人工智能在企业内容策略中扮演什么角色？

AI 可与公司的内容生态系统无缝集成，帮助企业实现内容战略现代化，以应对当前挑战并预测未来需求。通过统一内容创建、自动化和智能，组织可以实现闭环内容生命周期管理，全面提高效率和效力。

此外，我们的 AI 功能可以与 Azure OpenAI 和大型语言模型 (LLM) 等企业专用 AI 服务连接，从而在 QPP NextGen 中提供强大的解决方案。这种集成可确保各种 AI 和您的 CCMS 协同工作，而不是作为孤立的组件，从而提供全面的内容策略。

这种和谐使企业能够自动执行重复性任务，提高内容准确性和合规性，并通过数据驱动的分析获得可操作的见解。利用人工智能实现内容生态系统的现代化，确保企业能够满足不断变化的内容需求，并在数字领域保持竞争优势。

大型语言模型集成（BYOAI）

QPP NextGen 通过其创新的“自带人工智能 (BYOAI)”战略，在集成大型语言模型 (LLM) 方面表现出色。这种方法允许企业集成自己的人工智能服务，例如用于内容生成的 Azure OpenAI 和用于翻译的 Jasper AI，从而充分利用其在专用语言模型方面的现有投资。这种灵活性对于拥有定制人工智能战略的大型企业尤其有利，使其能够在不产生额外成本的情况下获得高度准确和定制化的成果。通过整合预训练语言模型和特定的内容情境，QPP NextGen 提高了人工智能的准确性和一致性，尤其是在监管领域等特定领域。这种集成确保企业能够利用最佳的人工智能技术，并根据其独特的运营需求进行优化，从而最大限度地提高其内容战略的有效性。

知识管理

人工智能通过简化查找、发现和验证合规内容的流程，显著提升了 QPP NextGen 中的知识管理水平。人工智能有助于消除重复工作，确保所有内容都得到高效管理和访问。它建立了一个单一事实来源的存储库，使用元数据、关键字标记以及全面的本体和分类管理对内容进行精心组织。这种强大的结构支持有效的信息检索，使企业能够更轻松地准确合规地管理其内容资产。凭借这些先进的人工智能功能，QPP NextGen 确保知识管理不仅更高效，而且更加可靠和一致。

生态系统范围的数据连接

QPP NextGen 通过与人工智能 (AI) 的动态数据集成，增强了整个生态系统的数据连接，从而促进了无缝的结构化内容创作。通过高效处理结构化和非结构化数据，AI 能够保持高准确性，这在强制合规的受监管行业尤为重要。它自动化了元数据标记流程，推荐相关的关键词和分类，并改善了内容创作者的整体数据组织。这种集成通过分析实时数据提供即时反馈和合规性检查，确保所有内容符合现行法规。此外，AI 还能整合来自各种来源的数据，简化报告和手册等复杂文档的创建。在海量数据集中执行语义搜索的能力，可以检索最相关的信息，从而显著提升内容创作效率。AI 还能监控数据变化，洞察其对现有内容的影响，从而在整个生态系统内实现主动有效的内容管理。

内容绩效洞察

QPP NextGen 利用人工智能的力量，通过分析从各种消费和参与度指标（例如花费的时间、浏览量和下载量）以及内容运营的审计信息收集的大量数据，提供深入的内容绩效洞察。此分析提供战略层面的洞察，为企业内容战略提供信息，揭示哪些格式、输出和结构最有效。通过了解这些绩效指标，内容创建者和消费者都可以从更有针对性、更有影响力的内容中受益。从这些全面分析中获得的情报改变了内容交付和交互，确保企业不断优化其内容战略，以实现最大的参与度和有效性。

人工智能驱动的内容运营

QPP NextGen 的 AI 功能由 Microsoft Azure OpenAI 提供支持，并支持其他 AI 服务，通过提高用户生产力和简化日常任务来变革内容运营。QPP NextGen 中的 AI 旨在补充而非取代现有角色，它可以自动执行翻译、摘要和内容生成等复杂任务，并通过提供相关信息和优化工作流程来支持用户，从而提高内容管理效率。我们的 AI 还通过自动标记将内容转换为可重用的组件，从而更轻松地重用和组织内容。通过以自然语言执行用户命令，AI 简化了平台界面，使用户能够专注于高价值任务，而无需费力地浏览复杂的系统。这种 AI 驱动的方法解决了内容和结构化运营中的常见挑战，确保了更无缝、更高效的内容策略。

生成式人工智能

QPP NextGen 无缝集成了生成式人工智能技术，为内容创建和管理提供强大的功能，尤其是在摘要和语义理解等任务上。这项先进的人工智能技术能够理解文本的深层含义，并促进元数据标记和关键词自动化等关键流程。通过提供关键词草稿供人工审核，生成式人工智能能够创建结构化信息，并随着时间的推移不断提升其准确性。生成式人工智能的语义能力对于理解和生成内容至关重要，使其能够高效处理海量企业内容。凭借其处理自然语言命令的能力，生成式人工智能可以执行语义搜索，以定位和重用精准信息，评估相关风险，并增强整体信息检索和实用性。此功能显著提升了企业内容策略的可管理性和有效性。

人工智能训练与机器学习

QPP NextGen 利用持续的数据收集和优化循环来驱动 AI 训练和机器学习。通过将高质量数据集成到 AI 中，该平台提供关键洞察，从而推动持续改进。内容内容管理系统 (CCMS) 在 AI 训练中发挥着关键作用，而 AI 训练又通过丰富的结构化数据（包括语义和关键词标签）来优化 CCMS。AI 生成的关键词建议经过人工审核，形成结构化信息，进一步训练 AI，从而不断提升性能并实现精准化。这种 AI 训练和机器学习的持续循环确保 AI 和 CCMS 不断发展，从而提供日益精准高效的内容管理解决方案。