长期以来，我们在内容和数据之间以及非结构化和结构化信息之间划了一条人为的界限。这种方法的不幸作用是将内容降级为次要状态–业务领域代表了要解决(或与之共处)的复杂问题，而不是被利用的机会。
想一想。根据大多数估计，内容(或者，如果您愿意，则是非结构化信息)占所有信息的80%以上。更重要的是，几乎所有人类产生的信息都是内容。
内容从字面上为现代企业进行工作提供了基础。内容是我们交流和相互合作的方式。它为我们的大多数业务决策提供了依据。它使我们能够分析大量数据。而且，随着富媒体的爆炸式增长，这也是我们与客户互动并使客户满意的方式。简而言之，内容对于现代企业的运作是必不可少的。但是，尽管它很重要，但大多数组织仍无法从战略上利用其内容。他们只关心如何创建，存储，交付或什至“管理”它。
现实情况是，很少有组织将内容视为真正的信息资产。为什么?一方面，内容复杂且难以管理。通常还需要一个人来解释内容及其相对价值。但是，这种情况正在迅速改变。
确实，人工智能(AI)和机器学习(ML)的出现正在破坏内容和数据之间的墙。现在，我们拥有自动化工具，可让我们更好地理解非结构化信息，提取有价值的数据，深入了解其实质和重要性，并解释其作者的观点。简而言之，我们现在拥有前所未有的丰富内容的能力。当然，这种新功能使人们更容易快速找到，易于重用，准确地传递甚至智能地挖掘信息，从而为当今企业提供了有价值的新竞争优势来源和业务转型支持。
企业中的
AI现在，AI已通过多种方式进入企业。一些较明显的示例包括机器人，Echo和聊天机器人。但是，当将AI应用于内容管理系统时，它到底是什么样子?
有人将AI的机器人流程自动化(RPA)误认为是AI，但是对于RPA，每个自动化流程都必须由人明确地编程。AI不仅是“人工自动化”，还必须是智能的。
这就是RPA和AI驱动的内容服务平台(CSP)之间的区别。现代CSP系统是真正的AI，因为它们实际上可以自行推理。该系统旨在学习并不断改进业务流程。
领先一步，领先的AI框架还使您可以插入自定义业务知识，并训练AI模型以基于这些细节进行分析。结果：收集的数据和提供的见解更加特定于您的特定业务和业务流程。
智能更新
AI框架已经可以与Google Vision，Amazon Rekognition和Amazon Comprehend等各种第三方AI引擎进行广泛集成并提供支持。一些企业内容管理(ECM)和数字资产管理(DAM)供应商已经使用这些工具来提供图像的常规标记，内容的自动分类以及文档和通信的情感分析。通常，甚至还支持标记视频内容–在我们日益关注视频的世界中，这是额外的好处。
大多数通用AI引擎(例如Google Vision)的问题是……它们是通用的。这些工具可以告诉您图像中的内容，并且擅长丰富内容，但是有多少信息对特定企业真正有价值?标签或标签非常适合帮助搜索和检索内容或资产，但是您不能真正使用标签来启动工作流或启动特定的业务活动。
另一方面，上下文或业务特定的AI将分析和内容管理提升到一个新的水平。关键区别在于，用户可以利用自己的数据来训练适合其业务独特需求的AI模型。
为什么这很重要?想象一下，您向一辆通用AI引擎展示了一辆卡车的照片。系统识别出该图像是卡车。它有四个轮子，它是蓝色的，是一辆停在建筑物上的福特汽车。人工智能将在分类和分类上做一个合理的工作–有趣，但没有那么有用。
如果您是福特，则想了解更多以福特为中心的细节。例如：这是什么型号的卡车?那辆卡车上什么类型的合金轮毂?那蓝色是什么具体的油漆代码?这是真正针对特定领域和业务的智能和自动化所需的信息类型。
领先的AI框架使您可以插入该业务知识，并训练AI模型以了解这些细节。结果是，收集的数据和提供的见解更加特定于您的特定业务和业务流程。