ECM的核心技术是什么？-数智化转型网szhzxw.cn

数字化转型网人工智能研习社关注人工智能从技术到落地的全方面，包含机器学习算法、深度学习架构、自然语言处理（NLP）技术、计算机视觉技术、AI+医疗健康、AI+交通出行、AI+金融、AI+制造、AI+消费品、AI+互联网、数据隐私和安全、算法公平性、产业生态建设、政策法规制定与完善等。

ECM底层架构技术

现代化的ECM需要满足各种规模与场景下的国际化和集团化的部署：包括集群架构、分区域架构、联邦架构、混合云架构。同时要支持P级的分布式对象存储并实现冷温热分层、自我恢复。同时支持10亿级海量小文件的极速寻址。目前领先的ECM系统底层架构基于微服务和容器化的云原生（Cloud Native）技术实现。数字化转型网www.szhzxw.cn

能够满足非结构化数据服务的技术

内容服务包括不同格式文件转档与预览服务、上传下载在线编辑等文件操作类、文档权限类、内容搜索等，主要技术包括：CSB内容服务总线技术，满足所有服务消费可视化、可计量和可调度；Metadata元数据技术，元数据建模、元数据策略、元数据应用和元数据安全等。可视化数据采集技术，实现与各种应用系统融合。内容数据汇聚一起，经治理后以WebAPI等标准内容服务方式输出。

非结构化数据安全技术

数据存储安全：基于数据块和多副本技术的数据融灾保障。数据使用安全：通过细颗粒度访问权限控制、密级权限验证和安全域边界权限等技术保证多层数据防护，基于图权限计算模型对深层亿级海量文件进行毫秒级权限计算；数据流通安全：基于内核过滤驱动保证文件在终端不落地，基于智能DLP敏感检测的数据摆渡和外发。数据审计安全：基于大数据和知识图谱技术，保证各种场景化的数据安全审计和分析。

与AI深度融合的非结构化数据处理技术

在ECM系统中，需要将AI关键技术机器学习、深度学习、NLP自然语言处理与大数据技术深度融合，实现了对文本与图像的智能分类、智能标签、智能OCR识别、智能抽取和生成等，保证从预料、算法、训练、评估、发布和持续迭代的全生命周期管理。数字化转型网www.szhzxw.cn

结构化D2R自动建图、半结构化Wrapper自动建图和非结构化NLP文本抽取自动建图等技术构成Graph知识图谱，同时融合本体知识图谱、基于语义抽象的主题图谱和文件关联三大图谱，并结合用户画像与行为日志，实现启发式可交互非结构化数据探索，可应用于智能搜索、智能推荐、安全分析、知识创新和辅助决策等领域。

数字化转型相关技术

为适应企业数据管理能力的提升，需要构建企业内容业务平台，涵盖表单建模、BPM流程引擎和WCM展现引擎，可以实现一次拖拽多端适配，让业务人员具备应用开发能力。另外，如果支持业务组件、接口集成平台、标准WCP工作流控制模式支持，可大大提高开发和维护成本。基于端到端技术的企业数字化能力，与内容形成闭环，能满足企业业务的快速变化与持续创新。