文 | 智能相对论

作者 | 叶远风

毫无疑问，现在的大模型在技术比拼之外，如何通过产品化的方式走入到实际业务，是各厂商的着力点。

而一些一贯与数字化场景紧密融合的服务厂商，在大模型浪潮一开始就已经走在落地一线。

大数据基础设施提供商爱数就是其中之一。

早在今年7月的世界人工智能大会上，爱数就正式推出了AnyShare认知助手，到10月AnyShare认知助手正式上线，该产品可融入到企业日常办公当中，提供辅助创作、智能问答、辅助知识运营等智能化能力，直观表现出大模型带来所推动的AGI如何以产品化的方式，助力企业内容管理升级。

而最近在线上开展的AnyShare Family 7揭秘会，又进一步直观展示了爱数AnyShare在背后如何实现内容管理智能化。

在复杂的技术创新之上，AnyShare Family 7正在以智能化推动自动化工作，为企业员工赋能、帮助其提升生产力，而AGI产品化对企业内容管理究竟能产生什么价值，也变得非常清晰。

问题本质：海量内容管理没有“自动化”，仍然是“苦力活”

爱数产品副总裁李基亮在揭秘会上对AGI时代变革下，企业内容管理面临的问题进行了总结。

入库整理环节，人工建设，标签难打、编目难编；

知识提取与挖掘环节，手工十分低效，瞬息万变的市场环境，企业发展并不一定有这个空间；

知识运营环节，全靠手工，海量内容，难以为继；

文档审核工作，大量内容产出，要靠人工来审核，效率低下、准确性也无法保证，等等。

从这些痛点不难看出，当下内容管理所面临的问题，离不关键词“人工”。

一方面，大量重复性工作下，对人工过分依赖必然导致效率低下；另一方面，一些企业常年沉淀的海量内容，就算强行由人工顶上，都不一定能够做下来——实在是太多了。

在这种背景下，很多企业也早已认识到天然能够替代重复性工作的AI的重要性。

然而，这方面，过去AI在企业的应用往往还集中在分析决策端，即先要有内容管理的“产出结果”给出各种数据信息，才能进行各种智能化分析，来辅助企业决策。

例如，总结大量合作伙伴、市场报道、内部会议信息，AI参与的智能决策能够告诉企业应该选择谁更加稳妥，但给出信息的内容管理过程，还需要复杂的人工搜集、整理过程。

换言之，在整个流程上，企业仍然处在内容管理“人工”+辅助决策“智能”的纠结状态。

在微软发布的工作趋势指数报告中，86%受访者希望AI可以帮助他们快速找到需要的信息和答案，80%的受访者希望AI可以帮他们概括会议内容和项目任务。

那么，为什么AI过去就已经能够帮助企业做一些辅助决策的工作，但在内容管理上却难以推进？

原因还在于，内容管理工作是十分复杂、细腻而又重要（一些时候容错率低）的工作，过去的AI并不足够“聪明”，不能自动化解决一些工作。

这时候，更“聪明”的大模型来了，AGI意味着更强大的自动化辅助价值。

内容的加工、打标、入库，文档关键信息（人、项目、合同、事件等）的提取，知识主题的定义、挖掘、聚合与关联，甚至文本信息的审核……海量内容面前的知识管理工作，AGI都能在不依赖人的情况下自动化完成。

选择AGI，就等于为内容管理请了一个时刻赋能员工提升生产力的角色，通过各种工作任务的自动化处理帮助员工有效开展工作，提升信息获取效率、实现智能内容分析、检测内容合规风险，大幅提升企业内容管理整体运营效率。

而AnyShare Family 7就成为AGI在这方面的产品化具体表现。

破局手段：AnyShare Family 7，以智能化推动自动化、赋能员工提升生产力

在揭秘会上，爱数相关负责人以各种视角介绍了AnyShare Family 7怎么做好内容管理。

归纳起来，AnyShare Family 7正在从三个维度出发推动员工提升生产力，它们也直观表达了AGI产品化究竟应该怎么做，即通过智能化能力推动自动化工作的实现，让内容管理更加高效。

1、在能力禀赋上，围绕数据要素挖掘，锁定“下限”、提升“上限”

在体系上，AnyShare Family 7赋能员工提升生产力，如李基亮所言，并不是“一招致胜”，而是采用了分步走的策略，从平台化、一体化再到智能化。

具体而言，在平台化阶段，AnyShare Family 7构筑了非结构化数据的底座，提供了统一的安全体系和全方位立体安全管理能力，并对大模型训练进行了提示词的安全控制与效果评分，保障输出内容可解释、质量经校验；

在一体化、智能化阶段，AnyShare Family 7则基于平台化步骤的认知支撑，面向各业务域、不同业务流程进行赋能，提供统一内容服务，实现诸如高效的文档洞察、智能问答搜索、合同自动审核与归档等价值。

