印刷聯(lián)合聯(lián)盟首席經(jīng)濟學家安迪·帕帕羅齊明確指出，AI和卓越的數(shù)據(jù)管理正在賦能印刷行業(yè)的每一項關鍵任務功能。“從質量控制到供應鏈管理，從細致的客戶偏好分析到基于這些偏好實現(xiàn)的個性化服務，無一不受益于人工智能和強大的數(shù)據(jù)庫構建、維護與訪問。”

  盡管人工智能技術發(fā)展迅猛，對一些印刷服務提供商而言，它可能仍然是一個相對新穎的概念。然而，Imagine AI Live的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官史蒂夫·梅特卡夫提醒道，印刷服務提供商其實已經(jīng)具備了在數(shù)據(jù)管理方面的專業(yè)知識基礎。

  他強調：“首先我想說的是，在印刷行業(yè)，尤其是在為客戶管理數(shù)據(jù)方面，已經(jīng)積累了大量的專業(yè)知識。”他舉例說明，想象一下，當一家印刷企業(yè)負責執(zhí)行一個大規(guī)模的郵件營銷活動時，它往往需要處理數(shù)十萬甚至數(shù)百萬條數(shù)據(jù)記錄。由此可見，數(shù)據(jù)與印刷行業(yè)早已是密不可分、深度融合的關系。

  帕帕羅齊進一步將數(shù)據(jù)劃分為三大類別，并指出在每種類型的數(shù)據(jù)管理中，規(guī)范化管理都是必需的，而人工智能的介入，無疑使得數(shù)據(jù)管理取得了巨大的進步。他解釋說，結構化數(shù)據(jù)，例如財務數(shù)據(jù)、市場人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)和客戶資料等，可以完美地存儲并處理于傳統(tǒng)的計算機電子表格中。而非結構化數(shù)據(jù)，如音頻文件、視頻文件和各類文本文件，則無法被電子表格很好地處理。

  介于兩者之間的則是半結構化數(shù)據(jù)，比如物聯(lián)網(wǎng)（IoT）傳感器生成的數(shù)據(jù)，它們是結構化和非結構化數(shù)據(jù)的混合體。帕帕羅齊強調，人工智能能夠對所有這些類型的數(shù)據(jù)進行深度分析，從而幫助印刷企業(yè)做出最佳決策，而不是僅僅依靠傳統(tǒng)的“直覺”或經(jīng)驗猜測。

  至于印刷行業(yè)的下一步將如何發(fā)展，尤其是在人工智能技術日新月異的今天，要做出精確預測并非易事。梅特卡夫特別指出，他認為行業(yè)最大的變革將更多地來自于行業(yè)整體認知度的提升。他認為，當前幾乎不可能完全跟上人工智能的每一項最新創(chuàng)新，因此，有些技術甚至連印刷服務提供商可能都尚未意識到它們的存在或潛力。他預測，這可能是印刷行業(yè)在未來12到18個月內將經(jīng)歷的最大轉變。

  梅特卡夫在與印刷行業(yè)領導者交流時表示：“我認為這并不是他們的錯。”他指出，許多行業(yè)領導者僅僅是忙于日常繁重的工作，以至于沒有意識到，他們現(xiàn)在就可以開始利用人工智能解決實際問題，而不必非要等待MIS（管理信息系統(tǒng)）軟件供應商來提供新的功能，也不必等待微軟等大型科技公司推出成熟的解決方案。

  他警告說，事實上，如果企業(yè)選擇等待，反而可能會因此處于劣勢。“無論是少量的人工智能咨詢，還是人工智能應用的簡單構建，或者其他任何形式，你今天，甚至今天下午就可以開始著手解決問題。而且我認為人們甚至還沒有意識到這一切發(fā)生得有多快。”

  當然，這并非意味著沒有需要重點關注的具體領域。帕帕羅齊指出，在接下來的12到18個月周期中，他最密切關注的領域主要集中在以下幾個方面：“運營創(chuàng)新”，這包括質量控制和預測性維護，因為在競爭如此激烈的市場中，印刷企業(yè)已無法將低效率的成本轉嫁給客戶；“自動化”，它可以顯著提高生產力和生產速度，同時有效緩解長期存在的勞動力短缺問題；“市場分析和預測”，這能夠為公司持續(xù)做出卓越的決策提供數(shù)據(jù)支持；以及“網(wǎng)絡安全和風險管理”，因為正如印刷聯(lián)合聯(lián)盟研究中的一位參與者所說：“無論你的業(yè)務做得多么好，運營得多么出色，它都可能瞬間發(fā)生轉變。”這凸顯了在數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)安全和風險防范的重要性。