为什么元数据在人工智能优先时代很重要？
Posted: Mon Apr 21, 2025 8:51 am
想想 CRM 系统在当今的数字世界中运行得有多么顺畅。
您的 CRM 系统准确地知道交易何时结束、哪些销售线索有希望以及哪些方面需要销售人员的关注。这些系统擅长处理结构化数据——适合预定义字段和类别的信息。
如果所有最重要的业务内容都能放入这些整齐排列的盒子里，那就太好了，但不幸的是事实并非如此。您的工作流程应该高效。合同、演示文稿和战略文件包含大量传统系统无法理解的非结构化信息。 CRM 可以立即为您提供按地区排序的客户列表，但它无法理解合同中包含的细微术语。您的电子邮件系统可以按紧急程度排序，但它无法掌握季度业务回顾演示中这些收入数字的战略重要性。
企业必须拥有从非结构化数据中获取洞察力的手段。一种方法是利用内容中的关键信息并将其作为元数据附加，以便可以在工作流和流程中保存、搜索、发现并最终使用它。
在人工智能时代，元数据不仅仅是一个可有可无的东西。元数据是利用人工智能使您的业务更加智能、更加高效、更具竞争力的基础。
目录
什么是原始数据？
先前的数据问题
利用人工智能自动提取元数据
人工智能元数据在各行业的优势
人工智能优先时代的元数据的未来
什么是元数据？
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元数据就像文件柜上的标签。它会告诉您里面有什么，这样您就不必打开每个抽屉。在数字世界中，元数据包括创建日期、创建者、文件类型和描述，但它的作用远不止于此。这包括关键字、数据分类、合规标签和上下文信息，以使内容可发现、可管理和可操作。
先前的元数据问题
以前，元数据要么手动输入，要么在创建或导入文件时自动添加。当公司开始意识到元数据的重要性时，他们面临着如何创建元数据的不可避免的挑战。通常，您会手动使用相关元数据标记内容，例如通过填写表格。使用客户名称、协议类型、价值、关键术语等属性标记协议，并使用类别、主题或相关项目标记演示文稿。
虽然这种方法比什么都不做要好，但它确实有缺点。
以前的系统难以处理合同、演示文稿和电子邮件中包含的非结构化信息，从而导致效率低下和洞察力丧失。手动标记元数据面临着诸多挑战，包括分类不一致、标记疲劳、数量问题以及阻碍生产力和决策的隐性劳动力成本。
分类不一致：人为错误是不可避免的。不同的员工可能会以不同的方式标记相同的内容，从而导致不一致，从而降低元数据的实用性。手动标记具有主观性，可能导致解释不一致，妨碍准确分析和比较信息的能力，并导致偏见和主观标记。
标记疲劳：随着数据量呈指数级增长，用户最终将停止标记。手动标记变得越来越不切实际且不可持续。
大规模处理问题：随着内容量的增加，手动工作变得不足。标记一份文档可能只需要几分钟，但是当标记数量达到数百、数千甚至更多时，所花费的时间就会累积起来。
隐性劳动力成本：手动标记是一种劳动密集型的过程，会使员工无法完成更高价值的任务。雇用专门的人员手动标记和分类内容成本高且效率低，占用员工的时间来进行更具战略性的活动。最终，知识工作者会把时间浪费在简单的标记任务上。
由于上述诸多原因，组织通常仅投资创建最重要、最有价值的内容的综合元数据，而大量具有潜在价值的内容则基本不受影响。
考虑合并或收购。律师事务所向律师收取数十万美元的费用，以仔细审查数千份合同，手动标记和分类关键条款、义务和潜在风险。由于风险极高，这个艰苦的过程是必要的，但它并不是可以简单地应用到日常工作中的事情。
或者考虑为大型营销活动拍摄照片。专业摄影师花费无数的时间筛选数千张图像，并用描述主题、情绪、构图和使用权的元数据手动标记它们。这种密集的努力是合理的，因为该资产非常有价值，但企业中成千上万的其他图像无法得到同等程度的关注。
