人工智能已經得到了驚人的應用，為識別，模式和異常檢測，預測分析，自治系統，超個性化和目標驅動系統提供了強大的功能。但是，如果不訪問數據來訓練機器學習模型，人工智能系統將無法做任何事情。而且，大部分數據都以紙質或電子形式或人工控制的形式鎖定在文檔中。

通常，實現任何AI項目的必要的第一步就是簡單地將這些文檔和流程從紙本和基于人的形式中提取出來，并轉換成機器可以理解的數字形式。將這些模擬資產轉換為數字形式的概念在文檔和信息的上下文中稱為數字化，在流程和基于人的活動的上下文中稱為數字化。根據分析公司Cognilytica的報告，毫不奇怪，數字化和數字化工作正在AI支持系統的背景下看到了一些最強勁的活動。（公開，我是Cognilytica的首席分析師）

數字化

數字化的總體思路是將信息轉換為計算機可讀的數字格式的過程。為了從您的數據和信息中獲得真正的見解，它需要以數字格式而不是紙質形式并存儲在物理文件柜中。數據是收集信息，理解和見解的基礎層。文檔數字化是將計算機無法處理的信息獲取為可以處理的格式的想法。

通過數字化數據，組織和機構可以從資產中獲取更多價值，而這些資產實際上是在收集灰塵并占用空間。為了從包括執行分析，自動執行各種任務以及合并更多智能和認知過程的數據中獲得更高層次的理解，信息需要從非數字形式轉換為計算機可以理解的形式。

數字化信息的示例包括：

將印刷文本和手寫文本轉換為數字格式

將模擬格式的音頻記錄轉換為數字格式

將檔案文件轉換為數字格式

將視頻和電影內容轉換為數字格式