組織正被數據淹沒，其中 90% 都是非結構化數據：文檔、圖像、電子郵件、在線數據和視頻，這些數據的組織方式不便於計算機輕鬆處理信息。 而且這些數據每年都在以驚人的速度持續增長。
組織正在繼續嘗試從這個有價值的信息寶庫中獲取情報，但由於處理非結構化信息的複雜性，許多非結構化數據未經分析。 有價值的信息會丟失，並且在不需要大量人力對其進行處理和分類的情況下無法使用。
有遠見的企業正在利用技術進步 AI 內容管理、計算、存儲和軟件技術，為其內容帶來必要的組織。 具體來說，機器學習的發展 AI 通過呈現信息中的模式、通過自然語言處理解鎖內容以及使用識別和其他技術處理圖像和視頻數據，人們能夠從企業的廣泛內容中提取更多價值。
了解內容智能的級別
將認知技術應用於內容並不是一種全有或全無的努力，而是組織可以在提高認知能力的水平上應用的技術。 組織希望從其內容中獲得的價值越大，就越需要應用更先進的認知技術。 因此，內容智能是組織需要採取的旅程——隨著時間的推移，從數據中增加內容價值，以增加認知技術的應用。
在最基本的內容智能層面，內容只是數字化——取自其原始格式，例如照片或紙質文檔，並以數字方式存儲。 如果組織從內容角度來看並不是特別智能的流程開始，那麼他們應該以擁有一個智能係統為最終目標，該系統可以處理多種形式的廣泛內容，並提供組織所需的深入理解。 內容智能組織的目標是讓系統從內容中生成重要的智能和價值，而無需人工干預。
在基礎級別之後，認知能力的提升可以通過解決越來越困難且更具戰略價值的業務問題，為企業帶來越來越大的價值。 越多 AI- 啟用智能內容服務，它越能處理以前由員工處理的任務。
內容智能的目標是應用認知技術自動理解和創造非結構化內容的含義，轉化為可以連接到各種系統和流程的結構化數據。 這樣， AI 內容管理系統中的內容可以幫助自動化許多需要人工處理的情況，消除錯誤並加快流程。
內容智能用例
許多行業正在轉向內容智能，從各種形式的非結構化內容中收集價值。 從採購到付款流程（例如應收賬款和應付賬款）是內容智能可以對組織產生巨大影響的領域。 由於許多公司仍以紙質方式進行採購或接收付款，因此處理這些文檔對於員工來說是一項耗時的任務。
此外，對於擁有數百或數千家供應商的大公司來說，內容很快就會增加到數千張發票。 通過將適當的智能應用於應付賬款和應收賬款流程，智能係統正在幫助企業以更低的成本創建更高效、更準確的流程，從而完成更多繁重的工作。
當組織申請時 AI 在企業運營文檔（如發票、採購訂單或付款匯款）的內容管理智能中，效率和節省很快得到認可。 這些智能係統能夠識別和提取客戶姓名、地址、發票條款和發票中的其他必要信息。 此外，這些工具可以發現異常情況並識別發票中的相關數據。 他們可以將它們分配給不同的工作人員進行批准或應用內部代碼將它們傳遞到付款流程的下一步。 許多供應商目前正在提供服務來幫助組織從當前流程和文檔中獲得更多情報。
銀行和金融機構——rabid AI 消費者正在走向數字化轉型，通過自動化服務用數字文檔取代紙質文檔。 然而，僅僅在線移動文檔還不夠。 許多銀行流程（例如新客戶入職、處理貸款以及驗證個人或企業身份）都涉及處理內容。 這些機構需要提升認知智能水平，以更好地確保它們遵守規定 符合了解您的客戶 (KYC) 要求。 當銀行沒有正確審查新的潛在客戶時，他們可能會面臨不合規的風險，並面臨巨額罰款或處罰。
內容情報服務使這些機構能夠自動處理合規性或監管政策，完成並歸檔必要的文書工作，並確保不違反規則和法規。 當銀行與公司或個人開展業務時，必須執行許多步驟來確保合規性，這些步驟成為 KYC 文件的一部分，其中許多步驟涉及各種文檔的內容。 對於因違規而面臨巨額處罰或存在其他巨大潛在風險的銀行來說，提升認知智能水平會增加很多價值。
企業正在努力通過將數字化流程、數據、協作、移動性和智能相結合來實現數字化轉型的目標，幫助企業利用快速發展的數字經濟。 如果沒有內容智能，數字化轉型就不可能實現。 當與流程自動化相結合時，內容智能提供了 AI 和認知機器學習功能，有助於自動化以內容為中心的流程。
