数字化是商业世界发展的重要阶段，是对真实世界的抽象。在物理世界中，传统的生产流程定义、合同文本打印、客户画像描绘等工作多依赖人工，存在不够精细、效率低下的问题。为提升效率与优化工作，需将物理世界的事物抽象为数字，通过数字化过程转化为数据、信息、知识和智慧。

一、数字化的本质

数据是散乱无规则的，本身无意义。从数据中标识出有价值部分便形成信息。众多信息相互连接构成知识，当知识能辅助判断和决策时，就升华为智慧。越往智慧层面发展，难度越大，价值也越高。

二、普通人面对数字化转型的关键步骤

（一）开采数据

利用道路摄像头、智能手机传感器、检测仪器等获取文字、图像、声音、视频等多种形式的数据。如今获取数据门槛降低，但要重视对数据的分辨与筛选。

（二）粗炼信息

数据包含信息与噪音，通过降噪粗炼可得到有价值信息。例如对监控视频进行自动识别，提取关键信息，减少无用数据查看，提升工作和生活效率。

（三）精炼知识

通过创新方式将信息连接组合，把握事物本质。如商场依据消费习惯变化调整布局，洞察本质后重新连接信息以获取知识。

（四）聚合智慧

培养分析和聚合能力。例如人工智能在投资分析、身份验证、客服服务及医疗辅助等领域，基于深度学习产生机器智慧，辅助决策。

以人工智能应用为例，美国 Kensho 公司利用人工智能，每天早上 8:35 为高盛雇员提供自动化投资分析报告；蚂蚁科技利用人脸识别进行远程身份验证；部分先行者提供人工智能客服，大幅降低成本。

三、从关键环节入手积极行动

（一）个人层面

普通人可从当下开始收集数据并分析，以此辅助决策、降低成本、提高效率。个人可利用手机记录运动数据、消费数据等，分析自身生活习惯，优化时间管理和消费规划。

（二）工作层面

企业员工可收集工作流程中的数据，分析业务痛点，为企业决策提供参考。工作中尝试运用新工具，如 AI 大模型（豆包、讯飞星火、文心一言、ChatGPT、Sora 等）、文本撰写类、图片生成类、视频生成类应用，以及 RPA + AI 类工具（如金智维软件），将繁琐工作交给 RPA 机器人，提升工作效率。