人工智能 (AI) 正在通过自动化任务和提供分析见解来改变各行各业，但其真正的有效性取决于高质量、相关性强的数据。结构化数据是最大化人工智能优势的最关键数据类型。

结构化数据 vs. 非结构化数据

数据的结构化和非结构化取决于其所基于的格式和模式。数据模式描述了数据库中数据的组织和存储方式，并定义了各个数据表之间的关系。

结构化数据具有固定的模式，按数据表的行和列进行排序，例如姓名、地址、身份证号码、日期等。由于结构化数据具有标准化和定义明确的格式，数据分析工具、机器学习算法和用户都能够对其进行统一的解读和使用。然而，以这种结构化形式保留数据，维护成本将更高。

非结构化数据没有固定的模式或预定义的格式。它存在于电子邮件、社交媒体评论、音频文件、聊天记录或不同存储库中的其他文档中，难以解析和分析。由于非结构化数据并非采用结构化的通用表格格式，因此灵活性更高。然而，大多数数据都是非结构化的，而且由于其易于快速收集，因此在整个企业中都广泛存在。

表 1：结构化数据与非结构化数据

AI 优先世界中的数据未来

尽管非结构化数据日益增多，且AI 处理非结构化数据的能力也不断提升，但结构化数据仍将在未来法律 AI 中发挥越来越重要的作用，因为它深度融入合同生命周期管理 (CLM) 和数据管理系统 (DMS) 的底层架构中：

• 清晰度和一致性：结构化数据固有的清晰度、一致性和高效率使其成为构建可靠且可扩展的 AI 系统的关键基础。

• 知识图谱：结构化数据与知识图谱具有协同作用，增强了人工智能解读上下文并提供更准确、更相关响应的能力。

• 机器学习模型：结构化数据对于训练多种类型的机器学习模型至关重要，尤其是在分类、回归和预测等任务中。

• 与非结构化数据的集成：集成结构化和非结构化数据以创建更全面、更富有洞察力的人工智能应用程序是目前的发展趋势。

表 2：结构化数据在人工智能应用中的优势

拥抱结构化，成就人工智能

尽管结构化数据具有诸多优势，但它也存在一些挑战和缺陷，企业必须应对这些挑战和缺陷才能充分利用其对人工智能的价值。

主要挑战：

• 缺乏灵活性：如果不对底层架构进行重大更改，适应不断变化的数据需求和捕获复杂的数据类型可能会非常困难。

• 资源密集型：维护和扩展结构化数据的基础架构可能需要耗费大量资源，并且管理这些数据环境会产生长期成本。

• 数据孤岛：结构化数据可能分散在不同的系统和部门之间，从而形成数据孤岛，阻碍对有效 AI 应用的整体理解。

• 现实世界数据适配：并非所有现实世界数据都能自然地融入结构化格式，这可能导致宝贵信息的丢失或建模效率低下。可能需要采用混合方法。

• 预定义数据模型：结构化数据的僵化性质使其难以在不进行重大调整的情况下适应新的业务需求。

数据治理对于确保数据质量、一致性和安全性至关重要，而这构成了可靠的 AI 应用的基础。企业必须考虑为 AI 构建、存储和维护结构化数据的成本。在规划数据模型时，充分理解这些挑战将有助于确保您的企业能够灵活应对不断变化的 AI 工具。


Karthik Radhakrishnan 是 Epiq 的 CLM 研发总监兼首席架构师。他是一位经验丰富的技术领导者，拥有超过 35 年的 IT 经验，专注于软件应用程序的构思、开发和管理。凭借在合同生命周期管理 (CLM) 和配置、定价、报价 (CPQ) 领域超过 20 年的专业经验，他始终如一地为客户提供高质量的解决方案。