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甲骨文:2020-2025年十大云端趋势预测
[作者 甲骨文]   2020年03月05日 星期四 浏览人次: [6293]

预测1:90%的手动IT操作和资料管理任务将完全自动化,企业将迎接一个IT创新时代。


自主资料库(Autonomous Database)的普及,将改变技术人员需大量时间处理的日常工作,例如备份、扩充、调校、监测和保护关键资讯系统。甲骨文预测,90%的手动IT操作和资料管理任务将在2025年完全自动化,工程师将有更多时间发展人工智慧和机器学习等先进技术。例如,自主学习系统可以横跨多个应用程式自动收集资料,自动以视觉化方式,图形、图表和动画等,呈现数百万个资料点,让身处业务部门的终端使用者不必再费心制作和研究传统报表,能更轻松地找出资料中潜藏的趋势、规律和关联性。甲骨文相信,在云端的推动下,这些先进技术将日益普及,走向主流。


预测2:云端中共用的敏感性资料将扩增600倍。


如今,70%的企业都将重要业务资料储存在云端。其中大多数企业采用混合云,也就是将一部分关键业务系统保留在本地部署环境中,而将大部分资料转移至云端。虽然这种方式能够大幅提高企业灵活性和降低成本,但也会面临更大的风险,因为混合环境可能会产生不一致的安全性原则而难以控制。截至2025年,云端中共用的敏感性资料预计将扩增600倍,同时外部自动攻击和滥用授权身份凭证等安全威胁也会大幅增加。


面对不断升级的攻击方式,确保资料和系统弹性对於企业至关重要。然而,由於网路安全人员严重短缺,企业没有足够的专业人才来确保安全性。攻击者能够轻易对未安装修补程式的系统发起攻击。因此,为了防范层出不穷的网路攻击,企业的最隹选择是部署自主系统,将进阶安全功能融入所有层级从应用、资料到晶片的IT基础设施。


预测3:几??所有的企业应用都将包含某种形式的嵌入式AI技术。


透过改变企业接收、管理和保护资料的方式,人工智慧正推动着企业智慧转型。甲骨文表示,如今许多企业已经意识到,并开始积极部署AI技术以提高工作效率、生产力并降低成本。甲骨文预测,到2025年,几??所有企业应用都将包含某种形式的嵌入式AI技术。这将协助企业高阶主管和决策者更快速、深入地了解公司营运、员工、市场和客户状况。


预测4:绝大多数供应链应用将取决於区块链、机器学习、物联网、扩增或虚拟实境技术。


如今智慧自动化系统运用於各行各业,推动系统设计、物流、制造、基础设施等典范转移。而在供应链领域,日益增加的客户期??、不断缩短的产品周期、各种新的法规和波动不定的需求正不断挑战传统系统的极限,并推动采用新兴技术。其中,区块链建立匿名、不可篡改的去中心化、分散式和数位化事务记录功能,也解决传统供应链面临的重大挑战,使全球性的供应链,物料和产品在多个供应商、制造商、经销商、运输商和服务提供者间流通顺畅。虚拟实境(VR)和扩增实境(AR)界面则可以为员工提供更高水准的沉浸式体验,例如藉助3D的呈现方式,技术员可以更视觉化地查看设备与配置。语音助手可以查找产品资讯、报告生产进度,以及传达来自IoT感测器关於当前状况的分析。


预测5:流程的自动化将促使人力资源、销售等领域拥有更多个人化体验。


甲骨文认为,人工智慧和自主技术持续深入工作场所,简化企业日常业务流程,让业务人员专注於更有意义、更有价值的人际互动。例如,自动化工作流程可以追踪求职者、处理新员工请求以完善整个招聘流程;据预测,2025年人工智慧和机器人将接管70%的招募工作。AI技术可以基於职位要求审查求职者背景,帮助人力资源团队找到最合适的人选;聊天机器人可以与求职者沟通和安排面试。这些自动化功能将大幅减轻人力的日常负担,让HR团队专注於招募符合企业文化的优秀人才。


在销售领域,人工智慧系统可以分析大量的客户资料并辨识最有可能成交的线索,包括社群媒体贴文、客户互动历史记录、销售和服务活动;AI的自主学习功能支援软体同时与多人互动,确保品牌讯息的一致性;软体机器人可以锁定潜在客户,对他们提供实用建议,并根据市场分析和浏览记录来调整价格与推荐商品。甲骨文相信,虽然销售的核心始终是人与人的互动,但智慧技术将持续创造更多价值。据预测,80%的销售将於2025年实现自动化,届时销售人员可以专注在建立良好的客户互动关系。


