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数字资产管理（DAM）平台已成为组织在无数渠道中创建、存储和交付内容的核心。然而，随着资产收藏的增长以及对全球化、全天候内容需求的加速，许多DAM仍仅充当着“数字文件柜” 的角色，未能发挥其潜在价值。
生成式人工智能（GenAI）带来了重大变革：它可以为资产管理的每个阶段（从创建和发现到分发和合规）提供强大动力。通过应用大型语言模型（LLMs）及相关人工智能技术，DAM团队能够解锁更丰富的元数据、自动化曾经的手动流程、提高可发现性，甚至生成新的内容变体。最终，这意味着减少花费在管理资产上的时间，而将更多时间用于大规模提供有意义、符合品牌形象的体验。
了解更多：Baklib DAM 资源库介绍
数字资产管理（DAM）简介
根据CMSWIRE的《2025年数字客户体验状况调查》，52%的组织目前正在使用DAM，另有34%计划在未来采用。此外，26%的领导者表示，投资DAM是其组织今年的优先事项——这标志着DAM连续第三年跻身客户体验投资的首要领域之列。
然而，尽管采用率和投资率很高，但许多组织仍难以实现DAM预期的收益和变革性成果。大多数DAM管理者清楚地知道DAM系统的优势所在，以及它们遇到的障碍。典型挑战包括：
内容发现
即使有受控词汇表和元数据模式，资产有时也会消失在文件夹层级结构或不完整的标签中。
元数据标记
全面的分类法至关重要，但手动元数据输入可能缓慢且容易出错。
版本控制与重复
品牌或产品图像的细微调整通常会导致单个文件的多个版本，使存储库杂乱无章，并使最终用户感到困惑。
全球一致性
在多个地区和语言中推出一致的内容可能令人望而生畏，而本地化不足往往导致品牌不一致。
安全与合规
随着资产在团队、代理机构和渠道之间移动，确保一致的权限管理、使用批准和合规性成为一项全职工作。
现在，GenAI可以在一个更高效的单一框架内解决许多这些长期存在的挑战。通过利用人工智能驱动的元数据丰富、智能搜索、自动内容转换和主动合规检查，组织可以放大其DAM投资的影响。
生成式人工智能（GenAI）：DAM的游戏规则改变者
生成式人工智能指的是一类通常由大型语言模型（LLMs）或多模态网络驱动的模型，能够理解、创建或转换内容。在DAM环境中，GenAI可以：
解读与丰富
自动读取和“理解”从PDF到视频等各种资产，然后用精确的元数据丰富它们。
生成
利用现有资产作为灵感来创建新内容或变体——例如社交媒体精简版、本地化产品视觉效果或按需内容实验。
分析与优化
识别使用模式以建议工作流程、突出潜在合规问题或为新活动推荐相关内容。
由于许多DAM专业人员不太熟悉GenAI的细节，可以将其想象为一个新的“团队成员”，擅长模式识别、语言理解和创意迭代，但需要你来定义品牌标准、使用规则和道德边界。
如果您正在寻找将GenAI融入DAM的方法，您并不孤单。超过四分之三的数字客户体验（DCX）专业人员（79%）表示，他们的组织正在积极寻找GenAI为其业务创造机会的方式。
GenAI在DAM中的用例
以下是GenAI可以增强DAM工作流程的十个高影响力领域。每个部分都解释了GenAI的应用方式及其对企业团队的重要性。
1. 新资产构思与创建
工作原理：
当接受品牌指南和现有资产的训练时，GenAI可以提出新的设计概念或文案变体。可以将其视为从所有存储的资产和风格指南中提取灵感的“创意生成器”。
重要性：
创意团队可以通过探索人工智能建议的变体来快速启动头脑风暴，然后对其进行完善以供最终使用。这节省了时间并确保了品牌的一致性。
2. 资产摄入与准备
工作原理：
当新资产进入DAM时，可以为检索增强生成（RAG）准备它们，从一开始就为成功做好准备。RAG是一种强大的技术，使GenAI模型能够从数字资产中返回更准确和相关的结果，并可以显著提高资产的可查找性。新内容应自动为基于GenAI的检索做好准备，以便GenAI模型拥有最佳数据来获得准确和相关的结果。
重要性：
在资产摄入时为基于GenAI的检索做准备，为强大的可查找性和更顺畅的工作流程奠定了基础。无需等到资产已埋没在DAM中才进行更好的标签或转录改造，而是立即捕获高质量的元数据并转换文件。这种主动的方法节省了无数小时的手动工作，降低了误归档或“丢失”内容的风险，并确保DAM始终在正确的时间提供正确的资产——无需猜测。
