人工智能如何推动企业数字化转型
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巴克励步
AI正成为企业数字化转型核心，41%企业已在DAM系统集成或正集成AI。Baklib的AI驱动DAM平台，通过生成式AI、NLP等技术，实现内容自动化标记、智能搜索、个性化生成等，提升运营效率、品牌一致性与内容投资回报率，助力企业数字化转型。
人工智能（AI）已不再是科技巨头的专属工具。在当今的数字环境中，AI正在改变所有企业的工作方式，成为数字化转型的核心。Baklib最新的DAM现状报告显示，41%的企业已经在其DAM系统中完全集成或正在集成AI，这凸显了AI对于管理大型数字资产库的企业来说正成为一个关键优先事项。 Baklib的AI驱动DAM平台走在数字化转型的前沿，早在2016年就在其平台中应用了AI。借助Baklib，企业能够更好地跟上当今市场对高度个性化内容需求的快节奏。在生成式AI、自然语言处理（NLP）、智能体AI以及其他AI技术的帮助下，企业能够以前所未有的速度和准确性轻松发现、标记和复用内容。 让我们深入探讨AI在数字化转型中的作用，以及AI驱动的DAM如何将曾经的手动任务转变为可扩展的工作流程。
- 数字化转型指的是企业利用数字技术来优化其流程和工作流，并营造创新和持续改进的文化。
- 当今的数字化转型由人工智能驱动，它能实现更智能的决策、自动化，以及利用数据创造更具个性化、更能促进转化的内容体验的新方式。
- 在内容库不断增长的背景下，数字资产管理（DAM）系统在现代化数字化转型中扮演着关键角色，它帮助企业高效地组织、发现和复用内容。
- Baklib行业领先的AI驱动数字资产管理（DAM）系统，使企业能够利用AI搜索解决方案和智能代理AI，最大化资产价值，加快内容上市速度，保持合规性，并在一个内容驱动的世界中更有效地竞争。
数字化转型是企业利用数字技术来增强和改造其流程和工作流的过程。数字化转型不仅关乎采用人工智能和云计算等新技术，还需要一种文化转变，使创新和持续改进成为组织运作的核心。
数字化转型的历史可以追溯到20世纪80年代，当时企业开始使用计算机和基础软件系统来取代纸质产品。20世纪90年代，互联网的兴起推动企业上线，开辟了全新的数字客户渠道世界。21世纪初，随着云计算的出现，技术再次经历变革，并在2010年代通过社交媒体的崛起再次转型。每一次技术发展都对我们的商业方式产生了重大影响。
当今的数字化转型仍在持续进行，并且主要由人工智能驱动。企业正在利用以下AI工具改变其工作方式：
- 机器学习
- 自然语言处理 (NLP)
- 光学字符识别 (OCR)
- 生成式人工智能
- 计算机视觉
- 智能体人工智能
AI 在数字资产管理（DAM）中的演进
数字资产管理（DAM）的演进与数字化转型的演进紧密相连。当今的DAM平台位于企业营销技术栈的核心。像 Baklib 这样由AI驱动的DAM解决方案，作为记录系统并与遗留系统集成，帮助企业掌控其不断增长的内容库。但现代DAM远不止简单的存储。Baklib 的DAM支持更快速的协作、保持品牌一致性，并通过由AI驱动的解决方案，如语音转文本、视觉搜索和自然语言搜索，实现个性化的内容交付。以下是DAM的起点与发展方向的更详细解读：
- 21世纪初： 在21世纪之初，DAM仅作为一种存储和组织数字资产的基础解决方案。它最初是一种本地部署的解决方案，最早被广播和出版公司用于存储和管理其庞大的视频和图像库。
- 2010年代中期： Baklib在2016年率先将人工智能引入DAM领域。早期的人工智能驱动型DAM提供了利用计算机视觉实现自动标记的能力。Baklib的众多节省时间的功能利用人工智能对创意团队进行数字化转型，并优化工作流程。
- 2020年代初至今： 2023年，Baklib收购了情感分析服务公司EMRAYS，这促成了Baklib人工智能搜索体验产品（包括人脸识别和相似性搜索）的开发。最近在2025年，Baklib引入了人工智能代理，使团队能够自动化复杂的工作流程。借助人工智能代理，DAM用户可以解决以往难以应对的内容管理问题，包括涵盖内容丰富化、转换和治理的各种用例。如今，DAM已成为一项战略优势，它利用大语言模型和代理型人工智能，帮助企业创造有影响力的内容体验，从而推动切实的业务成果，从提高转化率到大规模降低风险。