这些例子凸显了一个重要的事实。传统上，元数据 电话号码库 创建是一个手动过程，成本高昂且容易出现人为错误，导致公司仅在最关键的需求时才依赖它。您每天处理的文档、公司通讯、项目文件和无数其他类型的内容描述不清且难以找到。知识工作者浪费时间搜索信息，经常重新创建系统中某处已经存在的内容。合规官努力确保敏感信息得到妥善保护。高管们在做出决策时无法了解公司内容中隐藏的全貌。
随着内容量呈指数级增长，问题变得更加严重。手动标记变得越来越不可能，并且基本的自动化解决方案无法捕捉有效内容智能所需的丰富背景。
所有这些都使公司陷入内容蔓延和不可靠、不完整的元数据标记的无休止循环中，导致效率降低和潜在收入损失。
利用人工智能自动提取元数据
人工智能驱动的元数据提取将改变企业的游戏规则。
企业可以自动对文档进行分类、提取敏感信息、识别敏感内容并创建高级数据分类法，无需人工干预。曾经需要大量律师和内容专家才能完成的工作现在可以自动、一致且大规模地完成。
可以说，人工智能将改变通过“填写表格”提取元数据的过程。丰富的元数据使非结构化数据像结构化数据库一样可搜索和可操作。
人工智能驱动的元数据提取有很多好处。确保大量内容的一致性，并确保无论内容量或复杂性如何都应用元数据。它通过帮助员工使用自然语言查询和过滤器找到所需的内容，实现更智能的搜索。通过识别和纠正现有元数据中的不一致、错误和偏差，您可以提高数据质量并确保数据的准确性和可信度。
以下是人工智能元数据提取的三大优势：
自动分类：人工智能可以像人类一样阅读和理解内容，从任何类型的文档、电子邮件、图像或视频中自动提取相关元数据，如关键字、日期、实体（如名称、地点、产品 ID）、类别和数据分类。
发现内容关系：人工智能不仅仅是标记内容。了解不同内容之间的关系和联系。例如，客户演示可以自动链接到 CRM 中的相关客户帐户、相关合同和正在进行的项目。
语境理解：当今的生成式人工智能模型可以理解语境和细微差别。因此，人工智能元数据提取可以根据内容和上下文（而不仅仅是预定义的规则）区分不同的优先级。超越内容去理解意图和推理。
人工智能元数据提取可降低合规风险、缩短处理时间、提高全球运营一致性，同时让高技能专家摆脱手动文档审查的束缚。
您的 CRM 系统准确地知道交易何时结束、哪些销售线索有希望以及哪些方面需要销售人员的关注。这些系统擅长处理结构化数据——适合预定义字段和类别的信息。
如果所有最重要的业务内容都能放入这些整齐排列的盒子里，那就太好了，但不幸的是事实并非如此。您的工作流程应该高效。合同、演示文稿和战略文件包含大量传统系统无法理解的非结构化信息。 CRM 可以立即为您提供按地区排序的客户列表，但它无法理解合同中包含的细微术语。您的电子邮件系统可以按紧急程度排序，但它无法掌握季度业务回顾演示中这些收入数字的战略重要性。
企业必须拥有从非结构化数据中获取洞察力的手段。一种方法是利用内容中的关键信息并将其作为元数据附加，以便可以在工作流和流程中保存、搜索、发现并最终使用它。
在人工智能时代，元数据不仅仅是一个可有可无的东西。元数据是利用人工智能使您的业务更加智能、更加高效、更具竞争力的基础。
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什么是原始数据？
先前的数据问题
利用人工智能自动提取元数据
人工智能元数据在各行业的优势
人工智能优先时代的元数据的未来
什么是元数据？
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元数据就像文件柜上的标签。它会告诉您里面有什么，这样您就不必打开每个抽屉。在数字世界中，元数据包括创建日期、创建者、文件类型和描述，但它的作用远不止于此。这包括关键字、数据分类、合规标签和上下文信息，以使内容可发现、可管理和可操作。
先前的元数据问题
以前，元数据要么手动输入，要么在创建或导入文件时自动添加。当公司开始意识到元数据的重要性时，他们面临着如何创建元数据的不可避免的挑战。通常，您会手动使用相关元数据标记内容，例如通过填写表格。使用客户名称、协议类型、价值、关键术语等属性标记协议，并使用类别、主题或相关项目标记演示文稿。
