（文章來源：百家號）

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，管理大數(shù)據(jù)并從中獲取價值越來越多地依靠(諸如機器學習或自然語言處理等)人工智能技術(shù)來解決對人類而言難以負擔的問題。

正如Anexinet公司高級數(shù)字策略師Glenn Gruber所述，這是一個“良性循環(huán)”。大數(shù)據(jù)中的“大”曾經(jīng)被視為一種挑戰(zhàn)而不是機遇，但隨著企業(yè)開始推廣機器學習和其他人工智能學科的應(yīng)用，這種情況正在發(fā)生變化。Gruber解釋說，“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試圖解決的業(yè)務(wù)問題，而且因為我們通過機器學習模型輸入的數(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大數(shù)據(jù)。當涉及到非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時，其“可用”部分尤其棘手，根據(jù)研究機構(gòu)的一些估計，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)。當人們談?wù)摯髷?shù)據(jù)將不可避免地繼續(xù)增長時，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是這種增長的主要驅(qū)動力。將非結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)換為可用格式對人類來說是一項極其繁瑣的工作，特別是在重復(但完全必要)的后臺操作中。

Golombek說，“如何將人工智能應(yīng)用于大數(shù)據(jù)的一個例子是訓練一個模型，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)中學習：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解釋，因為每張發(fā)票看起來都有些不同，具有不同的名稱或語言。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)建一個模型，通過掃描新發(fā)票即可自動為其提供結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)?！?/p>

使用人工智能從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源自動提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的這一相同原則可以廣泛應(yīng)用，不僅適用于財務(wù)或人力資源等運營領(lǐng)域，還適用于企業(yè)內(nèi)容管理的廣泛(通常是無意義的)類別。這對數(shù)據(jù)分析、機器人過程自動化(RPA)和其他形式的自動化以及其他目的都是一個潛在的好處。

ABBYY公司首席創(chuàng)新官Anthony Macciola說，“組織正在使用人工智能改變其最有價值的資產(chǎn)——內(nèi)容。表示，高達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65%的速度增長。大多數(shù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)都無法分析，從而導致有價值的信息丟失和無法使用。借助人工智能，組織將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可在智能自動化系統(tǒng)中使用的可行信息。這使業(yè)務(wù)領(lǐng)導者可以更快地做出更好的業(yè)務(wù)決策?！?/p>

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

當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，通常會想到語音和視頻。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)中獲取價值的實例，或者如何改善未來使用這些格式和其他格式的示例。Anexinet公司高級分析總監(jiān)Brian Atkiss指出，像自然語言處理(NLP)這樣的人工智能學科在企業(yè)如何使用他們的語音數(shù)據(jù)、從語音分析到語音到文本轉(zhuǎn)錄方面創(chuàng)造了相當多的新改進。

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)量保證和培訓而錄制視頻或音頻，實際上就是在使大數(shù)據(jù)變得更大。人工智能驅(qū)動的新分析機會也徹底改變了與通話記錄和其他語音數(shù)據(jù)相關(guān)的存儲挑戰(zhàn)。視頻文件的處理可以帶來類似的機遇和挑戰(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)的價值。

IBM Watson企業(yè)視頻產(chǎn)品高級總監(jiān)Chris Zaloumis說：“人工智能技術(shù)使企業(yè)能夠通過高級元數(shù)據(jù)豐富功能和以前未開發(fā)的見解來理解和優(yōu)化視頻內(nèi)容庫。從提高參與度和增加可發(fā)現(xiàn)性到自動化隱藏式字幕和進一步提高包容性，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)境中運營?！?/p>

語音對文本技術(shù)在提高視頻應(yīng)用程序的可訪問性和包容性方面，包括在實時訂閱源中，可以起到巨大的作用。Zaloumis說，“像人工智能驅(qū)動的實時和按需自動字幕顯示，這樣的實用應(yīng)用程序為聽力障礙員工和聾啞人彌合通信的鴻溝提供幫助?！?br /> ? ? ?