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人工智能与信息生命周期
2019年10月25日 由 TGS 发表
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如今，许多机构都在努力提高它们的记录和信息管理(RIM)程序的效率，所以记录管理人员需要以新的方式管理信息。这需要在资金和资源上进行投资，机构应该转向更优化的IT环境，包括托管、云服务、自动化业务流程，以及非核心流程的外包。通过让机构重新利用其空间，重新分配其资源，以达到一个新的数字成熟水平。机构所经历的信息量，以及信息种类的增加，使它们面临着额外的风险，例如：数据侵入、网络攻击。机构若想减轻这种风险，不仅要保护信息的存储位置和访问方式，还要设置和实施保留政策，使他们能够知道，什么时候可以合理地销毁哪些信息。
这样不仅能大大增强安全性，抵御额外风险，还可以更好地为审计或其他遵从性活动做准备，因为，机构会很清楚的知道，自己拥有什么、它位于何处、以及必须保留它多长时间。
通过了解信息的价值，机构可以做出更好的决定来推动其使命向前发展。将人工智能集成到信息生命周期管理功能中，可以使各机构能够一次性对信息进行分类和提取，然后在下游重用。
机构应该考虑使用具有机器学习能力的人工智能来自动分类、提取、丰富物理和数字内容。基于Mlb的机构物理和数字信息分类，为信息增加结构、上下文和元数据，可使其更加好用。由此产生的丰富内容，可以在跨机构的治理和工作流方面增强自动化。上述构想，可以通过以下方式实现：
- 应用神经网络和深度学习来提供高影响的结果。
- 通过ML/AI分类和可视化功能提供图像。
- 丰富基于Mlb的分类，解锁黑暗数据。
- 集成分析以从丰富的数据中获得见解。
- 应用和制定用户留存、隐私和安全政策以降低风险。
- 将工作流自动化。
最终，将人工智能与全面的信息生命周期管理方法相结合后，机构就可以把多种文档格式纳入单个系统，在适当的位置，应用ML算法，并根据需要，添加或替换这些算法，提供更深入的见解，以实现更高的效率，与此同时降低风险。（注：全面的信息生命周期管理方法，其中大都包括全面的AI和ML功能。）
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