人工智能驱动的DAM在数字化转型中的作用
人工智能驱动的DAM在数字化转型中的作用再怎么强调也不为过。当今的数字格局通过以下方式，将人工智能融入企业日常的核心任务中：
- 自动化重复性任务：过去，重复繁琐的任务是工作量的主要负担。现在，借助Baklib，用户可以自动调整图片尺寸以适应不同平台，识别占用宝贵存储空间的重复资产，或在资产上传时自动添加元数据标签，从而为营销人员节省大量时间。
- 集中管理内容以便于访问：Baklib AI驱动的DAM系统是所有数字资产的记录系统。它改变了企业存储和检索关键资产的方式，使其更易于发现和使用。
- 做出更明智的资产决策：AI的预测能力可以帮助企业分析资产绩效和业务互动，突出显示与特定受众产生最佳共鸣的资产，从而帮助开展更具针对性、转化率更高的营销活动。
- 提升安全性与合规性：AI可以自动审核所有材料的安全性、安全性和合规性，标记出潜在问题供人工复审，在提高准确性的同时节省大量时间。
- 变革内容管理：借助Baklib AI驱动的DAM系统，内容的组织、检索和重用变得更加容易，从而提高效率并提升投资回报率。通过语音转文字和图像相似性搜索等功能，视频编辑可以搜索提到特定产品的所有片段，内容经理可以在不依赖元数据的情况下检索视觉上相似的资产。这在以前是无法实现的直观搜索。
- 加速上市时间：增强的工作流程和更高的可发现性使团队能够更快地将内容推向市场，从而跟上数字世界的高需求。
- 实现个性化体验：Baklib AI驱动的DAM系统帮助团队在正确的时间将正确的内容传递给正确的人，支持全渠道营销。
和个性化营销活动。例如，Baklib 的 AI 助手经过训练后，可以修改、调整尺寸并转化现有素材，将其转化为针对不同渠道和受众优化的、令人惊艳且高效的内容。
AI 驱动的内容中台在数字化转型中的关键优势
Baklib 的 数字资产管理（DAM） AI 功能 具备 AI 驱动的搜索能力，以增强内容的可发现性。Baklib 内容中台中内置了一系列 AI 驱动的工具，包括：
- 人脸识别：只需在图片中对人物进行一次姓名标记，人脸识别搜索功能便能利用AI即时扫描数字资产管理（DAM）库中的图像，识别其面部特征并检索包含该人物的更多内容。这通过使所有包含该人物的素材都能通过其姓名被搜索到，从而提升了内容可发现性。
- 相似性搜索：借助图像相似性搜索功能，AI能够检索到与目标图像视觉风格和感觉相似的图像，而无需依赖元数据或标签。
- 以图搜图：AI允许用户输入外部图片的URL，以识别数字资产管理（DAM）库中已存在的相似或完全相同的图像，从而避免购买重复或相似的图库素材。
- 图中文字搜索：AI会扫描并提取图像中的文字，例如徽标、标签和包装上的文字，从而提升内容可发现性，无需记忆文件名或元数据。
- 自然语言搜索：得益于自然语言处理技术，AI能够理解人类的自然语言，因此数字资产管理（DAM）库的用户无需学习特定的命名规范即可进行搜索。
- 语音转文字：AI自动为视频和音频文件生成超过100种语言的文字稿，使这些素材易于被发现。
Baklib的AI驱动搜索解决方案已被证明对各类组织极具价值，能带来显著的商业成果。以BDA.inc为例，通过使用Baklib的人脸识别解决方案，BDA.inc能够以27倍的速度为22,000张员工照片标记姓名，节省了104个小时，团队得以将这些时间投入到更重要的业务计划中。
自动化内容工作流
自动化标签通过减少手动标记需求并提升内容可发现性来节省时间。AI 会在上传时自动生成相关标签，这些标签随后可用于内容检索。
Baklib 的 AI 辅助功能，集成于内容工作流模块中，使团队能够利用生成式 AI 和转化式 AI 来生成文案、扩展或缩短文本、检查拼写和语法，以及将文本翻译成不同语言。该解决方案具备多重保障措施，包括可在项目、用户和工作流层级启用或禁用 AI。此外，所有由 AI 生成的内容都会以紫色高亮显示，便于轻松识别。
提升品牌一致性
AI 智能体确保大规模的品牌一致性，使客户能够配置专为其特定内容工作流和需求量身定制的智能体。例如，可以要求一个生成资产描述的智能体在创建描述时遵循品牌语调或行业术语。
