In der Vergangenheit haben wir bereits erörtert , wie wichtig es aus verschiedenen Gründen ist, hochwertige Metadaten hinzuzufügen. Natürlich verbessern bessere Metadaten alle Aspekte der Suchleistung. Außerdem können die richtigen Identifikatoren und Tags Ihnen Business Intelligence, Audit-Unterstützung, Ideen für zusätzliche Einnahmequellen und vieles mehr bieten. Die wahre Goldgrube liegt in der Umwandlung unstrukturierter Daten in strukturierte Daten.

Hier eine einminütige Einführung in die Bedeutung von Metadaten:

Das Hinzufügen dieser zusätzlichen Informationen zur Beschreibung Ihrer Dokumente kann wie eine große Aufgabe erscheinen, und das ist sicherlich wahr, wenn Sie nicht die besten Werkzeuge verwenden. Aber keine Angst. Die heutige künstliche Intelligenz hilft Ihnen, bessere Metadaten mit weniger Aufwand zu erstellen und hinzuzufügen. Außerdem funktioniert sie mit allen Arten von Dateien, einschließlich Text, Grafiken, Audio und Video.

Wie intelligente Dokumentenmanagementsysteme die Erstellung von Metadaten verbessern

Trotz der offensichtlichen Vorteile, die hochwertige Metadaten mit sich bringen, kann das Hinzufügen von Metadaten zu unzähligen Dateien und Datensätzen ein unglaublich zeitaufwändiger und mühsamer Prozess sein. Möglicherweise haben Sie nicht die Arbeitskraft, Hunderttausende von Text-, Bild- und Videodateien zu durchforsten, um relevante Schlüsselwörter auszuwählen. Und selbst wenn Sie über die nötigen Ressourcen verfügen, ist das vielleicht nicht der beste Einsatz Ihrer Mitarbeiter. Die Fortschritte in den Bereichen KI und maschinelles Lernen können den menschlichen Aufwand minimieren und hervorragende Ergebnisse liefern .

Wie funktioniert KI bei der Erstellung von Metadaten?

Diese Liste gibt einen grundlegenden Überblick über die Arten von KI-Technologien, die Systeme zur Unterstützung bei der Erstellung von Metadaten verwenden:

• Verarbeitung natürlicher Sprache: Diese Systeme können Sprache auf eine Weise verarbeiten, die der Arbeitsweise des menschlichen Gehirns sehr ähnlich ist. NLP kann nach Mustern in Text-, Bild- und Audiodateien suchen.
• Statistisches Lernen: Diese Technologie stützt sich auf statistische Modelle, die dabei helfen, wichtige Informationen aus großen Datenmengen herauszufiltern.
• Neuronale Netze: Diese Art von Technologie findet Muster, indem sie Informationen mit neuronalen Netzen durchforstet, die so konzipiert sind, dass sie ähnlich wie organische Neuronen im Gehirn funktionieren.
• Tiefes Lernen: Diese fortschrittlichen Systeme sind in der Lage, verschiedene Informationsschichten zu durchsuchen, um Bedeutung, Muster und Vergleiche zu extrahieren.

KI kann Metadaten aus allen Arten von Dateien extrahieren

In der Vergangenheit assoziierte man die Indexierung hauptsächlich mit Textdokumenten. Moderne KI ist nicht nur auf Textdateien beschränkt. Ein Beispiel: Die Gesichtserkennung in Las Vegas kann bekannte Betrüger und Kartenzähler in Videobildern identifizieren. Sie haben vielleicht auch schon Beispiele dafür in beliebten sozialen Netzwerken gesehen. Zum Beispiel erkennt Facebook, dass auf dem Foto eines Familientreffens Tante Wanda zu sehen ist, und schlägt eine Markierung vor. Die Sprachverarbeitung kann die Bedeutung von Sprache in Audiodateien extrahieren. Durch die Kombination verschiedener Techniken lassen sich auch aus Videodateien Tags extrahieren.

So können Sie mit Hilfe von KI Metadaten zu Text-, Grafik- und Videodateien erstellen und hinzufügen. Die heutigen Suchmaschinen können beispielsweise MP3- und JPG-Dateien sowie HTML- und PDF-Dateien indizieren und kategorisieren. Ein intelligentes Informationsmanagementsystem kann dasselbe in Ihrem Unternehmen tun.

