值得注意的是，多數企業體認到資料在發展人工智慧的重要性，將相對過去更願意投資在資料領域，不論是大數據、小數據（Small Data）、厚數據（Thick Data）、快數據（Fast Data）等都有AI的角色，特別是在發展資料驅動型人工智慧（Data-Driven AI）最初都要從原始數據（Raw Data）開始，再一步一步進行不同階段的資料分析，如描述型分析、診斷型分析、預測型分析及指示型分析等再結合不同的AI演算法來達到。
根據調查全球私部門投資在人工智慧項目中的前五大依序為：醫療和保健類、資料管理、處理和雲端運算、金融科技、零售、影音視訊，如圖2所示。值得注意的是，多數企業體認到資料在發展人工智慧的重要性，將相對過去更願意投資在資料領域，不論是大數據、小數據（Small Data）、厚數據（Thick Data）、快數據（Fast Data）等都有AI的角色，特別是在發展資料驅動型人工智慧（Data-Driven AI）最初都要從原始數據（Raw Data）開始，再一步一步進行不同階段的資料分析，如描述型分析、診斷型分析、預測型分析及指示型分析等再結合不同的AI演算法來達到。