人工智能得到了惊人的应用，为识别、模式和异常检测、预测分析、自主系统、超个性化和目标驱动系统提供了强大的功能。然而，如果不访问数据来训练机器学习模型，人工智能系统将无法做任何事情。此外，大部分数据被锁定在纸质或电子形式或手动控制形式的文件中。

一般来说，实现任何人工智能项目的必要的第一步是简单地从纸质和基于人类的表单中提取这些文档和过程，并将其转换成机器可以理解的数字形式。将这些模拟资产转换为数字形式的概念在文档和信息的上下文中称为数字化，在流程和基于人类的活动的上下文中称为数字化。根据分析公司Cognilytica的报告，在AI支撑系统的背景下，数字化和数字化正在看到一些最强的活动，这并不奇怪。

数字化

数字化的总体思路是将信息转换成计算机可读的数字格式的过程。为了从您的数据和信息中获得真正的见解，它需要以数字格式而不是纸质格式存储在物理文件柜中。数据是收集信息、理解和意见的基础层。文档数字化是将计算机无法处理的信息获取成可以处理的格式的想法。

通过数据数字化，组织和机构可以从资产中获得更多价值，而资产实际上是在积灰和占用空间。为了从数据中获得更高层次的理解，包括执行分析、自动执行各种任务以及合并更智能和认知的过程，信息需要从非数字形式转换为计算机可以理解的形式。

数字化信息的例子包括：

将打印文本和手写文本转换为数字格式。

将模拟格式的录音转换为数字格式。

将存档文件转换为数字格式。

将视频和电影内容转换为数字格式。

对于与文档相关的信息，文档数字化的概念也称为文档捕获。文档捕获和文档数字化的目标是获取非数字信息，并以数字方式表达，以便进一步处理。许多文档捕获系统获取打印文档、视频、电影或其他非数字资产的数字图像或样本。然后，生成的数字格式可以以电子方式存储，以便进一步处理和分析。以下是文本数字化的一个例子。

正如文档可以数字化一样，音频和视频资产也可以数字化。模拟视频或音频必须转换为数字格式，组织才能以有意义的方式使用它，例如在互联网或网站上发布，或者通过电子邮件或数字文件共享将其传输给某人。

音频和视频数字化的例子包括：

将电影和磁性视频转换为数字格式。

将音乐和磁性音频转换为数字格式。

将模拟音频和视频产品转换为数字格式。

一旦文档被捕获，就可以进一步处理和分析，以获得更多的价值。除了简单的扫描和存储，后处理活动还涉及内容分析和文档处理，包括以下内容：

光学字符识别(OCR)用于识别打印文本并将其转换为机器文本表示。

智能字符识别(ICR)可以处理手写、手写标记(如首字母缩略词)、划线和手写填写的自由形式信息。

光学标记识别(OMR)识别有意义的文本或手写指令，如复选框、填充气泡和其他指示标记，这些标记在自动评分、考试处理、选举和投票等方面非常有用。

光学条形码识别(OBR)可以识别条形码、索引等标记，实现高速数据采集。

数字化和数字化。

数字化通过解决以前依赖非数字化信息的过程，拓展了数字化的思路。数字化侧重于捕捉基于非数字信息的前一个过程，并以数字为中心进行编码。下图显示了数字化、数字化和数字转换之间的区别。

数字化进程使公司和政府能够增强服务、节省资金并提高公民的生活质量。银行、抵押贷款和保险业向数字签名的过渡为流程数字化提供了一个很好的例子。数字银行和移动银行中税务文件电子归档和支票扫描的发展是使用数字文件交换进行数字处理的其他例子。

数字化的例子包括：

基于人员和文档的现有工作流被“捕获”为这些工作流的基于计算机的表示，用于未来的自动化或分析。

现有人工流程的自动化。

流程分析和流程管理工具，可以提供工作流步骤的有效性和效率的可见性。

将高级分析和增值技术应用于基于文档的多步骤交互。

过去，人工流程的改进侧重于信息的数字交换(即数字签名)。

将基于纸面的流程和基于人员的流程转换为数字流程的一种方法是捕获并自动化现有流程。机器人过程自动化(RPA)技术在这里具有优势。它可以通过计算机接口获得以前需要人工操作的已有过程并转化为完成。

重复任务的基于软件的自动化流程。尽管RPA解决方案的主要目的不是修改现有工作流程，但它们确实有助于从公式中删除人为因素，从而使这些流程更加高效。

除了流程自动化之外，希望将流程数字化的公司还可以使用流程挖掘和发现软件来分析现有工作流程，深入了解改进和提高这些工作流程的机会，并在基于人的工作流程中添加更多的监视和管理功能存在。这些“ 流程捕获 ”工具能够将现有的基于人的工作流记录和记录为机器可理解的格式，以供以后进行自动化或分析。

数字化与数字化转型之间的关系

除了数字化和数字化的概念外，还有一个经常被包裹和混淆的术语：数字转换。数字化转型是一个广泛的想法，已经存在了几十年。数字化转型的概念是组织运营的战略和根本变革，以数字化流程，技术和方法为驱动力，以实现高效率和高运营率。具有远见卓识的组织正在利用计算，存储和软件技术的巨大进步来数字化其员工队伍，并在此过程中实现显着的生产力，节省时间并提高公民或客户满意度。

数字化转型基于数字信息(数字化)和数字过程(数字化)的基础。它基于这些来改变操作的本质，从而超越了简单地存储更多数据并通过向其策略添加智能来使现有系统和流程自动化的功能，并使认知技术的力量能够应对其工作环境中更为复杂的挑战，简单的自动化将无法实现。成功实现数字化运营的组织减少了客户和利益相关者需求之间的摩擦，并降低了组织有效满足这些需求的能力。

数字化是许多AI项目必不可少的第一步

乍一看，数字化似乎与AI无关。但是，数字化是从锁定在非数字资产或基于人的过程中的数据中提取价值的必要的第一步。通过首先对流程和文档进行数字化然后再数字化，可以将更大的价值应用于业务组织，从而使它们能够解决越来越困难，业务价值越来越高的业务问题。没有数字化的基础层，组织就无法应用AI和ML等高级技术来获取附加价值。毕竟，数据是收集信息，理解和见解的基础层。

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