预测6:80%的大城市将使用物联网技术,开启智慧城市计画。


物联网技术的发展使社区得以变得更加人性化与灵活。截至2025年,80%的大城市将运用物联网资料,开启智慧城市计画。此外,机器学习作为其中一项核心技术,将用於收集和分析城市资料,提高市民叁与度。日常交互自动化更有助於解放人力、专注於提供个人化服务。这些技术能够透过去中心化的资料、技术和决策提高政府首长处理事务的透明度。


长远来看,物联网技术能够改善市民间的合作和信任,有助於打造更加团结的城市。随着这些技术日益普及、成本不断降低,许多社区将部署固定的监视器和可穿戴设备等智慧资源,进一步提高安全性和透明度。除了上述例子,智慧城市计画还涵盖弹性能源和智慧交通等领域。


预测7:资料科学自动化程度不断提高,并成为分析和资料管理系统不可或缺的技术。


利用高等数学和统计学等独特技能、机器学习和AI技术,资料科学家能够将大量资料转化为实际可行的计画。随着企业越来越深刻地认识资料驱动的价值,企业对资料科学家的需求也在不断增长。若按照目前的发展趋势,到2025年,资料科学家的数量将无法满足企业不断增长的人才需求。


幸运的是,随着AI和机器学习技术不断发展,越来越多的资料科学工作都将自动化,从而大幅提高技术人才的工作效率。此外,随着AI系统不断升级,它们将更有效地为业务用户创造洞察并对结果加以解释,进而让资料科学家腾出时间专注於更有价值的工作。


预测8:AI机器的兴起将催生出前所未有的职业。


随着越来越多的机器使用AI与人类互动,它已逐渐成为企业重要的劳动力。在拥有机器员工的企业中,业务主管必须设法让它们更有效地彼此合作。


例如,制造公司可以使用AI机器人在仓库中自动定位和存放产品;自驾车以借助视觉感测器评估周围环境、针对不断变化的外部状况做出反应;车载系统可以使用数学模型来躲避障碍,确定最隹路线,大幅提高分拣包装流程效率;在一般道路和高速公路上,自驾车可以使用以AI为基础的系统互联互通,并与周围的基础设施建立连结。


另一方面,虽然自动化的兴起将排除部分手动和重复性工作,但AI的普及同时也将创造全新工作机会及新的职业类型。2025年,机器处理的工作量将达到人类的两倍。虽然自动化的兴起可能会让员工有所担??,但从长远来看,它能够促进全球经济发展,让人们专注於价值更高的工作,并提高人们的生活品质。


预测9:网路安全将随着物联网和人工智慧的广泛应用变得更加复杂,企业将面临更为严峻的资安风险。


机器学习技术能帮助企业改善营运,但也可能成为网路骇客的「帮凶」。现在骇客已经会编写自动化系统来攻击企业网路,窃取敏感性资料,而人工智慧和物联网技术很快也将被加以利用。现实中,随着储存的个人资讯越来越多,互联设备成为了骇客新的攻击目标恶意物联网可以感染互联设备,让骇客窃取身份资讯,发起分散式阻断服务攻击 (DDos)。Forrester指出,物联网的快速应用带来了更大的攻击面,而严重不足的安全措施又进一步加剧企业风险。同样,随着企业和个人越来越依赖云端储存,骇客可攻击的区域也越来越广。


甲骨文预测,2025年,80%的资安攻击将来自企业内部。从网路服务到资料库,现代企业技术体系的每个层面都有可能出现被骇客利用的漏洞。很多情况下,企业无法快速安装安全修补程式、自动化的缺失也导致人为错误风险居高不下。在甲骨文看来,面对不断成长的安全威胁,企业的最隹选择是运用自主技术来自动修补程式,24小时全天候地确保系统完整性。


预测10:80%的资料将与「物」相关。


在未来几年,大多数安全威胁都与物联网的「物」相关。例如,据Forrester预测,骇客会阻断家庭照明系统等产品的网路连接,或者干扰工厂制程系统的运行,并用这些设备作为「人质」,要求制造商支付大笔赎金。


截至2025年,80%的身份资料将与「物」相关,而不是「人」。届时身份资料的规模将达到前所未有的水准,且大多分布在使用者、应用和生态系统中。以情境感知(context)为基础的身份资料会连结行为、位置、使用模式、系统资讯等相关资料,网路安全专家可以利用这些资料、机器学习和AI技术来预测行为和模式,揭露潜在安全威胁。借助机器学习和预测分析,企业将能够提高系统能见度,以进阶的自动化水准发现可疑活动。


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