Baklib AI 助力客户内容管理的三种方式
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巴克励步
去年Baklib收集250多个产品创新想法，聚焦AI驱动DAM系统实际应用，通过自然语言搜索、重复文件管理器、人脸识别三种方式助力客户内容管理，并设Baklib Labs研发新AI解决方案。
去年，我们通过进行300多次客户访谈和分析10,000多条客户洞察，收集了250多个产品创新想法。
我们大大加强了对在Baklib构建的任何新功能的实际应用和潜在商业成果的关注。
在内部，我们称之为“期望回报”。换句话说，客户希望知道，由AI驱动的数字资产管理（DAM）系统（DAM）所做出的承诺是可实现的现实，而不仅仅是雄心勃勃的梦想。
本着这种精神，我们认识到，能够更快速、更轻松地定位和管理数字资产对我们的用户来说变得越来越重要。这正是为什么它最近成为Baklib的一个关键关注点，旨在研究如何利用人工智能让内容管理对我们的客户来说更加容易。
Baklib AI助力客户内容管理流程的三种方式
1. 自然语言搜索
传统上，存储文件的平台内的搜索功能依赖于元数据，这些数据通常是手动输入系统的。这种方法的问题在于，搜索的有效性完全取决于资产关联的元数据的质量。
自然语言搜索利用先进的自然语言处理技术来理解日常对话语言，并根据图像中的对象返回上下文相关的结果。
与使用关键词和完全依赖元数据相比，这提供了一种直观得多的内容搜索方式。
自然语言搜索目前针对英语查询进行了全面优化，但也支持西班牙语、葡萄牙语和加泰罗尼亚语等多种语言进行简单查询。
2. 重复文件管理器
重复文件管理器是一项关键能力，它通过快速、轻松地识别、检查和消除重复文件，帮助 Baklib DAM 用户保持其资源库井然有序。这意味着，只有最新、最相关的文件会保留在使用中。
这降低了资产存储效率低下的问题，并帮助团队维护一个整洁有序的DAM，从而整体上提高了资产的可见性和内容的完整性。
3. 人脸识别
此功能允许用户在上传时，对海量图片资产中的人物进行实时标记。他们只需首先将一个人与一张初始图片中的面孔关联起来即可。
观看索伯集团的高级传播经理 Will Ponissi 解释 Baklib 的AI驱动人脸识别功能如何在其每个一级方程式赛季中为其团队节省数百小时。
通过 Baklib 节省时间、降低成本并掌控内容管理
Baklib 的使命是支持和激励全球品牌为其客户创造和提供卓越的内容体验。我们通过 Baklib 的AI驱动DAM解决方案——当今市场上集成度最高的平台——帮助他们应对内容激增带来的复杂性和混乱局面。
除此之外，我们还推出了内部创新孵化器 Baklib Labs，这里有一支由机器学习工程师、数据科学家、研究员和法律专家组成的专门团队，持续为 Baklib 产品研发新的AI驱动解决方案。
本博客基于Baklib网络研讨会《Baklib AI 赋能内容管理的三种方式》的内容整理，您现在可以点播观看。
