近日，甲骨文公司公布了對(duì)云的未來展開了10項(xiàng)技術(shù)預(yù)測(cè)：
基于這些預(yù)測(cè)，甲骨文還提煉出了以下幾個(gè)行業(yè)觀察：
人工智能悄然普及
對(duì)于企業(yè)來說，登上人工智能這座技術(shù)高峰，將讓企業(yè)的數(shù)字化擁有至關(guān)重要的技術(shù)能力。根據(jù)Ovum關(guān)于ICT企業(yè)洞察的調(diào)查顯示，在2019年，將有60%的企業(yè)全面制定人工智能方面的策略，并且越來越多的企業(yè)和組織希望通過切實(shí)可行的方式引入人工智能這項(xiàng)技術(shù)。而這其中的一個(gè)關(guān)鍵路徑就是將人工智能嵌入到企業(yè)應(yīng)用當(dāng)中。
隨著新興技術(shù)登上舞臺(tái)，企業(yè)應(yīng)用正在發(fā)生著變化。傳統(tǒng)的后臺(tái)應(yīng)用已逐漸過時(shí)，而全新的應(yīng)用普遍采用了創(chuàng)新化的前端，并具有極高的商業(yè)自動(dòng)化能力。在未來，人工智能的普及速度將越來越快，相關(guān)的應(yīng)用也勢(shì)必變得更加廣泛。
生產(chǎn)力將快速提升
人工智能其實(shí)解決的是生產(chǎn)力和生產(chǎn)資料之間的問題。在商業(yè)領(lǐng)域，采用人工智能技術(shù)的一個(gè)關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素是，它可以極大地提升生產(chǎn)力和效率。
近期，甲骨文對(duì)全球資深決策者進(jìn)行的調(diào)查顯示，42%的受訪者已經(jīng)在考慮通過人工智能技術(shù)來提升企業(yè)效率。隨著人們對(duì)人工智能認(rèn)知的深入，越來越多的企業(yè)將享受到新興技術(shù)帶來的成功果實(shí)。
西班牙人足球俱樂部等客戶通過人工智能將財(cái)務(wù)團(tuán)隊(duì)的生產(chǎn)力提升了20%。它依靠人工智能技術(shù)做出業(yè)務(wù)決策，不需要人工干預(yù)。
甲骨文預(yù)計(jì)到2025年，人工智能和增強(qiáng)體驗(yàn)將讓目前的生產(chǎn)力水平翻倍，這也會(huì)更好地驅(qū)動(dòng)企業(yè)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
“自治”時(shí)代到來
“自治”時(shí)代全面到來，海量數(shù)據(jù)也可以“自治”處理。
Gartner預(yù)測(cè)，到2022年，90%的企業(yè)都會(huì)將信息歸為重要的企業(yè)資產(chǎn)，而數(shù)據(jù)分析將成為企業(yè)發(fā)展過程中一項(xiàng)必不可少的能力。試想一家企業(yè)想要在人工智能或物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域進(jìn)行投資并獲得成功，首當(dāng)其沖就是要掌握、利用數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上才能獲得有益的洞察。
由于目前的數(shù)據(jù)量大大超出了人類自身的處理能力，人們需要尋求一種新的方法。能夠?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)洞察的系統(tǒng)，不僅復(fù)雜而且難以操作，如果讓它具備自治驅(qū)動(dòng)、自治修復(fù)和自治安全的能力會(huì)怎么樣？如果把它變成像無人駕駛汽車那樣容易操作又將是怎樣的體驗(yàn)？
Oracle自治數(shù)據(jù)庫在實(shí)現(xiàn)上述“自動(dòng)駕駛”能力的上又邁出了突破性的一步，未來將會(huì)有更多的企業(yè)，在數(shù)據(jù)管理的每一個(gè)方面探索類似的能力。
甲骨文預(yù)計(jì)，自動(dòng)化將開始遍布于整個(gè)企業(yè)界。70%的IT職能將完全自動(dòng)化，員工得以從日�？菰锏腎T事務(wù)中解放出來，而更多地專注于創(chuàng)新和業(yè)務(wù)發(fā)展。
在中國，領(lǐng)航者僑鑫集團(tuán)正在運(yùn)用Oracle自治數(shù)據(jù)倉庫實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)更深層次的整合和利用，從而在業(yè)務(wù)層面形成了縱向數(shù)據(jù)挖掘、橫向數(shù)據(jù)貫通的業(yè)務(wù)模式，構(gòu)建起僑鑫的完整經(jīng)營生態(tài)。
位于美國的醫(yī)療IT領(lǐng)域新銳QMP Health利用自治技術(shù)，將自己的基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行了自動(dòng)化改造，讓其能夠在不停機(jī)的情況下進(jìn)行自我調(diào)整和管理，從而實(shí)現(xiàn)更快的響應(yīng)和決策，最終讓患者受益。
