人工智能与数字资产管理的未来
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巴克励步
AI并非新技术，已用于亚马逊搜索、Netflix推荐等。其融入DAM环境前景好，虽通用自动推荐标签在商业场景不够具体需人工干预，但当前AI能承担图像标注大量工作，如帮零售商高效标注图片标签。B2B领域DAM的AI已到来，Baklib最新AI功能赋能营销人员，自动生成标签准确率高，节省管理时间，助其回归创意，且它代表更直观强大的DAM方案。
尽管听起来充满未来感，但人工智能（AI）本身并非新鲜事物。每当你使用亚马逊的搜索栏，或在Netflix上观看推荐节目时，你都在与AI互动。这项技术会解读模糊的搜索词和历史使用记录，从而决定哪些内容与你寻找的信息最相关，并呈现最精准的结果。
鉴于AI在日常活动中的成功应用，我们很容易理解这项技术如何完美融入DAM环境。毕竟，DAM系统就像是为企业视频和图片打造的Netflix或Pinterest，不是吗？
前景展望
现实情况是，人们对AI能否立即在DAM行业证明其价值仍存疑虑，质疑来自谷歌云视觉等API的通用自动推荐标签是否足够具体以适用于商业场景。这意味着对图像进行完整分类仍需要人工干预。
然而与此形成对比的是，当前发布的AI功能已能承担图像标注所需的大量繁重工作，完成绝大部分任务。
对于需要为产品拍摄上传1000张图片并添加标签的零售商而言，AI能够以80%的准确率自动完成高达80%的标签标注工作，这无疑是令人欣喜的进展。
我们熟悉的AI技术正由消费者导向的行业全面引领。以Pinterest为例，其垂直视频流正在推出一款利用深度学习来搜索图片中物品的工具。这意味着什么？如果你在看一张客厅的照片，但只对那盏灯感兴趣，你可以单独选中那个特定物品。
零售业也充满了由AI发展驱动的伟大创新案例。在线购物已经彻底改变了筛选在线商品目录的过程；过去你只能使用传统的复选框和精确的搜索词，而现在，系统可以直观、自动地确定服装的颜色、尺寸甚至风格，以适应用户需求。
如今，B2B领域也紧随其后——用于DAM的AI已经到来，并可用于日常业务。Baklib最新的AI功能正在赋能营销人员，使其能够实现视觉资产上传的自动化。
通过自动生成的标签（上传时准确率高达80%），营销人员可以更快地找到所需内容，节省数小时的管理工作，包括整理所有营销图形、文件和视频。这正是我们认为对当今营销人员至关重要的核心：腾出时间，回归他们的创意本源。
虽然人们讨论技术将取代营销人员的管理职责，但重要的是要记住，作为伟大营销活动的主要创作者、导演和架构师，营销人员始终是不可或缺的。
Baklib新推出的人工智能功能不仅仅是为了在整理图片时节省时间，更是未来趋势的风向标——它代表了一个更直观、更强大的数字资产管理（DAM）方案。