3. 元数据丰富与转录
工作原理：
人工智能驱动的转录服务将音频或视频转换为文本，图像识别模型识别视觉资产中的对象、人物或上下文。然后，这些数据作为元数据嵌入到DAM中。
重要性：
资产可以通过基于文本或语义的搜索完全可发现。无需再猜测文件名——团队可以搜索“穿红裙的春季活动英雄镜头”，并立即检索到确切的视频或静止图像。到目前为止，标记和创建元数据在很大程度上是一项手动且耗时的任务。
GenAI创造了一支图书馆员大军，他们将更高效地工作，使您的资产可查找，并且无论格式如何，都能在所有数字资产中一致地做到这一点。
4. 高级搜索与检索
工作原理：
生成式人工智能支持自然语言查询（“给我看上个季度的贸易展展位照片”）和基于相似性的搜索（上传一张图像并找到视觉上相似的图像）。它还可以解析不完整或“模糊”的用户查询，返回令人惊讶的准确结果。
重要性：
借助人工智能驱动的见解，团队可以更快地找到资产，减少猜测。这意味着更快的活动执行和对现有内容的更自信使用。
5. 去重与资产清理
工作原理：
生成式人工智能可以识别近乎重复的文件——即使它们被轻微裁剪、重新着色或以不同的名称保存。除了重复项之外，人工智能还可以通过清理不准确的元数据、删除损坏的链接和统一分类法来“清理”您的库。例如，如果您的公司更新了产品命名约定，人工智能驱动的方法可以扫描整个存储库，找到对旧产品名称的引用，并自动将其更新为符合新指南。
重要性：
精简资产库可降低存储成本，并减少对哪个版本是最新或批准文件的困惑。通过主动更新过时或不正确的元数据，使团队更容易在整个组织中搜索、过滤和管理资产。结果是一个保持新鲜、可靠并与不断发展的品牌标准一致的DAM环境。
6. 内容衍生与转换
工作原理：
根据您的规格（尺寸、格式、语言），GenAI可以自动生成衍生文件（例如，从16:9的视频中制作垂直的社交剪辑）。它还可以合并多个资产，例如将画外音与新的屏幕文本结合。
重要性：
自动化这些转换大大减少了生产时间和成本。您还可以通过确保每个衍生品符合官方指南来防止品牌分散。
7. 翻译、本地化和多语言支持
工作原理：大型语言模型（LLMs）可以将元数据、屏幕文本甚至整个文档翻译成多种语言。但文本翻译只是开始。它们还可以调整视觉效果，调整调色板和图像以尊重地区规范或文化偏好。例如，GenAI模型可能会自动生成产品广告的本地化衍生品，替换特定地区的颜色、图形甚至背景元素。同时，本地化策略可以配置为标记或拒绝不符合文化或法规指南的资产，确保每个本地化资产保持品牌形象和文化适当性。
重要性：通过处理语言和视觉适应，GenAI使组织能够提供真正本地化的活动，与不同的市场产生共鸣。自动化检查和更快的翻译减少了对第三方供应商的依赖，并简化了实现全球一致但具有文化相关性的内容的路径。这不仅加速了地区发布，还确保每个市场都感到受到独特的服务——从而加深客户参与度，并对全球品牌管理采取更灵活的方法。
8. 知识产权（IP）保护与合规
工作原理：通过交叉引用元数据中的使用权限和到期日期，人工智能会标记接近或超过许可期限的资产。它还可以识别新上传内容中品牌标志或受限内容的可疑使用。
重要性：自动化监督有助于在合规问题升级为法律纠纷之前发现它们。这意味着更少的手动检查和对品牌资产的更严格控制。
9. 内容个性化
工作原理：通过利用用户偏好数据，GenAI可以生成针对特定细分市场甚至个人定制的独特图像/文本变体。例如，电子商务品牌可能会为不同的用户角色制作定制的产品图像。
重要性：个性化推动参与度和转化率。将人工智能驱动的个性化集成到DAM工作流程中，使您能够大规模提供新鲜、有针对性的资产——不再是一刀切的活动。CMSWIRE《数字客户体验状况调查》分析显示，具有更高级个性化的组织获得了显著更高的回报。
10. 工作流程优化
工作原理：人工智能从典型模式中学习，例如设计师经常将哪些资产配对在一起，并建议改进的工作流程、审批或路由。它还可以自动分配任务（例如，“检查新上传图像的合规性”）。
重要性：自动化或半自动化的工作流程消除了瓶颈，确保了一致的流程。这促进了协作，并使DAM管理者有更多时间进行更高级别的战略规划，而不是微观管理任务。
实施注意事项
构建与购买
