基于AI的数据分类的四个优点

描述

如果您的业务依赖于手动流程来分类巨大的非结构化数据,那么您可能不会产生凹陷。输入:基于AI的数据分类解决方案,对您的企业具有许多优势。

这是您可能听到的统计数据:大约80%的企业数据是非结构化的,这意味着它存在于无法容易地用于制定关键业务决策,满足合规性要求和其他重要业务需求的格式。为实现这些关键目标,数据分类已成为企业必然。但是你有没有停止考虑一项任务手动分类所有非结构化数据的任务是多大的?

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数据爆炸

据估计,我们每天都会生成2.5千万千万个字节 - 并且该数字继续增长。到明年,预计数据生成率将在地球上每人每天达到146英镑。*对于个别组织,数据生成水平是惊人的。从银行和保险部门到能源和生命科学,从数百万客户和研究举措中产生的数据导致了类似的爆炸。

这种浪涌手段 数据分类的任务大大超过人类能力。知识工作者花费大部分时间只是发现和准备数据,但大多数企业数据仍然无法访问的事实突出了商业数据分类需求如何单独达到业务数据分类需求。

自动化文档分类是推动改进的业务AI智能之家和减少通过减少非结构化企业数据来实现的合规性风险的关键。

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以下是四种关键方式 使用机器学习的文档分类 可以帮助您的组织跟上日益增长的数据分类需求。

1.自动数据分类可以提高可访问性

在企业创造每天的内容中,存在大量有价值的商业信息 - 以及充其量的数据是占用空间,并且在最糟糕的情况下,引入了错误和歪曲的洞察力。由于它是冗余,过时或微不足道的事实,至少三分之一的企业数据是没用的(腐烂的)**,但由于腐烂往往嵌入在所有其他组织数据中,几乎不可能执行级别面向细节的交叉检查,需要手动识别和消除它。

然而,对于计算机,在无数的数据集中搜索以查找和过滤ROT是一种可自动任务,可以执行高精度。作为渐进式数据分类过程的一部分,机器能够识别和杂草腐烂并提高高质量数据的可访问性。

2.自动数据分类燃料生产率和ROI

如前所述,知识工人可以花费大部分时间发现和准备数据 - 甚至那么,大多数组织仍然无法在其非结构化信息中产生凹痕。并考虑如何产生快速的数据,组织将不得不承担薪金并相关的车载成本,以雇用更多员工手动跟上需求。

添加到手动数据分类的财务收费,机会成本可能因无法快速有效地利用新数据而产生的业务决策。企业也可以在其文件中征收合规性惩罚和其他通行证,并在其文件中未识别(并因此无抵押)个人身份信息(PII)。通过手动方法自动化文档分类的准确性可以显着降低这些成本和风险,而是推动生产力并增加基于数据的任务的投资回报率。

3.更快,更好地识别风险数据

无论是由于数据违规或合规规定,身份不明的PII都是任何组织的滴答时间炸弹 - 而且更快的企业可以在其数据商店中识别PII,可以采取速度来确保这种敏感信息并减少任何相关风险。从旧版文书工作到电子邮件,非结构化数据往往与PII一起骑行,从而更好地进行数据分类企业势在必行。

自动文档分类的快速步伐是指企业有效地爬行数据和识别PII的手段,即使生成新数据,也可以降低风险。通过爬行所有现有文档存储库,并将非结构化文档转换为可搜索的文件,企业可以轻松确定PII位于其数据存储中的位置。这些数据的分类进一步提高了组织的评估和解决PII来源的能力,删除包含敏感信息的无值的文件,在没有业务用于所述内容的情况下,并保护必须保留的PII。

自动化数据分类提供了一种符合,可扩展和持续的方法,用于解决与流氓PII相关的日益增长的业务风险。

4.加快业务决策

无论是处理保险还是使用实时客户数据来识别新的业务增长机会,文件分类使用机器学习可以帮助加速更好的业务决策。这是由于纯加工速度的差异 - 虽然它可以采取人类小时和小时来梳理到所需信息的数据,但自动数据分类增加了组织快速有效地访问准确,高质量数据的能力 - 这意味着它们可以使用那个数据要快得多。

包起来

企业今天需要快速的数据分类能力来实现关键业务信息。但是,如果您依靠手动流程来对您的非结构化数据存储分类,那么您可能不会产生凹痕 - 并且可能是收集有价值的AI智能之家并在此期间降低合规风险的机会。

安排直播演示 要查看第一手Adlib如何通过使用机器学习来实现智能信息治理和内容清晰度,并使用机器学习进行文档分类。

参考:
*数据生成率
** 腐败信息

贡献者

战略合作伙伴经理,Adlib软件

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