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我们在前几期的文章中给大家简单介绍了AI技术应用会面临哪些技术问题等内容，而本文我们就继续来学习一下，AI自动化都包含了哪些类型。
1.AutoCatalog(自动分类)
AutoCatalog相当于一个由AI赋能的“大脑”，可以对数据的发现和分类流程实现自动化，建立自动化目录，维护来自于不同数据环境数据资产的Dynamic(动态的)的Realtimecatalogue(实时目录)。实时目录能够提供能力上的支撑，是一个非常重要的自动化的能力，可以轻松查找跨企业内不同业务团队之间的数据。
2.AutoAI(自动建模)
AutoAI主要用来尽量降低AI模型开发、模型校正、模型自我重新培训的技术门槛和人力付出，从而对动态的数据和整个AI本身算法生命的周期进行自动化。
3.AutoPrivacy(自动识别隐私规则)
AutoPrivacy主要是通过数据隐私框架当中的关键能力，使用AI的能力智能化地识别企业内部的敏感数据，当被调用的时候系统能够识别到、监控到，甚至在后续当定义敏感数据的使用和保护时，就可以为企业内部的政策实施自动化提供技术和智能化的保障。
4.AutoSQL(自动查询)
通过AutoSQL的技术来实现访问数据的自动化，无需物理地移动这些数据，从而提高了数据查询的速度，也降低了使用数据的人对数据来源所需要的了解。
混合云架构实现了数据的民主，让数据变得更加公开，更加能够被普适性应用。在不伤及数据的拥有权、敏感度、安全性、可信性的前提下，让更多人能够从数据当中获益，享受数据带来的价值，实现数据的民主化。
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2025-08-07
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