在将人工智能纳入DAM时，您可以选择“构建”（自行拼凑服务）或“购买”（采用具有集成人工智能功能的现成平台）。内部构建通常涉及与多个供应商打交道、协调复杂的集成并承担持续的维护成本。相比之下，专门构建的平台将这些人工智能服务（如自动标记、翻译和高级搜索）整合到一个可扩展、易于管理的解决方案中。这不仅减少了部署开销，还简化了更新，并为多个用例提供了更清晰的投资回报率路径。
治理与安全
自动内容创建引发了关于所有权、使用权和知识产权政策的问题。同样，将人工智能加入其中可能会引发关于数据隐私和开源库使用的新合规性考虑。与法律、合规和安全团队密切合作，以维持强大的保障措施。
数据准备
高质量的输入导致高质量的输出。确保您的资产库具有一致的命名约定、类别和元数据字段。如果您的数据混乱，考虑在推出人工智能服务之前进行元数据清理计划。然而，手动为LLMs准备资产（将文件拆分为可管理的块、创建嵌入和索引内容）可能非常耗时且容易出错。为了克服这一点，许多组织与提供代理RAG和数据准备服务的供应商合作。这些解决方案自动化核心任务，如分块、转录和分类，通常节省数月的手动工作。通过从一开始就构建干净、适合人工智能的数据管道，团队可以加速其DAM计划并实现更准确、可扩展的GenAI驱动结果。
可衡量的结果
DAM专业人员通常需要展示实际的投资回报率。借助GenAI：
- 缩短上市时间：自动化工作流程、更快的搜索和快速生成衍生品使您能够更快地推出活动。
- 降低存储成本：去重和更好的资产管理释放了存储空间和预算。
- 提高参与度：智能个性化和高质量的本地化内容通常会带来更好的用户参与度或转化率。
- 提高团队效率：更少的时间用于标记或寻找文件，意味着更多的时间用于创意或战略工作。
采用障碍
GenAI并非万无一失，需要人工监督以确保准确性。持续的自上而下的采用将有所帮助。以下是您可能遇到的一些常见挑战：
- 治理：您的组织将受益于明确的方向和程序化的GenAI实施方法。Gartner 研究表明，GenAI的采用在许多组织中仍处于早期阶段，各个团队在几乎没有指导或监督的情况下采用技术，增加了风险。
- 人工智能专业知识差距：许多DAM团队缺乏内部数据科学家或人工智能专家。考虑外部合作伙伴或供应商主导的教育计划。
- 数据孤岛：人工智能依赖完整、一致的数据集。如果您的组织仍将资产存储在多个未连接的系统中，请制定集成或迁移策略。
- 变革管理：引入任何新流程，尤其是被视为“取代”人类任务的流程，需要清晰的沟通。强调人工智能增强创造力，而不是取代它。
GenAI 时代 DAM 的未来
GenAI 的发展正在加速，能够同时处理文本、图像和音频的多模态模型变得越来越重要，并且正在被实施。这为生成式设计打开了大门，系统可以在品牌规则的指导下自主设计新的布局或视觉概念。简而言之，未来的 DAM 环境将拥有人工智能系统，能够自动构思整个活动，重复使用和重新混合授权内容以用于各种渠道。随着技术的成熟，DAM 本身将从存储库转变为与人类团队共同创造的平台，极大地扩展了可能性。
关键要点和建议
GenAI 可以将 DAM 平台从文件存储库转变为真正的营销推动器，其能够大规模优化资产。
1. 评估现状：评估您当前的 DAM 挑战和自动化机会。
2. 小步快跑，战略发展：选择一个明确的试点用例（例如自动标记或高级搜索）来证明价值，然后扩展。
3. 吸引跨职能利益相关者：从一开始就让创意、法律和营销团队参与进来，以确保一致性和早期采用。
4. 衡量和传达影响：展示真实的指标，如节省的时间、更快推出的活动，以建立持续的动力。
5. 集中治理工作：鼓励高管支持，在整个组织中制定统一的战略。建立一个 GenAI 采用和使用计划，平衡治理和创造力。
6. 必要时寻求外部帮助：并非每个组织都有内部实施人工智能解决方案所需的人才。寻找可以帮助您避免代价高昂的错误的合作伙伴。
结论
在持续创新至关重要的时代，GenAI 是 DAM 专业人员的强大盟友。通过利用人工智能进行更深入的洞察、自动化任务和创意构思，您可以将 DAM 从孤立的档案转变为真正的增长和效率引擎。同样重要的是，您将使您的组织能够以现代观众期望的速度制作更高质量、更个性化和全球一致的资产。是时候超越单纯的文件存储了。GenAI 可以帮助您从 DAM 中释放前所未有的价值，确保您的内容运营在未来几年不仅高效，而且具有远见和启发性。
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