Hier einige Beispiele von CMSWire für die Verwendung intelligenter Systeme zur Kategorisierung verschiedener Dateitypen:

Bilder: Das Gesundheitswesen hat sich bei allen Arten von medizinischen Scans stark auf die Bilderkennungstechnologie verlassen. Andere Branchen können diese Technologie nutzen, um gescannte Dokumente, einschließlich Handschrift, zu kategorisieren. Wenn Sie schon einmal einen handgeschriebenen Scheck am Geldautomaten eingezahlt haben, haben Sie diese Art der Bilderkennung wahrscheinlich schon einmal bei der Arbeit gesehen.

Audio: Gängige Beispiele für intelligente Sprachverarbeitung sind Amazon Alexa und ähnliche Heimsysteme. Wahrscheinlich haben Sie auch schon Voice-to-Text verwendet, um Textnachrichten zu verfassen oder Suchanfragen auf Ihrem Mobiltelefon zu stellen. Dieselbe Technologie kann Muster in den Audioaufnahmen Ihres Unternehmens finden.

Video: Die Analyse von Videodateien kombiniert die KI-Technologie, die zur Verarbeitung von Bildern, Text und Audio verwendet wird. So können Sie beispielsweise alle Teilnehmer eines Meetings mithilfe der Gesichtserkennung einer Aufnahme markieren. Ebenso können Sie Zeitindizes für ein Video festlegen, um den genauen Zeitpunkt zu finden, an dem ein bestimmtes Thema diskutiert wurde.

Menschen machen die KI-gestützte Metadatenerstellung immer noch besser

KI kann dazu beitragen, den Aufwand zu verringern und in einigen Fällen die Qualität Ihrer Metadaten zu verbessern. In den meisten Fällen können intelligente Systeme Projekte ermöglichen, für deren rasche Durchführung Ihnen bei manueller Durchführung die Zeit oder die Mittel fehlen würden. Noch besser ist, dass diese Systeme bei ihrer Arbeit lernen, so dass sie mit der Zeit immer bessere und nützlichere Ergebnisse liefern können. Da die Maschinen nie müde werden oder sich langweilen, können sie auch dazu beitragen, die Fehler zu minimieren und zu beseitigen, zu denen Menschen neigen.

Hier ein einfaches Beispiel: Wie schnell könnte der schnellste Datenbearbeiter 500 Dokumente durchsehen, um Instanzen von Sozialversicherungsnummern zu finden und diese Dokumente dann als sensibel zu kennzeichnen? Vielleicht ein paar Tage. Intelligente KI für das Informationsmanagement kann dies in Minuten, wenn nicht gar Sekunden, erledigen. Das ist die Art von Leistung, über die wir hier sprechen.

Sie sollten dennoch verschiedene Interessengruppen einbeziehen, um zu bestimmen, welche Arten von Metadaten Sie benötigen, um Regeln innerhalb des Systems zu erstellen und die Ergebnisse zu überprüfen. Anhand dieser Regeln können Sie sowohl die intelligente Software als auch Ihre Qualitätskontrollteams steuern. Grundsätzlich gilt: Je höher das Risiko einer bestimmten Information ist, desto mehr müssen Sie sich auf Menschen verlassen, um die Informationen mit Hilfe von Governance-Regeln und Qualitätsprüfungen zu normalisieren.

Sie könnten verschiedene Arten von Informationen priorisieren, damit Sie mehr Zeit für die spezifischen Dokumente aufwenden können, die den größten Wert und die größten Risiken mit sich bringen. Sie könnten auch damit beginnen, Ihre intelligenten Systeme mit Informationen niedriger Priorität zu testen, damit sowohl Sie als auch Ihr KI-System lernen, besser zusammenzuarbeiten.

Sehen Sie die intelligente Metadatenerstellung in Aktion

Sie müssen nicht auf die Zukunftstechnologie warten, um intelligente Computersysteme in das Informationsmanagement einzubeziehen. Hier bei M-Files bieten wir Ihnen gerne eine kostenlose Testversion oder eine Besichtigung an, um Ihre Fragen zu beantworten.