Hur kan AI användas i moderna DAM system?
Digital Asset Management (DAM)-system spelar en avgörande roll för att organisera, lagra och hämta digitala assets som bilder, videor, dokument och andra medier. AI kan förbättra DAM-system på flera smarta sätt, vilket gör dem mer kraftfulla och effektiva.
Automatisk generering av metadata:
AI kan analysera innehållet i digitala assets och automatiskt generera metadata, såsom nyckelord, beskrivningar och taggar. Detta gör assets lättare att söka efter och hämta. Till exempel kan AI använda objektigenkänning för att identifiera objekt eller scener i bilder och videor och tilldela relevant metadata, eller så kan den känna igen varumärkeslogotyper i bilder, identifiera landmärken i foton eller transkribera text från dokument, vilket gör det lättare att hitta assets genom sökning frågor.
Innehållsrekommendation:
AI kan använda användarbeteende och innehållsanalys för att ge personliga innehållsrekommendationer inom DAM-systemet. Detta kan hjälpa användare att upptäcka relevanta assets snabbare, vilket förbättrar produktiviteten.
Innehållsklassificering och kategorisering:
AI kan kategorisera och klassificera assets baserat på dess innehåll, vilket gör det lättare att organisera och lokalisera specifika filer, baserat på strukturer etc.
Produktidentifikation:
Med ett befintligt produktinformationssystem (PIM) är det möjligt att använda maskininlärning (ML) för att träna AI baserat på befintliga relationer mellan assets och produkter (SKU:er). Detta kommer att hjälpa till att automatisera processen för att koppla nya assets som laddas upp till DAM, till befintliga produkter.
Dubblettdetektering:
AI-algoritmer kan identifiera dubbla eller liknande assets inom DAM, vilket hjälper till att minska redundans och optimera lagringsutrymme.
Ansiktsigenkänning:
För bilder och videor kan AI-driven ansiktsigenkänning identifiera individer i assets och länka dem till lämplig metadata, vilket gör det lättare att hantera assets relaterade till människor. Detta är användbart för att hitta bilder som behöver hanteras manuellt i enlighet med GDPR-reglerna.
Auto-transkription och översättning:
AI kan transkribera ljudinnehåll från videor och ljudfiler, vilket kan vara användbart för sökning och indexering. Dessutom kan det tillhandahålla automatiserade översättningar, förbättra tillgängligheten och upptäckbarheten för användare i många länder.
Autobeskärning och storleksändring:
AI kan automatiskt beskära och ändra storlek på bilder till specifika dimensioner, vilket gör det lättare att anpassa assets för olika marknadsföringskanaler eller enheter.
Innehållsmoderering:
AI kan användas för att automatiskt flagga eller filtrera bort innehåll som bryter mot företagets policyer eller juridiska riktlinjer, för att säkerställa att endast lämpliga assets är tillgängliga, eller så kan den användas för att upprätthålla den senaste versionen av en varumärkesprofil i ett företag.
Prediktiv analys:
AI kan hjälpa till att förutsäga trender och användarbeteende, vilket kan hjälpa innehållsberikare och marknadsförare inom DAM-systemet.
Arbetsflödesautomatisering:
AI kan effektivisera godkännandeprocesser och arbetsflöden genom att automatiskt dirigera assets till rätt intressent baserat på innehållstyp eller metadata.
Integration med andra system:
AI kan hjälpa till DAM-system att integreras med andra affärssystem, såsom CRM eller e-handelsplattformar, för att ge sömlös åtkomst till digitala assets för olika användningsfall.
Marknadsanalys och innehållsskapande:
AI kan analysera innehållet i bilder och videor för att identifiera specifika objekt, känslor eller sammanhang, vilket kan vara värdefullt för marknadsföring och innehållsskapande.
För att sammanfatta detta, om man använder AI på ett smart sätt, kan DAM-system bli kraftfullare verktyg för företag att effektivt hantera och använda sina digitala assets samtidigt som produktivitet, samarbete och upptäckbarhet förbättras. Det är dock viktigt att ta hänsyn till datasekretess, säkerhet och etiska implikationer när du implementerar AI i DAM-system.