虽然这种方法比什么都不做要好，但它确实有缺点。
以前的系统难以处理合同、演示文稿和电子邮件中包含的非结构化信息，从而导致效率低下和洞察力丧失。手动标记元数据面临着诸多挑战，包括分类不一致、标记疲劳、数量问题以及阻碍生产力和决策的隐性劳动力成本。
分类不一致：人为错误是不可避免的。不同的员工可能会以不同的方式标记相同的内容，从而导致不一致，从而降低元数据的实用性。手动标记具有主观性，可能导致解释不一致，妨碍准确分析和比较信息的能力，并导致偏见和主观标记。
标记疲劳：随着数据量呈指数级增长，用户最终将停止标记。手动标记变得越来越不切实际且不可持续。
大规模处理问题：随着内容量的增加，手动工作变得不足。标记一份文档可能只需要几分钟，但是当标记数量达到数百、数千甚至更多时，所花费的时间就会累积起来。
隐性劳动力成本：手动标记是一种劳动密集型的过程，会使员工无法完成更高价值的任务。雇用专门的人员手动标记和分类内容成本高且效率低，占用员工的时间来进行更具战略性的活动。最终，知识工作者会把时间浪费在简单的标记任务上。
由于上述诸多原因，组织通常仅投资创建最重要、最有价值的内容的综合元数据，而大量具有潜在价值的内容则基本不受影响。
考虑合并或收购。律师事务所向律师收取数十万美元的费用，以仔细审查数千份合同，手动标记和分类关键条款、义务和潜在风险。由于风险极高，这个艰苦的过程是必要的，但它并不是可以简单地应用到日常工作中的事情。
或者考虑为大型营销活动拍摄照片。专业摄影师花费无数的时间筛选数千张图像，并用描述主题、情绪、构图和使用权的元数据手动标记它们。这种密集的努力是合理的，因为该资产非常有价值，但企业中成千上万的其他图像无法得到同等程度的关注。
这些例子凸显了一个重要的事实。传统上，元数据 电话号码库 创建是一个手动过程，成本高昂且容易出现人为错误，导致公司仅在最关键的需求时才依赖它。您每天处理的文档、公司通讯、项目文件和无数其他类型的内容描述不清且难以找到。知识工作者浪费时间搜索信息，经常重新创建系统中某处已经存在的内容。合规官努力确保敏感信息得到妥善保护。高管们在做出决策时无法了解公司内容中隐藏的全貌。
随着内容量呈指数级增长，问题变得更加严重。手动标记变得越来越不可能，并且基本的自动化解决方案无法捕捉有效内容智能所需的丰富背景。
所有这些都使公司陷入内容蔓延和不可靠、不完整的元数据标记的无休止循环中，导致效率降低和潜在收入损失。
利用人工智能自动提取元数据
人工智能驱动的元数据提取将改变企业的游戏规则。
企业可以自动对文档进行分类、提取敏感信息、识别敏感内容并创建高级数据分类法，无需人工干预。曾经需要大量律师和内容专家才能完成的工作现在可以自动、一致且大规模地完成。
可以说，人工智能将改变通过“填写表格”提取元数据的过程。丰富的元数据使非结构化数据像结构化数据库一样可搜索和可操作。
人工智能驱动的元数据提取有很多好处。确保大量内容的一致性，并确保无论内容量或复杂性如何都应用元数据。它通过帮助员工使用自然语言查询和过滤器找到所需的内容，实现更智能的搜索。通过识别和纠正现有元数据中的不一致、错误和偏差，您可以提高数据质量并确保数据的准确性和可信度。
以下是人工智能元数据提取的三大优势：
自动分类：人工智能可以像人类一样阅读和理解内容，从任何类型的文档、电子邮件、图像或视频中自动提取相关元数据，如关键字、日期、实体（如名称、地点、产品 ID）、类别和数据分类。
发现内容关系：人工智能不仅仅是标记内容。了解不同内容之间的关系和联系。例如，客户演示可以自动链接到 CRM 中的相关客户帐户、相关合同和正在进行的项目。
语境理解：当今的生成式人工智能模型可以理解语境和细微差别。因此，人工智能元数据提取可以根据内容和上下文（而不仅仅是预定义的规则）区分不同的优先级。超越内容去理解意图和推理。
人工智能元数据提取可降低合规风险、缩短处理时间、提高全球运营一致性，同时让高技能专家摆脱手动文档审查的束缚。