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出了一条人工边界。这种方法的不幸效果是将内容置于次要地位——业务领域代表着有待解决(或共存)的复杂问题，而不是有待开发的机会。

想想吧。根据大多数估计，内容(或者，如果您愿意，非结构化信息)占所有信息的80%以上。更重要的是，人类产生的信息几乎都是内容。

内容字面上提供了现代企业工作的基础。内容是我们相互交流和合作的方式。它为我们的大多数商业决策提供了基础。它使我们能够分析大量的数据。此外，随着富媒体的爆炸式增长，这是我们与客户互动和满足客户的方式。简而言之，内容对于现代企业的运营至关重要。然而，尽管它很重要，大多数组织仍然不能战略性地利用它的内容。他们只关心如何创建、存储、交付甚至“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，难以管理。通常需要另一个人来解释内容及其相对价值。然而，这种情况正在迅速改变。

事实上，人工智能(AI)和机器学习(ML)的出现正在打破内容和数据之间的墙。现在，我们拥有自动化工具，可以让我们更好地理解非结构化信息，提取有价值的数据，更深入地理解其本质和重要性，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，这种新功能让人们更容易快速找到、重用、准确传递甚至智能挖掘信息，从而为当今企业提供有价值的新的竞争优势来源和业务转型支持。

面向企业

现在，AI已经以多种方式进入企业。一些明显的例子包括机器人、Echo和聊天机器人。但是，当AI应用于内容管理系统时，它到底是什么样子的呢？

有人把AI的机器人流程自动化(RPA)误认为是AI，但对于RPA来说，每一个自动化的流程都必须由人明确编程。AI不仅是“人工自动化”，而且是智能的。

这就是RPA和AI驱动的内容服务平台(CSP)的区别。现代CSP系统是真正的AI，因为它们实际上可以自己推理。该系统旨在学习并不断改进业务流程。

领先一步，领先的人工智能框架还使您能够插入定制的业务知识，并训练人工智能模型根据这些细节进行分析。结果：收集的数据和提供的见解更具体地针对您的特定业务和业务流程。

智能更新

AI框架可以广泛集成和支持各种第三方AI引擎，如Google Vision、Amazon Rekognition和Amazon understand。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传统标记、内容的自动分类以及文档和通信的情感分析。通常，甚至支持标记视频内容——在我们日益关注视频的世界里，这是一个额外的好处。

大多数通用人工智能引擎(例如谷歌视觉)的问题是…它们是通用的。这些工具可以告诉你图像中的内容，并且善于丰富它，但是有多少信息对一个具体的企业是真正有价值的呢？或者标签对于帮助搜索和检索内容或资产非常有用，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，上下文或特定于业务的人工智能将分析和内容管理提升到了一个新的水平。关键的区别在于，用户可以使用自己的数据来训练适合自己独特业务需求的AI模型。

为什么这很重要？想象一下，你给一个通用的人工智能引擎展示一张卡车的照片。系统识别出该图像是一辆卡车。它有四个轮子，是蓝色的，是一辆停在建筑物上的福特车。人工智能将在分类和归类方面做得很合理——有趣，但没那么有用。

如果你是福特，你想知道更多关于福特的细节。比如：这是什么型号的卡车？那辆卡车上的合金车轮是什么样的？蓝色具体是什么漆码？这是特定领域和业务的智能和自动化真正需要的信息类型。

领先的人工智能框架使您能够插入这些业务知识，并训练人工智能模型来理解这些细节。因此，所收集的数据和所提供的见解更加针对您的特定业务和业务流程。