知识挖掘

从所有内容中发现潜在见解

什么是知识挖掘?

知识挖掘是人工智能 (AI) 范畴的新兴领域,它利用相结合的一组智能服务快速获取关于大量数据的有效信息。它使组织能够在大规模层面上深入了解和轻松浏览信息、获取隐藏的见解及发现关系和模式。

通过专用连接器从 Azure Blob 存储、Azure 表存储、Azure SQL 数据库和 Azure Cosmos DB 等 Azure 源以及数百个第三方数据源引入内容。

从 PDF、Microsoft Word、PowerPoint 和 CSV 等文件格式的文件中提取基于文本的内容。查看支持的格式的完整列表。

处理不同类型和格式的文档(包括图像、音频文件、表单、网页和 Office 文档),无需花费成本辛苦单独构建和管理每个 AI 服务。

通过图像分类、人脸识别、语言检测和关键短语提取等认知技能,丰富和深化对内容的了解。通过这些操作,可以在搜索索引中生成新字段,而这些字段是无法直接通过源获取的。

集成可以用所选的任何语言或框架生成的自定义模型或分类器。利用预配置的搜索或分析工具和业务应用程序来探索有效信息和获取见解。

使用自定义分析器作为补充工具,调用模糊搜索查询,添加上下文搜索,或为自己的独特方案设置加权参数。

知识挖掘的工作原理

通过协调各种 AI 功能,知识挖掘可提升使用体验,使组织能够更快从内容中获取更多见解,从而使内容得到更有效的利用。知识挖掘分为三个阶段:引入、增加丰富度和深入了解。

步骤 1

使用与第一方和第三方数据存储之间的连接器从一系列源中引入内容。

步骤 2

利用 AI 功能 提取信息、发现模式和深化理解,从而增加内容的丰富度

步骤 3

通过搜索、机器人、现有业务应用程序和数据可视化效果,深入了解新索引的数据。

详细了解知识挖掘产品和服务

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内容研究

如果组织要求员工审阅和研究技术数据,这可能会是一项异常冗繁而枯燥的工作,因为需要一页一页阅读密集的文字。知识挖掘可帮助员工快速审阅这些文字密集的资料。

审核、风险与合规性管理

开发人员可以利用知识挖掘来帮助律师在调查文档中快速识别重要实体,并标记各个文档中的重要观点。

业务流程管理

在竞标非常激烈的行业中,或者必须快速甚至接近实时诊断问题的情况下,公司可以利用知识挖掘来避免代价不菲的失误。

客户支持和反馈分析

对于许多公司而言,客户支持成本高昂且效率低下。知识挖掘可帮助客户支持团队针对客户的咨询快速找到合适的答案,或大规模评估客户情绪。

数字资产管理

由于每天创建的非结构化数据量很大,为了利用或查找文件中的信息,许多公司不得不耗费大量时间和人力。通过使用搜索索引进行知识挖掘,最终客户和员工可以更快捷地找到他们所要查找的内容。

合同管理

许多公司都在为多个领域输出产品,因此,他们与不同领域的供应商和购买者之间的业务往来也正在呈指数增加。知识挖掘可帮助组织搜索数千个源页面,从而帮助创建准确的投标方案。

获取最新知识挖掘资讯和资源

客户正在利用知识挖掘创造佳绩

了解软件公司如何利用知识挖掘来帮助其客户发现合同中隐藏的信息,从而帮助其降低风险并增加营收。

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ICERTIS

了解此数据服务公司如何使用知识挖掘将文档处理时间从几个月缩短到几分钟并创造出新的分析机会来获取更多见解。

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Financial Fabric

了解荷兰的造船业先驱如何使用知识挖掘在两秒钟内搜索到超过一百万篇的文档,从而极大缩短了找到解决方案的时间并提升了客户体验。

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Royal IHC

了解此基于云的 web 开发平台如何应用知识挖掘,为客户提供 AI 驱动的搜索和索引结果,并将其扩展到数百万个站点。

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Wix

此全球工程公司使用知识挖掘来创建更准确的投标方案,节省了大量原本需要花费在人工创建方案上的时间。

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Howden

了解该杂志社如何利用知识挖掘将 160 年来已出版的信息保存下来。其设想是从纸质系统过渡到数字系统,在数字系统中,公众可以深度了解和挖掘档案信息,编著者也能够通过这种方式编写有意义的故事。

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The Atlantic

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