同時(shí)，當(dāng)數(shù)據(jù)洞察成為驅(qū)動(dòng)企業(yè)做出明智決策的重要依據(jù)，當(dāng)數(shù)據(jù)處理的量級(jí)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，甲骨文們預(yù)計(jì)，未來相關(guān)安全事件的數(shù)量較當(dāng)下將增加100倍，這就體現(xiàn)了安全工作實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化運(yùn)行的重要性。
McAfee的《2019企業(yè)上云及風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告（2019 Cloud Adoption and Risk Report）》顯示，雖然一般只有一億分之一的安全事件可能帶來實(shí)際威脅，但由于安全事件的基數(shù)極大，沒有自動(dòng)化就不可能進(jìn)行“大海撈針式”的追蹤和確認(rèn)。
除了數(shù)據(jù)管理的自動(dòng)化，未來，企業(yè)在客戶體驗(yàn)領(lǐng)域也將與自動(dòng)化建立密不可分的聯(lián)系，嵌入人工智能的聊天機(jī)器人將開啟一個(gè)全新的客戶體驗(yàn)時(shí)代。如今，有89%的人使用語音輔助來進(jìn)行客戶服務(wù)，69%的企業(yè)客戶服務(wù)通過聊天機(jī)器人進(jìn)行隨時(shí)隨地的互動(dòng)。我們預(yù)計(jì)，在客戶服務(wù)方面， 85%的交互都將實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，使用聊天機(jī)器人將從“不錯(cuò)的選擇”變成“最基本的選項(xiàng)”。
區(qū)塊鏈將成為信任的基石
作為技術(shù)領(lǐng)域的新秀，區(qū)塊鏈技術(shù)曾因與比特幣的關(guān)聯(lián)而備受爭(zhēng)議，但在商業(yè)市場(chǎng)，區(qū)塊鏈相關(guān)的應(yīng)用將越來越普遍。甲骨文預(yù)計(jì)，2019年，區(qū)塊鏈技術(shù)會(huì)成為透明、受信任的技術(shù)，因?yàn)槿藗円呀?jīng)認(rèn)識(shí)到，區(qū)塊鏈技術(shù)的用途遠(yuǎn)不只驗(yàn)證貨幣交易這么簡(jiǎn)單。
基于對(duì)教育領(lǐng)域和人才市場(chǎng)的洞察，正保遠(yuǎn)程教育作為國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)職教領(lǐng)域的龍頭，正在嘗試?yán)肙racle區(qū)塊鏈云服務(wù)建立一套能力認(rèn)證和征信服務(wù)體系——Link100職業(yè)能力鏈，為企業(yè)提供關(guān)于職場(chǎng)人士在教育、就業(yè)、資質(zhì)證明等方面一系列真實(shí)、可靠的數(shù)據(jù)。
貨訊通（Cargosmart）是一家專注于智慧航運(yùn)供應(yīng)鏈的公司，從2018年初開始，貨訊通與甲骨文的專家合作，一起研究如何把區(qū)塊鏈應(yīng)用到船務(wù)管理系統(tǒng)中。貨訊通希望通過區(qū)塊鏈貨運(yùn)文檔解決方案，減少文件的重復(fù)操作及文件不一致帶來的溝通成本，從而減少65%的貨運(yùn)文檔處理時(shí)間。
目前，這一技術(shù)還被用于證明特級(jí)初榨橄欖油的生產(chǎn)、追蹤太陽能的使用，以及驗(yàn)證全球航運(yùn)業(yè)的單據(jù)流程真實(shí)性。在2019年，它將被用于更為廣泛的行業(yè)場(chǎng)景：從驗(yàn)證寶石的真實(shí)性，到追蹤食品污染源，再到確認(rèn)藥物是否按照行業(yè)監(jiān)管進(jìn)行嚴(yán)格生產(chǎn)等等。
屆時(shí)，區(qū)塊鏈技術(shù)也會(huì)像人工智能那樣，悄悄地進(jìn)入到日常商業(yè)環(huán)境，并且集成到商業(yè)應(yīng)用中。
結(jié)語
在2019年，曾經(jīng)紅遍業(yè)界的熱門技術(shù)將最終落實(shí)為企業(yè)的實(shí)際應(yīng)用。就像人工智能和區(qū)塊鏈已經(jīng)不再作為一項(xiàng)單獨(dú)的技術(shù)存在，而是融入到了企業(yè)的日常工作，為客戶提供更加智能的服務(wù)，最大程度地展示技術(shù)自身的價(jià)值。 同時(shí)，也一定會(huì)有更多的企業(yè)對(duì)新興技術(shù)投以更大的信任和信心，乘著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮，在云計(jì)算的下半場(chǎng)，為企業(yè)的數(shù)字化未來打下良好根基。
