企业AI正在快速重塑医疗保健、银行、金融服务和保险等受监管行业，承担曾经让临床医生、理赔团队和管理人员工作缓慢的复杂、高风险工作。从加速诊断到自动化整个理赔流程，AI和智能体工作流程充当数字同事，重新定义这两个世界上负担最重的行业的卓越运营标准。
成功部署企业AI的最大障碍不是软件，而是数据。数据碎片化是许多AI试点项目失败的原因，也是实现有意义的智能体自动化的真正障碍。高达80%的企业信息被锁定在跨断开连接系统的非结构化格式中。这种数据碎片化是为AI项目提供连贯、上下文信息所需成功的主要障碍。
数据分布的两难困境
企业积累了大量具有潜在价值的内容。挑战在于这些内容中的数据分散在各个存储库中，被困在PDF中，埋藏在电子邮件里，并孤立在部门筒仓中。这使得这些企业无法成功应用AI来处理复杂工作流程并加快明智决策。
Hyland首席产品官Mike Campbell用两句话总结："所有这些数字信息代表了组织的集体机构知识。但当它被碎片化时，就无法被利用。"
数据碎片化造成的价值损失成本不仅仅是效率低下。在医疗保健行业，这可能意味着生死之别。分散的患者数据可能延误治疗并增加错误决策或决策过晚的风险。
智能体自动化如何重写规则
在金融服务和保险领域，欺诈代表着数亿美元的损失。当缺乏上下文时，这些行业在审计过程中证明合规性也面临困难。Hyland的方法允许组织成功部署能够基于企业内容完整上下文做出决策的企业智能体，统一、丰富和验证数据以降低风险并改善结果。
许多组织拥有超过20个独立的内容存储库。仅人力资源部门就可能维护超过七个。这创造了终极两难困境：企业需要AI和智能体自动化来理解其内容，但其内容过于碎片化，无法有效输入这些系统。
评估AI就绪性
企业如何确定其内容基础设施是否真正AI就绪？Campbell围绕两个关键问题进行框架：
首先：您是否有能力访问和利用不同存储库中的所有不同内容？其次：您是否拥有启用机构知识的丰富企业上下文？您需要两者兼备才能挖掘非结构化数据所持有的价值。
将所有内容合并到单个存储库中不是可行的解决方案，原因有二。一是处理数百万份文档既昂贵又耗时。二是可能对监管要求构成威胁。
在保持治理的同时启用AI
在受监管的行业中，特定的内容存储库是出于合规原因而建立的。在某些情况下，与诉讼相关的文档必须一起保留，或者在医疗保健中，某些记录必须保留七年。
即使在这些行业之外，Campbell指出，"您也不会想将人力资源系统中的所有文档都输入大语言模型并对其提出问题，因为其中有很多机密和私人信息。"
好消息是Hyland在管理敏感业务内容方面拥有丰富经验。现在它正将这种能力带入智能体时代，采用联邦化、上下文感知的方法。
企业上下文引擎将混乱转化为上下文
Hyland的企业上下文引擎AI不是试图迁移所有数据，而是利用上下文和参考点为AI构建理解。通过这种方式，它与人类在做出无数日常决策时的工作方式相同。正如Campbell解释的："它识别不同内容片段之间的关系，以便引擎能够提供上下文。它理解内容、工作流程和应用程序之间的关系。"
引擎识别文档、工作流程和应用程序之间的关系，建立AI可以用来提供更准确洞察的上下文。它利用元数据、行业特定结构和知识图谱来概念性地连接分散在各种系统文件中的数据。这种统一代表了Campbell所称的"组织的机构知识"。
由于组织知识总是在发展和增长，这不仅仅是一次性活动。新内容总是通过各种部门存储库添加和更新。正如Campbell所指出的，"保留政策也可能发生变化。例如，仅在2025年12月31日之前有效的文档，不应在该日期之后作为有效文档包含在内。"
系统持续策划这些关系、链接和依赖关系，以确保集体机构知识保持最新并反映组织的当前状态。一旦建立，无论组织维护多少个存储库，都可以扩大流程规模。
超越传统文档处理
传统上，智能文档处理依赖于OCR和基于规则的提取。这些方法可以告诉组织页面上有什么，但无法告诉他们特定信息在页面上的位置或其传达的洞察。AI改变了这个过程。
"使用AI，您可以提取语义含义并提取所需的所有洞察，"Campbell说。例如，系统可能能够判断手写文档是否包含担保人签名。传统的智能文档处理需要更多的手动干预才能得出这种答案。
透明地完成工作的智能体
内容创新云包括智能体构建器，这是一个允许组织创建上下文感知自动化企业智能体的工具。用户只需指定智能体应该做什么、应该使用什么信息以及预期结果。智能体然后找到完成任务的最佳方式。
用户已经在其工作流程中使用这些智能体。例如，在医疗保健中的患者计费自动化中，可能有一个点，人类需要审查内容集合以验证某人是否是他们所说的人或他们是否有资格获得福利。
展望未来，Hyland正在开发Campbell称为智能体网格的东西。这是一套协调的企业智能体，可以处理端到端工作流程。考虑失业救济金处理。案例工作者通常必须审查文档、检查欺诈、评估资格并推荐相关福利。智能体网格可以收集、分析和验证文档，同时还显示申请人可能有资格获得的其他项目。
Campbell强调这些是为透明度而构建的，以满足受监管行业的需求。"您必须为审计做好准备，以证实为什么您做出某个决定，特别是如果有人对拒绝理赔提出质疑。"Hyland的智能体系统不是充当黑盒子，而是具有解释为什么做出决定的能力，始终保持人类在循环中。
释放数据和新的AI机会
"越来越多的企业意识到隐藏在非结构化数据中的金矿，"Campbell解释道。"过去，试图理解它意味着手动筛选数百万份文档；这是一项没有人有时间或耐心完成的任务。但现在，有了AI的参与，我们正在破解这些洞察，为企业提供做出更明智决策并比以往更快地实现目标所需的工具。"
这是寻求获得大规模AI竞争优势的企业的前进道路。
Q&A
Q1：什么是企业上下文引擎AI？它如何工作？
A：企业上下文引擎AI是Hyland开发的系统，通过识别不同内容片段之间的关系来为AI构建理解。它利用元数据、行业特定结构和知识图谱来概念性地连接分散在各种系统文件中的数据，理解内容、工作流程和应用程序之间的关系。
Q2：为什么不能将所有数据合并到单个存储库中？
A：将所有内容合并到单个存储库中不可行有两个原因：一是处理数百万份文档既昂贵又耗时；二是可能对监管要求构成威胁。在受监管行业中，特定内容存储库是出于合规原因建立的，某些文档必须按特定方式保留。
Q3：智能体网格是什么？能解决什么问题？
A：智能体网格是Hyland正在开发的协调企业智能体套件，可以处理端到端工作流程。例如在失业救济金处理中，智能体网格可以收集、分析和验证文档，同时显示申请人可能有资格获得的其他项目，替代传统需要案例工作者手动完成的审查工作。
