隨著企業數據的爆炸性成長，如何有效管理並利用這些資訊成為企業數位轉型的關鍵挑戰。企業知識可以分為 結構化 和 非結構化 兩大類，而這兩種類型的知識各自承載著不同的價值與挑戰。傳統的企業數據處理方式，往往只能處理結構化數據，而忽略了更大量且更具洞察力的非結構化資訊。

超智動化（Hyper Automation）透過流程自動化機器人（RPA）、自然語言處理（NLP）、數據挖掘 和 AIGC（人工智慧生成內容） 等技術，使企業能夠全面解析和運用結構化與非結構化內容，進而提升決策效率與競爭力。

結構化內容：規則明確，數據可管理

結構化內容指的是具有固定格式、可存入資料庫、可系統化管理資訊。例如：

·      MS 文件（如 Excel、Word、PowerPoint）

·      客戶資料（CRM 系統記錄的姓名、聯絡資訊、購買歷史等）

·      表單與 ISO 文件（如內部申請單、稽核報告）

·      銷售與庫存數據（如 ERP 內的交易紀錄、供應鏈管理資訊）

這類數據通常存放於企業內部的系統中，透過 RPA（流程自動化機器人）或 AI 自動分析，可提高管理效率與決策準確度。

非結構化內容：無固定格式，價值潛力大

非結構化內容則是沒有固定格式、難以直接存入傳統資料庫的資訊，例如：

·      電子郵件、對話記錄（如客戶來信、內部溝通訊息）

·      音視頻內容（如會議錄音、客戶服務通話、產品介紹影片）

·      網路社群互動（如討論區留言、社群媒體評論、問卷回饋）

·      設備數據（如 IoT 設備記錄、感測器數據）

這類資訊包含了大量的企業經營洞察，但由於格式不一、內容分散，傳統分析工具難以有效處理。