近期，世界著名信息技術(shù)咨詢公司Gartner發(fā)布了一份“2020年十大技術(shù)趨勢”的調(diào)查報告。該報告顯示了企業(yè)在未來發(fā)展戰(zhàn)略中應(yīng)考慮應(yīng)用的技術(shù)，這些技術(shù)對各個行業(yè)具有巨大的變革能力。
在企業(yè)邁向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的漫長過程中，應(yīng)該跨越功能和流程孤島構(gòu)建智能戰(zhàn)略計劃，充分利用RPA、iBPMS、DTO和AI在內(nèi)的智能工具并將它們與現(xiàn)有系統(tǒng)集成在一起，以實現(xiàn)可持續(xù)化的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。技術(shù)之間的互補(bǔ)與整合將為企業(yè)進(jìn)一步提高工作效率，并且這些趨勢在未來五年內(nèi)迅速增長、高度波動、達(dá)到臨界點(diǎn)成為新一代改變企業(yè)工作方式的重要工具。
該報告還指出，任何智能技術(shù)、工具和解決方案都是以人為中心，無論多么優(yōu)秀高效的工具都是為人服務(wù)；技術(shù)的應(yīng)用趨勢要以人員和組織為背景，而不是建立技術(shù)堆棧。企業(yè)在探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型時，首先必須考慮業(yè)務(wù)和人文環(huán)境的相結(jié)合，也稱其為“以人為本的智能空間”。
以下是Gartner評估出的企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃數(shù)據(jù)：
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到2022年，70％的企業(yè)將為消費(fèi)者提供沉浸式消費(fèi)體驗，其中25％的企業(yè)會將其部署到生產(chǎn)中；
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到2022年，培訓(xùn)和模擬行業(yè)中35％的大型企業(yè)采用沉浸式解決方案，高于2019年的1％；
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到2024年，75％的大型企業(yè)將至少使用4個低代碼（或無代碼）的開發(fā)工具或日常辦公工具；
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到2021年，機(jī)器人流程自動化將使數(shù)據(jù)科學(xué)家產(chǎn)生更高，更有質(zhì)量的數(shù)據(jù)分析；
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到2022年，將有30％的企業(yè)使用AI進(jìn)行決策；
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到2020年，信譽(yù)高的企業(yè)在線交易量將增加20％；
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到2022年，所有AI網(wǎng)絡(luò)攻擊中有30％企業(yè)將利用培訓(xùn)數(shù)據(jù)模型以抵抗病毒的攻擊。
以下是Gartner評選出的“2020年十大技術(shù)趨勢”：
一、超級自動化
自動化是指通過軟件技術(shù)來自動執(zhí)行最初需要由人執(zhí)行的工作業(yè)務(wù)，從而幫助企業(yè)、組織有效的提升工作效率和節(jié)省時間。超級自動化是指用于交付工作的機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）、軟件工具包以及自動化工具的總和。自動化不僅涉及工具平臺的廣度，還涉及自動化本身的所有步驟，包括：發(fā)現(xiàn)、分析、設(shè)計、自動化、監(jiān)測、智能分析等。Gartner指出，RPA和iBPMS是超級自動化的關(guān)鍵組成部分。超級自動化需要選擇合適的工具和技術(shù)來應(yīng)對當(dāng)前的挑戰(zhàn)。了解自動化的范圍，業(yè)務(wù)與自動化之間的相互關(guān)系，以及它們之間的結(jié)合和協(xié)調(diào)是超自動化的主要重點(diǎn)。
機(jī)器人流程自動化（RPA）：主要通過軟件機(jī)器人將那些基于規(guī)則、重復(fù)性、枯燥的任務(wù)實現(xiàn)自動化，例如，RPA機(jī)器人可以輕松地的將系統(tǒng)A的數(shù)據(jù)自動移植到系統(tǒng)B中。 并且還具有部署便捷、非侵入式、易使用、維護(hù)方便等特性。
智能業(yè)務(wù)流程管理 (iBPMSs)：智能業(yè)務(wù)流程管理是一個集協(xié)調(diào)人、機(jī)器和業(yè)務(wù)的綜合技術(shù)。 iBPMS的工作機(jī)制依賴于流程和規(guī)則，以幫助用戶系統(tǒng)管理工作任務(wù)。通常與外部系統(tǒng)的集成是通過強(qiáng)大的API來實現(xiàn)。除了流程之外，強(qiáng)大的決策功能還可以簡化工作環(huán)境并提供用于高級分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的自然集成點(diǎn)。iBPMS軟件支持業(yè)務(wù)和決策的整個流程，包括：發(fā)現(xiàn)、分析、設(shè)計、實施、執(zhí)行、監(jiān)控和持續(xù)優(yōu)化。Gartner表示，這兩項技術(shù)是相輔相成的，越來越多的企業(yè)將這兩項技術(shù)交叉組合使用。iBPMS可以快速將那些復(fù)雜的工作流程梳理清晰，尤其是在數(shù)字化流程的背景下，協(xié)調(diào)人員和整理業(yè)務(wù)流程。這對于企業(yè)通過RPA實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程自動化有巨大的幫助。
