自主管理内容的力量

如果你曾经有幸观看过空手道或柔道大师的练习，你可能会被他们从冷静、受控的动作中散发出的难以置信的力量所震撼。这种轻松的表现是大师通过不断调整组成整体的各种内部系统（身体、脑、心）并使这些系统能够瞬间和不断地相互交流而实现的。 大师知道自己的能量资源在哪里以及如何根据特定技巧的背景有效地利用它们。

一家经营良好的企业以类似的方式运作。其资源越有组织和可访问性，其各种系统之间的沟通就越好，企业就越能够在需要时有效地转向、扩大和发展规模。

今天，许多企业都在苦于处理大量快速生成的内容，这些内容尚未被适当地上下文化或在内部系统中组织。他们热情地拥抱新技术，就像一名白带更关心装备而不是能够将装备变成合法制服的技巧一样。

解决这个困境的方法是自主管理内容。自主管理内容是指使用人工智能和神经网络来简化和加强内容创建过程，通过智能标签、元数据模板和模块化内容来实现。这些策略与强大的数字资产管理（DAM）框架相结合，帮助企业向正确的受众在高意向点传递一致的、符合品牌的信息。

统一（和交互式）资产库的重要性

技术的目的，理想情况下，是简化人类的生活，使我们的工作变得更容易。数字资产管理为企业的内容提供了一个单一的真实来源。这在保持资产有序方面非常有帮助。但是，当涉及多个用户（通常从多个位置工作）管理DAM时，企业仍然可能遇到问题，如果资产不容易找到。

事实证明，这是一个常见的问题。最近的一项调查显示，超过50%的高管报告需要一个解决方案来提高内容的可发现性、重用性和个性化。

问题的一部分是，人们倾向于认为DAM是一个静态的资产仓库。但是，当DAM得到正确技术的支持时，它可以成为一个交互式的解决方案——一个自我管理的内容中心。

人工智能和神经网络在数字资产自我管理中的作用

元数据是自我管理内容成功的关键。元数据是用户在将资产上传到DAM时提供的对资产的描述。这可以包括与内容常相关的单词或短语、资产的更长文本描述以及特定于业务的术语（例如，如果资产与特定产品或活动相关）。

“自我管理”的元素是通过集成神经网络和人工智能实现的。这些技术可以使用图像识别、语音转文本转录和光学字符识别（OCR）等功能来自动标记资产。这增强了元数据的价值并优化了模块化内容策略，可以帮助整个组织扩展内容运营。它还支持自然语言搜索能力，使内容对没有元数据或目录结构先验知识的用户更容易发现。

自我管理内容系统还通过自动执行内容标记和分类等耗时任务来显著简化工作流程。这些系统还提供增强的报告功能，并提供有关内容性能和用户参与度的见解。

自我管理内容如何为企业带来价值

从管理的角度来看，自我管理内容可以减少开支，提高效率，如上所述。但它还使用户能够构建模块化的内容策略，这最终可以为客户在不同渠道上提供连贯的体验——这可以提高企业的盈利能力。

模块化内容块本质上是为特定客户群体策划的内容块。一旦创建，它们就可以存储在DAM中并集成到用户工作流中，以便用户在处理项目时可以轻松访问这些块。人工智能驱动的元数据向用户显示这些策划的内容块在DAM中的位置，以及相关的上下文、建议和丰富的数据。这种结构中的自我管理功能——为用户节省了成千上万个小时，否则他们将花费这些时间搜索上下文相关的资产——可以帮助企业将内容重用率提高至少10%，这可能每年节省数百万美元。

在您的DAM中实现人工智能：如何开始自我管理内容

有很多方法可以让公司开始将DAM带入自我管理内容的动态世界。以下是一些入门建议：

• 自动化智能分类（智能标签）： 使用人工智能自动提取反映视觉细节、上下文相关性和情感基调的相关关键字。人工智能驱动的DAM可以让用户重用内容、生成变体并在创建有意义的活动时重新获得数小时的搜索时间。
• 预测（和预防）需求： 使用人工智能预测资产相关性并自动化内容生命周期，让图书馆保持新鲜和相关性，而无需手动监督。预测分析可以帮助指导内容策略并在影响生产之前识别资产库中的差距。
• 确保合规性和监管合规性： 使用人工智能自动执行合规性检查，以扫描和验证资产是否符合监管和道德标准，减少风险并加快公共使用的批准速度。

自我管理内容将智能技术的力量与数据的添加结合起来，形成一个整体的、上下文丰富的生态系统，使智能DAM系统能够轻松识别、增强和重用相关资产。

就像大师通过实施经过验证的技术来教导他们的系统保持一致一样，人工智能驱动的技术的添加可以将您的内容创建方法从无序的混乱状态转变为有序、可访问和掌握的状态。