（文章來(lái)源：百家號(hào)）

人工智能和大數(shù)據(jù)之間的關(guān)系是雙向的?？梢钥隙ǖ氖牵喝斯ぶ悄艿某晒艽蟪潭壬先Q于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，同時(shí)，管理大數(shù)據(jù)并從中獲取價(jià)值越來(lái)越多地依靠(諸如機(jī)器學(xué)習(xí)或自然語(yǔ)言處理等)人工智能技術(shù)來(lái)解決對(duì)人類而言難以負(fù)擔(dān)的問(wèn)題。

正如Anexinet公司高級(jí)數(shù)字策略師Glenn Gruber所述，這是一個(gè)“良性循環(huán)”。大數(shù)據(jù)中的“大”曾經(jīng)被視為一種挑戰(zhàn)而不是機(jī)遇，但隨著企業(yè)開(kāi)始推廣機(jī)器學(xué)習(xí)和其他人工智能學(xué)科的應(yīng)用，這種情況正在發(fā)生變化。Gruber解釋說(shuō)，“如今，我們想要盡可能多的數(shù)據(jù)，這不僅是為了更好地洞察我們?cè)噲D解決的業(yè)務(wù)問(wèn)題，而且因?yàn)槲覀兺ㄟ^(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型輸入的數(shù)據(jù)越多，它們得到的結(jié)果就越好?！?/p>

大數(shù)據(jù)面臨很多的挑戰(zhàn)，例如以一種可用的、具有成本效益的方式存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)。當(dāng)涉及到非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時(shí)，其“可用”部分尤其棘手，根據(jù)研究機(jī)構(gòu)的一些估計(jì)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占企業(yè)數(shù)據(jù)的大部分份額(70%或更多)。當(dāng)人們談?wù)摯髷?shù)據(jù)將不可避免地繼續(xù)增長(zhǎng)時(shí)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是這種增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力。將非結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)換為可用格式對(duì)人類來(lái)說(shuō)是一項(xiàng)極其繁瑣的工作，特別是在重復(fù)(但完全必要)的后臺(tái)操作中。

Golombek說(shuō)，“如何將人工智能應(yīng)用于大數(shù)據(jù)的一個(gè)例子是訓(xùn)練一個(gè)模型，該模型從掃描的發(fā)票和提取的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)：發(fā)票ID、到期日、收件人等。這一信息通常必須由工作人員來(lái)解釋，因?yàn)槊繌埌l(fā)票看起來(lái)都有些不同，具有不同的名稱或語(yǔ)言。但是，如果企業(yè)使用數(shù)千張發(fā)票的歷史數(shù)據(jù)，則可以創(chuàng)建一個(gè)模型，通過(guò)掃描新發(fā)票即可自動(dòng)為其提供結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。”

使用人工智能從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源自動(dòng)提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的這一相同原則可以廣泛應(yīng)用，不僅適用于財(cái)務(wù)或人力資源等運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域，還適用于企業(yè)內(nèi)容管理的廣泛(通常是無(wú)意義的)類別。這對(duì)數(shù)據(jù)分析、機(jī)器人過(guò)程自動(dòng)化(RPA)和其他形式的自動(dòng)化以及其他目的都是一個(gè)潛在的好處。

ABBYY公司首席創(chuàng)新官Anthony Macciola說(shuō)，“組織正在使用人工智能改變其最有價(jià)值的資產(chǎn)——內(nèi)容。表示，高達(dá)90%的企業(yè)內(nèi)容都是非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，并且以每年高達(dá)65%的速度增長(zhǎng)。大多數(shù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都無(wú)法分析，從而導(dǎo)致有價(jià)值的信息丟失和無(wú)法使用。借助人工智能，組織將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可在智能自動(dòng)化系統(tǒng)中使用的可行信息。這使業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者可以更快地做出更好的業(yè)務(wù)決策。”

在采用大數(shù)據(jù)的場(chǎng)合，就會(huì)有復(fù)雜性和官僚主義。例如醫(yī)療、保險(xiǎn)和金融服務(wù)等領(lǐng)域，因此，這些行業(yè)正在越來(lái)越多地嘗試采用潛在的方式來(lái)使用人工智能技術(shù)來(lái)減少繁文縟節(jié)，并在圍繞法規(guī)遵從性和其他問(wèn)題的復(fù)雜需求中改進(jìn)流程和結(jié)果的潛在方法。

當(dāng)想到在各種組織中可以產(chǎn)生固有的“大”數(shù)據(jù)的媒體格式時(shí)，通常會(huì)想到語(yǔ)音和視頻。兩者都提供了人工智能如何應(yīng)用于改善企業(yè)如何管理和從現(xiàn)有媒體資產(chǎn)中獲取價(jià)值的實(shí)例，或者如何改善未來(lái)使用這些格式和其他格式的示例。Anexinet公司高級(jí)分析總監(jiān)Brian Atkiss指出，像自然語(yǔ)言處理(NLP)這樣的人工智能學(xué)科在企業(yè)如何使用他們的語(yǔ)音數(shù)據(jù)、從語(yǔ)音分析到語(yǔ)音到文本轉(zhuǎn)錄方面創(chuàng)造了相當(dāng)多的新改進(jìn)。

此外，人工智能可以解決與基礎(chǔ)數(shù)據(jù)相關(guān)的挑戰(zhàn)。例如，可能為了質(zhì)量保證和培訓(xùn)而錄制視頻或音頻，實(shí)際上就是在使大數(shù)據(jù)變得更大。人工智能驅(qū)動(dòng)的新分析機(jī)會(huì)也徹底改變了與通話記錄和其他語(yǔ)音數(shù)據(jù)相關(guān)的存儲(chǔ)挑戰(zhàn)。視頻文件的處理可以帶來(lái)類似的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。人工智能現(xiàn)在使企業(yè)能夠更好地管理和發(fā)現(xiàn)企業(yè)視頻資產(chǎn)的價(jià)值。

IBM Watson企業(yè)視頻產(chǎn)品高級(jí)總監(jiān)Chris Zaloumis說(shuō)：“人工智能技術(shù)使企業(yè)能夠通過(guò)高級(jí)元數(shù)據(jù)豐富功能和以前未開(kāi)發(fā)的見(jiàn)解來(lái)理解和優(yōu)化視頻內(nèi)容庫(kù)。從提高參與度和增加可發(fā)現(xiàn)性到自動(dòng)化隱藏式字幕和進(jìn)一步提高包容性，人工智能為企業(yè)提供了必要的工具，使其能夠在真正的全球、始終在線的環(huán)境中運(yùn)營(yíng)?！?/p>

語(yǔ)音對(duì)文本技術(shù)在提高視頻應(yīng)用程序的可訪問(wèn)性和包容性方面，包括在實(shí)時(shí)訂閱源中，可以起到巨大的作用。Zaloumis說(shuō)，“像人工智能驅(qū)動(dòng)的實(shí)時(shí)和按需自動(dòng)字幕顯示，這樣的實(shí)用應(yīng)用程序?yàn)槁?tīng)力障礙員工和聾啞人彌合通信的鴻溝提供幫助?！?br /> ? ? ?