人工智能（ai）产业作为数字经济的重要组成部分，企业在数字化转型的初期阶段更关注基础类数据应用，如基于数据查询和数据分析的管理支持或流程支持。
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许多数字化从业者认为，数据本身就是一种产品。完成数据治理后，能够清晰地识别数据并了解其真实业务意义，这已经是相当了不起的成就了。
数字化转型的未来趋势将主要受益于人工智能技术的应用。近年来，大规模模型的兴起进一步推动了这一趋势。
越来越多的企业开始认识到，人工智能技术正是数字化2.0的核心要义。
数字化已经演变为数智化，这意味着软件公司将面临新的挑战。传统的SaaS和ERP逻辑通常围绕流程设计和IT实施展开，而这些逻辑可能需要重新思考。
在智能化趋势下，甲方单位和软件厂商都应当重视数据的实际价值，从流程导向向数据要素导向转变。
数据的价值分为显性价值和隐性价值。显性价值在数据整合和通畅运用时就已得以体现，而隐性价值则需要借助先进的算法技术进行加工和发掘。
将数据类比为食材是合理的。数据的质量至关重要，而加工数据的技术和手段也同样至关重要，相当于一个出色的厨师。随着云计算能力的普及以及“低代码”的MaaS平台的发展，人工智能技术的门槛逐渐降低，使更多人能够接触和应用AI技术。
企业能够轻松获得AI技术后，下一步关键的工作就是建立专门针对AI应用的数据治理流程，这将是数据治理发展的新方向。
在AI数据治理活动，除了需要不断完善基础的数据质量提升工作，还需要构建高质量的AI数据集。
例如，基于特定的策略筛选出对模型提升有重要价值的代表性数据样本，再或者，采用手动或半自动的方式构建符合训练过程范式的规整化数据集。
那么问题来了，基于AI的数字化应用，一般都有哪些具体的落地思路方向呢?
其实很简单，AI的本质，就是自动化，人工智能本身也是自动化技术的重要分支。
一是感知类应用。自动从多模态数据(图片、文本、视频、音频等)中，提炼有价值的业务信息，回答what now的问题。发生了什么。
例如，文本智能分析、语音特征识别、图像实时监控等。
二是认知类应用。利用上述信息，预测未知场景(当下不可知的场景或未来情况)，回答what future相关的问题。
例如，财务指标预测、自然灾害预警、设备风险评估等。
三是决策类(生成类)应用。基于what now和what future的答案，告知人或者机器应该如何去做，回答how的问题。
例如，内容自动推荐、智能文档生成、资源动态调度、检修计划制定等。
AI技术的智能属性来自于数据资源本身蕴含的业务知识和专家经验。
将数据要素以AI模型的方式进行构建和部署，可以快速复制业务产能，打造出高效率的知识型、智慧型组织!