这种做法，通俗地讲，是建立了一套锁定下限、提升上限的内容管理综合赋能体系，让自动化工作得以全面展开、价值得以充分呈现。

爱数所从事的始终是数据驱动型组织的建设工作，大模型的加入，本质上也是以更强大的技术挖掘数据要素的价值，而内容管理尤为典型。

爱数提出DATA+AI核心理念，通过这个理念，爱数让AnyShare Family 7实现从“内容管理平台”到“智能内容管理平台”的逐步进阶与“一气呵成”的升级。这其中，“DATA”做的，是打好数据底座、且治理好了数据，为内容管理自动化提供良好的“工作条件准备”，对应的，还只是“内容管理平台”，这锁定了能力“下限”；而“AI”做到的，则是让AnyShare Family 7在前置准备工作的基础上，通过对数据要素的挖掘实现各种内容管理业务认知，从而能够以自动化的方式执行各种内容管理工作，对应地，也就实现了“智能内容管理平台”。

可以看出，以“智”取胜是AnyShare Family 7的重要特点，也只有智能，才能带来内容管理急需要的自动化工作能力，拉升内容管理工作的价值“上限”。只不过，爱数DATA+AI的践行还为这种自动化工作的开展还配套了完整了数据底座与数据治理的支撑体系。

2、在具体工作上，以自动化让业务效率大幅提升

具体到工作环节，以“智”取胜的能力禀赋让AnyShare Family 7的内容管理自动化不仅表现得十分智能，也与业务实际实现了紧密融合，是“有充分知识体系基础上聪明”，让企业负责内容管理具体工作的员工不需要太“操心”，就能高效完成复杂的内容管理任务，从而大大提升效率，挖掘内容数据要素的“金矿”。

这里就不得不提到AnyShare认知助手，作为AnyShare Family 7的前端应用，直观展示了后者落地赋能业务实践的效果。

在爱数产品运营总监宁静的演示中，通过AnyShare认知助手，一份行业洞察报告从撰写到审核到发布变得十分有效率且高质量，知识生产、组织与发布实现了自动化，不用再焦头烂额寻找、整理信息，处理繁杂的企业内部流程，实现了分钟级的提效。

在垂直赛道的轨道交通行业，AnyShare Family 7能够自动化实现从海量非结构化数据中自动提取、分析、统计安全事件知识，以运营日报预处理、事件知识自动抽取和智能应用三大环节，将数据直接转化为见解提供给操作者，提升安全生产效率，降低运营风险。

更高质量、更高效率，脱离对人工操作的依赖，AnyShare Family 7让内容管理工作有了质的飞越。

3、在场景适配上，以共通的能力赋能不同企业需求

围绕数据要素挖掘这个内容管理的“本质”，锁下限、提上限，是在各个企业、场景都适用的能力禀赋，意味着AnyShare Family 7还具备广泛的场景适用性。这一点，也是“智能内容管理平台”相较于“内容管理平台”的重要提升，即前文提到的可以面向各业务域、不同业务流程进行赋能，提供统一内容服务。

堆积如山的案件卷宗，AnyShare Family 7可以帮助律师们提升搜索效率；

繁杂的政务公文，AnyShare Family 7可以帮助公务员们快速、高质量提炼活动要点、辅助撰写；

专业的法律法规、合规监管要求，AnyShare Family 7可以与金融科技从业者问答互动、提供支持……

对智能化内容管理有需求的场景还有更多，但AGI产品化的通用性天然优势，意味着AnyShare Family 7能持续赋能千行百业各种内容管理需求。

持续升级：智能化架构形成“内驱力”，让AnyShare Family 7智能化能力不断升级

在揭秘会上，爱数研发副总裁许鹏介绍了AnyShare Family 7背后的技术力量——智能化架构，由领域认知智能引擎、内容处理引擎和流程自动化引擎组成。

有智能化能力支撑，才有自动化价值展现。通俗来讲，这个架构一方面构成了AnyShare Family 7的智能化能力来源，另一方面使其可以不断自我升级，从而更好地推动内容管理自动化工作，解释了AnyShare Family 7为什么能够高效赋能、以及可以持续赋能内容管理的原因。

首先来看领域认知智能引擎。这是智能化能力源头，以领域大模型解决“智商”高低问题，以领域知识网络解决认知偏差（即AI“幻觉”）问题。在这里，AnyShare Family 7做到了“聪明但不偏见”。

然后是内容处理引擎。这让AnyShare Family 7向下对接非结构化数据的处理能力更强，向上直接提升各业务场景内容服务能力。在这里，AnyShare Family 7做到了越来越高的对业务赋能的熟练度。

最后，是流程自动化引擎，该引擎并非传统RPA，而是集成大量的智能化处理能力，能够简化重复工作流，“加速内容自动流转，降低人工成本，提升业务效率。”在这里，AnyShare Family 7做到了更顺畅地赋能各种工作，与企业规则无缝融合。

一套组合拳下来，从非结构化数据开始，到最终各流程环节的自动化完成，内容管理可以做到高效运营。而AnyShare Family 7的智能化能力也将持续升级，不断推动自动化价值呈现，帮助企业解决新的问题、应对新的挑战，服务于企业深度数字化转型升级。

*本文图片均来源于网络 

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