，编辑人员再进行审核和修改，提高格，帮助创作者拓展思路。3.医疗健康领域应用方式：辅助医疗诊断，大模型可以对患者的症状描述、病历、检查报告等信息进行分析，提供可能的疾病诊断参考。例如，当患者在在线医疗平台上描述自己的症状时，大模型结合等问题时，大模型能够根据预先训练的知识和规则进行回答。通过自然语言处理技术，它可以处理多种语言表述，无论是清晰明确的问题还是模糊、带有情绪的问题。实现多轮对话功能。在对话过程中，大模型能够记住之前的对话内容，根据上下文提供连贯的回答，引导用户解决问题。优势与效果：提高客服效率，能够同时处理多个用户的咨询，减少用户等待时间。据统计，采用大模型的智能客服系统可以将平均响应时间缩短至数秒，大大提升了用户

领域大模型是一种针对特定领域或行业的大规模语言模型，通过训练大规模语料库来提高在特定领域的表现。随着大模型技术的快速发展，领域大模型已经成为推动人工智能发展和企业数字化转型的重要力量。结合大模型持续开发和训练工具及向量数据库，星环科技率先推出了金融和大数据分析两款领域大模型，并成功实现了AI助理在企业落地的愿景。金融大模型星环“无涯”是一款面向金融量化领域的生成式大语言模型，具备超大规模的参数集合，构建立体的归因解释体系。金融领域大模型还能够从时间和空间、深度和广度等多个方面扩展投资研究的视角，实现全新的智能智能投研范式。另一款领域大模型是大数据分析大模型SoLar星环“求索”，它具备量。该模型采用上百万研报、公告、政策、新闻等高质量的自然语言文本进行预训练，并基于图数据库和深度图推理算法技术进行二次预训练，形成了大规模高质量的金融类事件训练指令集。相较于通用大模型，金融大模型更加擅长处理金融量化领域各类问题，包括政策和研报分析、新闻解读、事件总结和演绎推理等方面，具备强大的理解和生成能力。该模型能够全面复盘、传播和推演股票、债券、基金、商品等多种市场事件，并生成另类的策略因子

大模型在投研领域的应用：重塑投资研究新格局在金融科技飞速发展的当下，大模型正以前所未有的态势渗透进投研领域，为传统的投资研究模式带来颠覆性变革。数据收集与整理：化繁为简投研工作离不开海量数据的支撑把握行业投资机会。投资策略制定：智能辅助在投资策略制定方面，大模型同样发挥着重要作用。它可以根据历史市场数据、宏观经济指标、行业发展趋势等多维度信息，运用复杂的算法模型进行模拟和回测，为投资者提供多种宏观经济环境等因素，准确评估债券违约风险，为投资者提供风险防范参考。大模型在投研领域的应用，极大地提升了投研效率和质量，为投资者带来了更科学、更精准的投资决策支持。算法，对投资项目进行全面的风险评估。一旦发现潜在风险，大模型会及时发出预警信号，并提供风险应对建议。例如，在评估一家企业的债券投资风险时，大模型可以分析企业的财务状况、经营稳定性、行业竞争态势以及。过去，研究员们需要耗费大量时间从各类数据库、新闻网站、财报等渠道收集数据，并进行繁琐的整理与清洗。大模型的出现彻底改变了这一局面。大模型具备强大的自然语言处理能力，能够快速爬取互联网上的公开信息，还能

智能化升级在金融服务领域，客户服务的质量直接关系到客户的满意度和忠诚度。随着金融大模型的应用，智能客服逐渐成为金融机构提升客户服务水平的重要手段。基于金融大模型的智能客服，能够理解客户的自然语言提问，并众多科技巨头和金融机构敏锐地捕捉到了这一发展机遇，纷纷在金融大模型领域进行战略布局。目前，金融大模型在金融领域的应用场景日益多元化，涵盖了投资研究、合规审核、客户服务等多个重要方面。在投资研究领域，金融风险，确保金融机构的稳健运营；在客户服务环节，基于大模型的智能客服能够快速理解客户的问题，并提供准确、专业的解答，极大地提升了客户的满意度和体验感。应用实例，成效显著（一）智能投研与决策辅助在金融市场的挥着重要作用，帮助金融机构有效识别潜在风险，确保业务合规。在信贷风控领域，金融大模型可以对客户的信用数据、财务状况、消费行为等多维度数据进行分析，评估客户的信用风险，预测其违约可能性。通过建立风险评估模型金融大模型：开启金融新时代的智能引擎金融大模型，崭露头角在科技飞速发展的当下，人工智能已成为推动各行业变革的核心力量。从最初的简单数据处理到如今的智能决策支持，AI技术的应用不断拓展和深化。而大模型

垂类大模型是专注于特定领域的大模型，在多个领域中展现出了广泛的应用前景。垂类大模型主要应用的几个领域：1.医疗健康疾病诊断与治疗：垂类大模型通过分析医疗图像、医疗记录等数据，提供准确的诊断和治疗建议。药物研发：在药物研发领域，垂类大模型能够加速药物研发过程。2.金融服务风险评估与控制：垂类大模型在金融领域的应用主要体现在风险评估和控制方面。个人金融规划与信贷评估：此外，垂类大模型还可以根据用户的控制和生产优化。4.教育精准教学与个性化学习：垂类大模型在教育领域的应用推动了教育模式的变革。5.其他领域供应链管理：垂类大模型在供应链管理中也发挥着重要作用。农业：在农业领域，垂类大模型可以通过财务状况、投资目标和风险承受能力等因素，为用户提供个性化的理财规划。在信贷评估方面，通过分析申请人的信用记录、资产负债状况等信息。3.制造业质量控制与生产优化：在制造业中，垂类大模型被广泛应用于质量分析农田的土壤、气象和生长情况等数据，为农民提供农作物的生长预测和管理建议，提高农田产量和质量。同时，还能通过病虫害预警等功能，帮助农民提前采取防治措施。

