セマンティックAIによるメタデータ管理

ビジネスの専門知識を活用して、モデルが組織、情報、ビジネス用語、ユースケースを正確に反映するようにします。

機械学習を活用してナレッジモデルを拡張し、さまざまなコンテンツソースから概念と関係を特定して語彙に追加します。

社内および業界標準のモデル、リファレンスデータ、リンクトオープンデータなどのデータソースを関連付けてモデル開発期間を短縮させることで、再利用を改善し、アクセスを制御し、モデルガバナンスを実現します。

タスクセントリックな情報ガバナンスと定義済みのベストプラクティスを、組織内で促進します。

NLP/機械学習/統計的手法によって、情報（コンテンツ/ドキュメント/データなど）を処理し、複数言語の関連メタデータでエンリッチします。ナレッジモデルを活用して既存のエンタープライズ技術と統合し（リプレースしないで）、優れたユーザーエクスペリエンスを提供します。

分類の質を評価して一貫性を高め、例外やチャンスを特定することで、モデリングや分類を洗練します。

必要なコンテキストを抽出するための正確で信頼性の高いビジネス基準を定義できる、モデルドリブンなフレームワークです。

リッチなコンテキストとナビゲーションオプションにより、ユーザー体験を強化します。入力候補予測および自然言語クエリにより、ユーザーリクエストを判断し、関連する結果を提供します。

統合および視覚化ツールキットと製品APIによって、あらゆるコンテンツリポジトリ、製品、システムとのインタラクションを容易にする青写真を提供します。カスタム統合でもゼロから構築する必要はありません。