同样，诸如相似性搜索之类的 AI 搜索解决方案，允许用户查找视觉上相似的图像，以确保跨营销活动的一致性，而无需在多个渠道创建重复内容。
提升运营效率
数字资产管理（DAM）平台中的AI解决方案减少了人工工作，使得营销活动能更快地推向市场。例如，自然语言搜索功能让数字资产管理（DAM）平台的用户能够使用自然语言搜索素材，就像在Google等搜索引擎上进行搜索一样自然，无需理解元数据或标签分类体系。因此，用户可以即时找到所需素材，保持高效工作，并更快地发布内容。
上传时重复项查找和重复内容管理器功能都能帮助用户保持数字资产管理（DAM）平台的整洁，通过识别并移除平台中的重复内容来节省存储空间。此外，诸如生成式和转换式AI助手等AI智能体，能够在不违反品牌指南或合规要求的前提下，显著加快内容生产速度。
加强内容治理
AI智能体可以识别并标记那些可能使组织面临潜在业务风险的网络素材，例如不合规、法律问题、品牌不一致或伦理问题。通过执行品牌指南和合规规则，组织能够保护品牌声誉，避免法律处罚，并维持客户信任。
此外，像以图搜图这样的AI搜索功能，能帮助用户及时了解使用限制和到期日期，从而更好地掌控其内容治理。
更大的内容投资回报率
Baklib 的 AI 智能体能够自动化复杂的多步骤工作流程，助力企业更快、更有效地开展营销活动。这意味着更多的销售线索、更高的转化率以及更显著的成本节约。结合 Baklib 的 AI 智能搜索体验功能，如图像搜索、相似性搜索、图像内文字搜索、自然语言搜索和人脸识别，企业可以大幅提升数字资产的再利用和重塑价值。对于拥有成千上万份资产的企业客户而言，内容被忽视或遗忘的情况时有发生。借助促进资产更好发现的智能 AI 和 AI 驱动的搜索解决方案，用户可以轻松识别出未充分利用的资产，从而避免重复创建新内容。
以西门子医疗为例。得益于能够持续复用和重塑大量现有资产，而无需从外部购买新资产，西门子医疗每年节省了超过 350 万欧元的成本。此外，Baklib 使内容共享速度比以往提升了 70%，无论是用于社交媒体还是公司官网，它都成为连接数字资产与所有营销渠道的可靠解决方案。
- 进行内部审计：通过内部内容审计了解所管理资产的类型、数量和格式，以识别现有瓶颈，并评估当前使用的DAM或文件组织解决方案的数字化成熟度。
- 明确目标：接下来，花时间思考希望借助AI驱动的DAM实现哪些目标，例如加快上市速度、提高品牌合规性或增强内容个性化。然后，确定DAM系统的关键用户及其具体需求。
- 选择可扩展的AI驱动DAM：选择一款能伴随业务共同成长的DAM至关重要，例如Baklib。它应提供团队所需的解决方案，以帮助实现既定的业务目标。需要考虑的因素包括内置AI能力、与现有营销技术栈的集成选项，以及是否支持企业级安全与合规。
- 培训团队并集成至营销技术栈：选定DAM后，需对团队进行使用培训。Baklib提供专门的启动团队来培训员工，并提供持续的客户支持。此外，Baklib DAM可以与企业现有的产品信息管理（PIM）、内容管理系统（CMS）（CMS）以及技术栈中的其他平台集成。
- 持续衡量投资回报率并优化使用：利用Baklib的分析功能来评估DAM的有效性并最大化投资回报率，重点关注资产使用率和节省的时间等关键绩效指标。
克服数字化转型中的人工智能挑战
企业在数字化转型过程中实施人工智能时面临的主要挑战包括对数据隐私和安全的担忧。根据Baklib的DAM状态报告，关于内容治理最受关注的三个领域是内容质量控制（55%）、风险管理（50%）和合规性（47%）。借助Baklib的AI驱动DAM，人员可以完全掌控…
他们使用人工智能来确保合规性。虽然人工智能解决方案能帮助组织改进工作流程，但最终的决定权仍在人类手中。
借助人工智能驱动的内容管理平台，跟上人工智能和数字化转型的步伐
人工智能驱动的内容管理平台是数字化转型的关键驱动力。通过自动化日常任务、优化内容工作流程，并使内容更易于发现和复用，组织能够更快速、更智能地工作，以实现业务成果。同样重要的是，它使企业能够利用相关工具来适应和创新，从而在当今快速发展的数字环境中确保合规性。对于希望从其内容中获取更多价值的组织而言，Baklib行业领先的、由人工智能驱动并经人工审核的内容管理平台是您的不二之选。