大模型的作用主要体现在以下几个方面：自然语言处理领域文本生成：大模型可以用于生成各种类型的文本，如新闻报道、小说创作、诗歌写作等。例如，在新闻媒体行业，大模型能够根据给定的事件线索和数据，快速生成系统：构建智能问答系统，如企业的客服机器人、知识问答平台等。大模型可以理解用户提出的问题，在知识库中查找相关信息，并以简洁明了的方式回答问题。情感分析：分析文本中的情感倾向，如判断社交媒体评论、产品视觉领域图像分类：大模型可以对图像中的物体进行分类，例如在安防监控中，识别监控画面中的人员、车辆、动物等物体类别；在工业质检中，判断产品是否合格，将合格产品与有缺陷的产品进行分类，提高质检效率和准确性新闻资讯平台，推荐用户关注的新闻话题。数据分析与预测：在金融领域，大模型可以分析大量的金融数据，预测股票价格走势、评估企业信用风险、进行投资组合优化。在医疗领域，分析患者的病历数据、基因数据等，辅助医生进行疾病诊断、预测疾病的发展趋势、评估治疗方案的效果。在能源领域，预测能源需求、分析能源市场动态等。新闻稿件的初稿，编辑人员只需在此基础上进行审核和润色，大大提高了新闻生产的效率。在文学创作方面，为创作者提供创意灵感，帮助他们构建故事框架、生成情节和对话。机器翻译：大模型通过对大量的双语或多语语料进行

规模的语音数据训练出的深度学习模型，能够实现高效的语音识别和转写。除了在上述领域的应用外，大模型还在推荐系统、金融风控、智能客服等领域有着广泛的应用。例如，在推荐系统中，大模型可以通过分析用户历史行为和检测、人脸识别等领域。例如，在ImageNet图像分类挑战中，使用大模型能够实现高达98%以上的分类准确率。语音识别：大模型被广泛应用于语音转文本、语音合成等领域。例如，谷歌的语音识别系统就是基于大大模型具有强大的特征学习和模式识别能力，能够从大量数据中学习并提取出有用的特征和模式，从而在各种任务中表现出色。大模型应用在各个领域都有广泛的应用，例如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。自然语言处理：大模型被广泛应用于文本分类、情感分析、语言翻译等领域。例如，谷歌的翻译系统就是基于大规模的双语语料库训练出的神经网络模型，能够实现高质量的翻译效果。计算机视觉：大模型被广泛应用于图像分类、目标自有专业领域知识的垂直行业大模型，从而让每个人都拥有个性化AI助理。同时星环科技还推出了无涯金融大模型Infinity、大数据分析大模型SoLar“求索”，促进金融分析和大数据分析的平民化。星环科技

大模型在多个领域有着广泛的应用，以下是一些主要的应用场景：自然语言处理内容创作与编辑：可生成新闻、小说、文案等各类文本，还能进行语法检查、风格调整等优化工作。问答与对话系统：能回答多领域知识问题，用于智能客服、智能助手等，以对话形式解决用户咨询。文本分类与情感分析：可将文本分类，如新闻分类、邮件分类等，还能判断文本情感倾向，用于舆情监测、产品评价分析等。计算机视觉图像识别与分类：精准识别图像中的物体、场景等，应用于安防监控、自动驾驶、图像搜索等领域。图像生成与风格转换：根据文字描述生成图像，或转换图像风格，用于广告设计、艺术创作等。目标检测与分割：定位和识别图像中多个目标物体的位置和边界框，分割不同物体或区域，为工业质检、医疗诊断、自动驾驶决策提供支持。语音识别与合成语音识别：提高语音识别准确率，使语音交互更自然流畅，应用于语音助手、智能客服等。语音合成：生成接近真人的语音输出，用于有声读物、语音导航、智能播报等。金融领域风险评估与管理：分析市场数据、财务报表等，进行信用评估、欺诈检测，提高风险判断准确率。投资决策支持：为投资者提供投资建议和市场趋势分析，辅助制定投资策略。医疗健康

识别、图像生成等，展现出更高的准确性和泛化能力。高预测能力：大模型通常能够在大数据集上捕捉更多细节和模式，进而提供更准确的预测和决策支持。比如在金融领域，通过对海量金融数据的学习和分析，大模型可以更精准地预测市场趋势、风险评估等，帮助投资者做出更明智的决策。丰富的应用场景广泛适用性：大模型具有很强的通用性和可扩展性，可以根据不同的需求和应用场景进行定制和改造，从而适用于众多领域。赋能行业升级：能够、参数等，使其在准确性、效率等方面得到进一步提高，以更好地满足实际应用的需求。推动技术创新与发展引领科研新范式：为科研工作带来了新的思路和方法，改变了传统的科研模式。促进技术融合与创新：大模型的发展语言和文本，与用户进行更加自然、智能的交互。无论是智能客服、语音助手还是聊天机器人等应用，大模型都可以为用户提供更加个性化、精准和高效的服务，提升用户的使用体验。满足多样化需求：通过对不同类型数据的学习和理解，大模型可以更好地满足用户多样化的需求。例如在内容推荐领域，根据用户的兴趣、偏好和行为数据，为用户提供更加精准、个性化的内容推荐，让用户更容易找到自己感兴趣的信息。

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...