虽然出版商已然获取了有关消费者和市场产品的海量数据，但数据如此庞杂，如何处理以使其物尽其用反倒成了新的挑战。近期，Ingenta首席执行官大卫•蒙哥马利（David Montgomery）在《美国出版商周刊》伦敦书展特刊（Publishers Weekly与BookBrunch)上发文（AI - how it can work for publishers），就人工智能在出版产业的应用分享了自己的看法。
成立于1998年的Ingenta最初是科学、专业和学术出版领域的内容分销商，服务于出版商、学术团体和图书馆。该公司的旗舰产品Ingenta Connect数据库拥有来自350家出版商的500万篇论文和1.6万种出版物，被全球2.5万多家机构采用。通过合并和收购，现在的Ingenta已经成为数字图书馆平台及其相关服务的领先提供商。
近期，Ingenta首席执行官大卫•蒙哥马利（David Montgomery）发文（AI - how it can work for publishers），就人工智能在出版产业的应用分享了自己的看法。他指出，虽然出版商已然获取了有关消费者和市场产品的数据，但数据如此庞杂，如何处理以使其物尽其用反倒成了新的挑战。
蒙哥马利在文章中提到，过去几年，出版商已经获取了有关消费者和产品的海量信息。这些信息告诉出版商消费者为什么买书，在什么时间、以何种方式买，是否读完了全书，同一主题下他们还想读哪些书。这类“大数据”可以帮助出版商在出版产品类型、销售和营销方式上做出更睿智的决策。
然而遗憾的是，人类无法对如此巨量的信息作出快速有效地处理。将大数据转化为大机会是当今出版商面临的主要挑战之一，而在这方面AI能帮得上忙。利用机器学习，计算机能够吸收大量数据，识别这些数据的意义，并对下一步的工作做出建议。这是人类难于做到的。
蒙哥马利进一步举出实例。他说，从零售网站上的聊天机器人到程序化广告，机器学习已经是日常生活的重要组成部分，大多数人却从来没有听说过，也许除了IBM Watson。人工智能IBM Watson Health可以帮助人们解决认知负载过多的问题，这些问题往往是因为数据太复杂或面临决策压力而引起的。IBM创建这些系统是为了增强人类的能力，而不是代替人类去处理数据。
这种方法也可以用到出版业。服务提供商以及出版公司内部的一些部门正在开发新的系统以处理图书销售、编辑、版权、广告、学习等领域的大数据。
如蒙哥马利所说，在销售方面，机器学习可以为读者推荐更好的书；出版商为了增加营收而挖掘再版书目时，机器学习系统可以帮助他们更好地利用和理清自身的版权目录，从而使出版契合当前的市场趋势；对学术出版商来说，机器学习可以通过测定一个学生的概念理解力，为其量身定做具体的学习框架，提供更为精确的学习方式。这些仅仅是正在探索机器学习应用的几个领域而已。
出版商可以效法已经运用机器学习的其他行业。比如传媒业，机器学习已经被用在编辑和广告运营中。根据近期报道，美联社已经运用机器学习技术和自然语言生成系统来写新闻了。同时广告主也在基于读者行为和已经核对过的第一手数据来开发推送消息的多种方式。
对于人工智能与出版业的“联姻”，蒙哥马利显然持乐观的态度。他说，有人把机器的兴起视为忧患，但既然机器能够处理所有我们不能或者不想深入探究的信息，我们也能以此来探索新的疆域和概念。人工分析目前来说仍然是必需的，因此我们的工作当下还是安全的，不会为人工智能所取代。
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