長期以來，我們在內容和數據之間以及非結構化和結構化信息之間劃了一條人為的界限。這種方法的不幸作用是將內容降級為次要狀態–業務領域代表了要解決(或與之共處)的復雜問題，而不是被利用的機會。

想一想。根據大多數估計，內容(或者，如果您愿意，則是非結構化信息)占所有信息的80%以上。更重要的是，幾乎所有人類產生的信息都是內容。

內容從字面上為現代企業進行工作提供了基礎。內容是我們交流和相互合作的方式。它為我們的大多數業務決策提供了依據。它使我們能夠分析大量數據。而且，隨著富媒體的爆炸式增長，這也是我們與客戶互動并使客戶滿意的方式。簡而言之，內容對于現代企業的運作是必不可少的。但是，盡管它很重要，但大多數組織仍無法從戰略上利用其內容。他們只關心如何創建，存儲，交付或什至“管理”它。

現實情況是，很少有組織將內容視為真正的信息資產。為什么?一方面，內容復雜且難以管理。通常還需要一個人來解釋內容及其相對價值。但是，這種情況正在迅速改變。

確實，人工智能(AI)和機器學習(ML)的出現正在破壞內容和數據之間的墻。現在，我們擁有自動化工具，可讓我們更好地理解非結構化信息，提取有價值的數據，深入了解其實質和重要性，并解釋其作者的觀點。簡而言之，我們現在擁有前所未有的豐富內容的能力。當然，這種新功能使人們更容易快速找到，易于重用，準確地傳遞甚至智能地挖掘信息，從而為當今企業提供了有價值的新競爭優勢來源和業務轉型支持。

企業中的

AI現在，AI已通過多種方式進入企業。一些較明顯的示例包括機器人，Echo和聊天機器人。但是，當將AI應用于內容管理系統時，它到底是什么樣子?

有人將AI的機器人流程自動化(RPA)誤認為是AI，但是對于RPA，每個自動化流程都必須由人明確地編程。AI不僅是“人工自動化”，還必須是智能的。

這就是RPA和AI驅動的內容服務平臺(CSP)之間的區別。現代CSP系統是真正的AI，因為它們實際上可以自行推理。該系統旨在學習并不斷改進業務流程。

領先一步，領先的AI框架還使您可以插入自定義業務知識，并訓練AI模型以基于這些細節進行分析。結果：收集的數據和提供的見解更加特定于您的特定業務和業務流程。

智能更新

AI框架已經可以與Google Vision，Amazon Rekognition和Amazon Comprehend等各種第三方AI引擎進行廣泛集成并提供支持。一些企業內容管理(ECM)和數字資產管理(DAM)供應商已經使用這些工具來提供圖像的常規標記，內容的自動分類以及文檔和通信的情感分析。通常，甚至還支持標記視頻內容–在我們日益關注視頻的世界中，這是額外的好處。

大多數通用AI引擎(例如Google Vision)的問題是……它們是通用的。這些工具可以告訴您圖像中的內容，并且擅長豐富內容，但是有多少信息對特定企業真正有價值?標簽或標簽非常適合幫助搜索和檢索內容或資產，但是您不能真正使用標簽來啟動工作流或啟動特定的業務活動。

另一方面，上下文或業務特定的AI將分析和內容管理提升到一個新的水平。關鍵區別在于，用戶可以利用自己的數據來訓練適合其業務獨特需求的AI模型。

為什么這很重要?想象一下，您向一輛通用AI引擎展示了一輛卡車的照片。系統識別出該圖像是卡車。它有四個輪子，它是藍色的，是一輛停在建筑物上的福特汽車。人工智能將在分類和分類上做一個合理的工作–有趣，但沒有那么有用。

如果您是福特，則想了解更多以福特為中心的細節。例如：這是什么型號的卡車?那輛卡車上什么類型的合金輪轂?那藍色是什么具體的油漆代碼?這是真正針對特定領域和業務的智能和自動化所需的信息類型。

領先的AI框架使您可以插入該業務知識，并訓練AI模型以了解這些細節。結果是，收集的數據和提供的見解更加特定于您的特定業務和業務流程。