在21世紀20年代正式開啟之際,甲骨文預測未來技術和企業商業模式將發生以下五大變化:
預測1:90%的手動IT操作和數據管理任務將完全實現自動化,企業將迎來一個全新的IT創新時代。
如今技術人員仍然要投入大量時間和精力去處理常規任務,例如備份、擴展、調優、監視和保護關鍵信息系統,然而自治數據庫將很快改變這一切。甲骨文預測,到2025年,90%的手動IT操作和數據管理任務將完全實現自動化。這意味著IT人員將投入更多時間去探索關于人工智能和機器學習的前沿技術 — 從會話式用戶界面到區塊鏈,再到物聯網。例如,自學習系統可以跨多個應用自動收集數據,然后自動以可視化方式(圖形、圖表和動畫等)呈現數百萬個數據點,讓身處業務部門的終端用戶可以更輕松地發現數據中潛藏的趨勢、規律和關聯性,不必再費心費力地制作和研究傳統報表和電子表格。甲骨文相信,在云的推動下,這些前沿技術將日益普及,走向主流。
預測2:幾乎所有企業應用都將內置某種形式的AI技術。
人工智能技術正深刻改變著企業接收、管理和保護業務數據的方式,推動著企業計算變革。甲骨文表示,如今許多現代化企業已經認識到,并且正在積極部署AI技術來幫助他們提高工作效率、提高生產力并降低成本。甲骨文預測,到2025年,幾乎所有企業應用都將內置某種形式的AI技術。這將深刻影響企業的方方面面,助力企業高管和決策者更快速、深入地洞察運營、員工、市場和客戶。
預測3:絕大多數供應鏈都將應用區塊鏈、機器學習、物聯網、增強現實或虛擬現實技術。
如今自動化智能系統正在多個行業中快速普及,推動系統設計、物流、制造、基礎設施等走向范式變革。而在供應鏈領域,日益增長的客戶期望、不斷縮短的產品生命周期、各種新的法規和波動不定的需求正不斷觸碰傳統管理系統的天花板,促進著新興技術的采用和實施。其中,區塊鏈可以防范偽造,提高可見性/可追溯性,破解傳統供應鏈面臨的重大挑戰 — 對于全球性的供應鏈,物料和產品要在多個供應商、制造商、分銷商、運輸商和服務提供商間流通,然而傳統管理系統嚴重依賴集中治理,相比之下區塊鏈可以消除管制,創建匿名、防篡改且不可更改的去中心化、分布式和數字化事務記錄。虛擬現實(VR)和增強現實(AR)界面可以為員工提供更高水平的沉浸式體驗,例如借助3D渲染,車間工人可以可視化地查看設備配置。語音助手可以查找產品信息,報告生產里程碑,傳達來自IoT傳感器關于當前狀況的洞察。
預測4:在HR、銷售等業務領域,流程的自動化將促進更加個性化的互動。
甲骨文表示,人工智能和自治技術正日益滲透到工作場所中,它們幫助企業理順日常業務流程,讓業務人員專注于更有意義、更有價值的人際互動。例如,自動化工作流可以跟蹤求職者,處理新員工請求,完善整個招聘流程;AI技術可以基于職位要求審查求職者資質,幫助人力資源團隊找到最合適的人選;聊天機器人可以與求職者溝通,回答求職者的問題和安排面試。這些自動化功能將極大減輕人力的日常負擔,讓HR團隊專注于招聘符合企業文化的優秀人才。據預測,到2025年,人工智能和機器人將接管70%的招聘工作。
在銷售領域,人工智能系統可以匯編海量的客戶數據,包括社交媒體發帖、客戶互動歷史記錄、銷售和服務活動,然后快速分析大型數據集,識別最有可能成交的線索;AI的自學習功能支持軟件流程同時與多人互動,確保品牌消息的一致性;軟件機器人可以甄別線索,對商機進行排序,有針對性地為潛在客戶提供實用建議,并根據市場分析和瀏覽歷史記錄來調整價格,推薦商品。甲骨文相信,雖然銷售的核心始終是人與人的互動,但智能技術將持續創造更多價值。據預測,到2025年,80%的銷售將實現自動化,屆時銷售代表可以專注構建良好的客戶關系和客戶互動。
預測5:網絡安全將隨著物聯網和人工智能的廣泛應用變得更加復雜,企業將面臨更加嚴峻的內部數據泄露風險。
機器學習技術既能幫助企業改善運營,也可能成為網絡黑客的“幫兇”。現在網絡黑客們已經會編寫自動化系統來攻擊企業網絡,竊取敏感數據,而人工智能和物聯網技術很快會被他們加以利用。現實中,隨著存儲的個人信息越來越多,互聯設備成為了黑客們新的攻擊目標 — 惡意物聯網可以感染互聯設備,幫助黑客竊取身份信息,發起分布式拒絕服務攻擊。據Forrester稱,物聯網的快速應用帶來了更大的攻擊面,而嚴重不足的安全控制措施又進一步加劇了企業風險。同樣,隨著企業和個人越來越依賴云存儲,黑客可攻擊的區域也越來越廣。
甲骨文預測,到2025年,80%的安全攻擊將來自企業內部。從網絡服務到數據庫,現代企業技術體系的每一個層面都有可能出現能被黑客利用的安全配置錯誤和漏洞。然而很多情況下,企業無法快速部署安全補丁,這讓黑客們輕易就有了可乘之機。此外,自動化的缺失也導致人為錯誤風險居高不下。自動化的網絡安全可自動檢測配置錯誤,為網絡提供持續保護。在甲骨文看來,面對不斷增長的安全威脅,企業的優秀選擇是運用自治技術來自動打補丁,24/7全天候地驗證系統完整性。
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