机构所经历的信息量,以及信息种类的增加,使它们面临着额外的风险,例如:数据侵入、网络攻击。机构若想减轻这种风险,不仅要保护信息的存储位置和访问方式,还要设置和实施保留政策,使他们能够知道,什么时候可以合理地销毁哪些信息。
这样不仅能大大增强安全性,抵御额外风险,还可以更好地为审计或其他遵从性活动做准备,因为,机构会很清楚的知道,自己拥有什么、它位于何处、以及必须保留它多长时间。
通过了解信息的价值,机构可以做出更好的决定来推动其使命向前发展。将人工智能集成到信息生命周期管理功能中,可以使各机构能够一次性对信息进行分类和提取,然后在下游重用。
机构应该考虑使用具有机器学习能力的人工智能来自动分类、提取、丰富物理和数字内容。基于Mlb的机构物理和数字信息分类,为信息增加结构、上下文和元数据,可使其更加好用。由此产生的丰富内容,可以在跨机构的治理和工作流方面增强自动化。
上述构想,可以通过以下方式实现:
最终,将人工智能与全面的信息生命周期管理方法相结合后,机构就可以把多种文档格式纳入单个系统,在适当的位置,应用ML算法,并根据需要,添加或替换这些算法,提供更深入的见解,以实现更高的效率,与此同时降低风险。(注:全面的信息生命周期管理方法,其中大都包括全面的AI和ML功能。)