Tidligere har vi diskutert viktigheten av å legge til metadata av høy kvalitet av flere grunner. Selvfølgelig vil bedre metadata forbedre alle aspekter av søkeytelsen. I tillegg kan de riktige identifikatorene og taggene gi deg forretningsinformasjon, revisjonsstøtte, ideer til ekstra inntektsstrømmer og mer. Den virkelige gullgruven ligger i å konvertere ustrukturerte data til strukturerte data.

Å legge til denne tilleggsinformasjonen for å beskrive dokumentene dine kan virke som en stor jobb, og det er absolutt sant hvis du ikke bruker de beste verktøyene. Ikke å frykte. Dagens kunstige intelligens vil bidra til å skape og legge til bedre metadata med mindre innsats. I tillegg vil den fungere med alle typer filer, inkludert tekst, grafikk, lyd og video.

Hvordan intelligente dokumenthåndteringssystemer forbedrer metadataskaping

Til tross for de åpenbare fordelene med å ha metadata av høy kvalitet, kan det virke som en utrolig tidkrevende og kjedelig prosess å legge dem til i utallige filer og poster. Du har kanskje ikke arbeidskraften til å lete gjennom hundretusenvis av tekst-, bilde- og videofiler for å velge relevante nøkkelord. Selv om du har ressursene, kan det virke som om det ikke er den beste måten å bruke folka dine på. Fremskritt innen AI og maskinlæring kan minimere menneskelig innsats og gi utmerkede resultater, og på den måten lever AI endelig opp til hypen.

Hvordan fungerer AI for å lage metadata?

Denne listen gir en grunnleggende oversikt over typene AI-teknologi som systemene bruker for å hjelpe med å lage metadata:

• Naturlig språkbehandling: Disse systemene kan behandle språk på en måte som er veldig lik måten folks hjerner fungerer på. NLP kan se etter mønstre i tekst-, bilde- og lydfiler.
• Statistisk læring: Denne teknologien er avhengig av statistiske modeller for å hjelpe til med å finne viktig informasjon fra store sett med data.
• Nevrale nettverk: Denne typen teknologi finner mønstre ved å sile gjennom informasjon med nevrale nettverk som er designet for å fungere mye som organiske hjerneneuroner.
• Dyp læring: Disse avanserte systemene kan sile gjennom lag med informasjon for å trekke ut mening, mønstre og sammenligninger.

AI kan trekke ut metadata fra alle typer filtyper

Tidligere assosierte folk indeksering mest med tekstdokumenter. Moderne kunstig intelligens er ikke bare begrenset til tekstfiler. Et eksempel... Las Vegas ansiktsgjenkjenning kan identifisere kjente juksemakere og korttellere i videobilder. Du har kanskje også sett eksempler på dette på populære sosiale nettverk. Som når Facebook vet at familiegjenforeningsbildet har tante Wanda i og foreslår en tag. Språkbehandling kan trekke ut mening fra tale i lydfiler. Kombinere ulike teknikker vil også ekstra tagger fra videofiler.

Dermed kan du bruke AI til å lage og legge til metadata til tekst-, grafikk- og videofiler. For eksempel kan dagens søkemotorer indeksere og kategorisere .MP3- og .JPG-filer samt .HTML- og .PDF-filer. Et intelligent informasjonsstyringssystem kan gjøre det samme inne i organisasjonen din.

Tenk på noen eksempler fra CMSWire på bruk av intelligente systemer for å kategorisere ulike typer filer:

Bilder: Helsesektoren har vært sterkt avhengig av bildegjenkjenningsteknologi for alle slags medisinske skanninger. Andre bransjer kan bruke denne teknologien til å kategorisere skannede dokumenter, inkludert håndskrift. Hvis du har satt inn en håndskrevet sjekk i minibanken, har du sannsynligvis sett denne typen bildegjenkjenning på jobb.

Lyd: Vanlige eksempler på intelligent talebehandling inkluderer Amazon Alexa og lignende hjemmesystemer. Du har sikkert også brukt tale-til-tekst for å skrive tekstmeldinger eller be om søk på mobiltelefonen. Den samme teknologien kan finne mønstre i bedriftens lydopptak.

Video: Ved å analysere videofiler kombineres AI-teknologien som brukes til å behandle bilder, tekst og lyd. Du kan for eksempel merke alle på et møte ved å bruke ansiktsgjenkjenning av et opptak. På samme måte kan du sette tidsindekser for en video for å gjøre det lettere å finne det nøyaktige øyeblikket da et bestemt emne ble diskutert.

Mennesker gjør fortsatt AI-assistert metadata-skaping bedre

AI kan bidra til å redusere innsatsen og i noen tilfeller forbedre kvaliteten på metadataene dine. For det meste kan intelligente systemer gjøre prosjekter mulige som du kanskje mangler tid eller midler til å gjennomføre raskt hvis du måtte gjøre dem manuelt. Enda bedre, disse systemene lærer mens de fungerer, slik at de kan gi stadig bedre og mer nyttige resultater over tid. Siden maskinene aldri blir slitne eller lei, kan de også bidra til å minimere og eliminere den typen feil som folk er tilbøyelige til å gjøre.

Her er et enkelt eksempel: Hvor raskt kan den raskeste dataarbeideren se gjennom 500 dokumenter for å finne forekomster av personnummer og deretter merke disse dokumentene som sensitive? Kanskje noen dager. Intelligent informasjonsadministrasjon AI kan gjøre det på minutter, om ikke sekunder. Det er den typen makt vi snakker om her.

Du bør fortsatt involvere ulike interessenter for å finne ut hvilke typer metadata du trenger, for å lage regler i systemet og verifisere resultater. Du kan bruke disse reglene for å hjelpe deg med å lede både den intelligente programvaren og kvalitetskontrollteamene dine. I utgangspunktet, jo høyere risiko for spesifikk informasjon, desto mer må du kanskje stole på folk for å normalisere etterretningen med styringsregler og kvalitetsverifisering.

Du kan prioritere ulike typer informasjon, slik at du kan bruke mer tid på de spesifikke dokumentene som har størst verdi og tilhørende risiko. Du kan også begynne å teste smartsystemene dine med lavprioritet informasjon, slik at både du og AI-systemet ditt kan lære å samarbeide bedre.

Se Intelligent Metadata Creation in Action

Du trenger ikke vente på at fremtidig teknologi skal involvere intelligente datasystemer i informasjonshåndtering. Her kl M-Files , vi vil gjerne tilby deg en gratis prøveversjon eller en gjennomgang for å svare på spørsmålene dine.