隨著企業(yè)對RPA機(jī)器人的需求不斷變化，機(jī)器學(xué)習(xí)和NLP等智能技術(shù)成功地拓展了超級自動化的范圍：各種形式的AI技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）、自然語言處理（NLP）、光學(xué)字符識別（OCR）迅速擴(kuò)展了超級自動化的范圍，幫助員工增加了處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的能力，例如從文檔中讀取文本，從圖片中提取數(shù)據(jù)。企業(yè)在應(yīng)用RPA和iBPMS等智能產(chǎn)品之后，員工開始發(fā)生恐懼感怕機(jī)器人會替代自己的崗位。但是，Gartner認(rèn)為RPA機(jī)器人不是取代這些工人的職位，人工智能技術(shù)主要用來增強(qiáng)員工創(chuàng)造價值的能力。
到2028年，用戶體驗將在感知與數(shù)字世界互動等層面迎來巨大變化。這是因為自然語言對話平臺正在快速發(fā)展，而虛擬現(xiàn)實（VR）、增強(qiáng)現(xiàn)實（AR）以及混合現(xiàn)實（MR）也在貢獻(xiàn)自己的力量。感知與交互模式的變化，將在未來幾年中為我們帶來前所未有的多重感官與模式體驗。盡管VR，AR和MR的潛力令人期待，但仍然存在許多挑戰(zhàn)和障礙，例如：確定關(guān)鍵目標(biāo)人物角色并探索目標(biāo)場景，探索目標(biāo)用戶在不同位置（在家、在汽車?yán)锘蚬ぷ鳎┑?。?022年，將有70％的企業(yè)嘗試為用戶提供沉浸式消費(fèi)，其中25％會將其部署到生產(chǎn)中。
民主化是指向工作人員提供專業(yè)技術(shù)（例如：ML、應(yīng)用開發(fā)、人工智能）或業(yè)務(wù)領(lǐng)域?qū)I(yè)知識，徹底簡化這些技術(shù)的應(yīng)用流程，無需進(jìn)行耗時和昂貴的培訓(xùn)便可應(yīng)用。目前開發(fā)的無代碼軟件和可視化拖拽式操作便是很好的例子。
根據(jù)Gartner預(yù)測，從2020到2023年技術(shù)民主化趨勢將在以下4個方面迎來飛速發(fā)展：
智能技術(shù)的持續(xù)增強(qiáng)最終還是為人服務(wù)。增強(qiáng)人類能力是指通過技術(shù)和科學(xué)的運(yùn)用。人類一直受這種技術(shù)和科學(xué)的影響從而實現(xiàn)文明的進(jìn)步，例如：在引入計算機(jī)之前，打字機(jī)、復(fù)印機(jī)等技術(shù)增強(qiáng)了人類創(chuàng)建、復(fù)制和發(fā)布文本的能力。眼鏡、聽力輔助工具和假牙都是人類增強(qiáng)的歷史例子。計算機(jī)時代為人類增強(qiáng)增加了新的維度。桌面文字處理發(fā)布、網(wǎng)頁、博客和社交媒體極大地擴(kuò)展了我們創(chuàng)建和發(fā)布文本的能力。隨著計算機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、智能揚(yáng)聲器和虛擬現(xiàn)實等新技術(shù)的興起，以及諸如CRISPR 18之類從生物科學(xué)中嶄露頭角的全新技術(shù)，正在持續(xù)的增強(qiáng)人類的方方面面。
網(wǎng)絡(luò)隱私越來越受到個人、企業(yè)和政府的關(guān)注。消費(fèi)者越來越意識到他們的個人信息很有價值并且需要保護(hù)。組織意識到保護(hù)和管理個人數(shù)據(jù)的風(fēng)險越來越大，并且各國政府正在執(zhí)行嚴(yán)格的立法以確保他們這樣做。人工智能和使用ML模型進(jìn)行自主決策，提高了人工智能的新水平。透明度與可追溯性旨用于滿足監(jiān)管要求、維持使用人工智能和其他先進(jìn)技術(shù)中所需遵守的道德規(guī)范以及恢復(fù)對企業(yè)機(jī)構(gòu)信任缺失的態(tài)度、行動以及輔助技術(shù)與實際措施。企業(yè)機(jī)構(gòu)在建立透明度與信譽(yù)措施時必須專注于三個領(lǐng)域：（1）人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)；（2）個人數(shù)據(jù)隱私、所有權(quán)與控制；（3）符合道德的設(shè)計。
六、邊緣計算
邊緣計算是一種計算拓?fù)洌渲行畔⑻幚砼c內(nèi)容收集/傳遞發(fā)生在鄰近數(shù)據(jù)源、存儲庫以及使用者的位置。其基本思路，是盡可能將流量與處理負(fù)載保留在本地，從而減少延遲、利用邊緣功能并實現(xiàn)更高的邊緣自主能力。邊緣計算借鑒了分布式處理的概念。它試圖保持本地流量和處理，以減少延遲，利用邊緣功能并實現(xiàn)更大的性能邊緣自治。隨著越來越強(qiáng)大的優(yōu)勢和專業(yè)的計算資源和更多的數(shù)據(jù)存儲，越來越復(fù)雜的邊緣設(shè)備包括：機(jī)器人、無人駕駛飛機(jī)、自動駕駛汽車和操作系統(tǒng)在內(nèi)的這種變化正在加速。
分布式云是指，將公共云服務(wù)分發(fā)到外部不同位置云提供商的數(shù)據(jù)中心，而原公共云服務(wù)商承擔(dān)管理、維護(hù)和更新等職責(zé)。這表示，大多數(shù)公共云服務(wù)的集中化模型將引領(lǐng)云計算的新時代。云服務(wù)的位置是分布式云計算模型的關(guān)鍵組成部分。從歷史上看，位置與云定義無關(guān)，盡管與之相關(guān)的問題在許多情況下都很重要。隨著分布式云的到來，位置正式成為云服務(wù)的重要定義。在多數(shù)情況下，分布式云服務(wù)可以滿足組織、企業(yè)在某個特定位置對云服務(wù)的需求。
自動化組件是使用人工智能自動執(zhí)行那些以往被人類執(zhí)行的任務(wù)的物理設(shè)備。最典型的自動化組件有機(jī)器人、無人機(jī)、自動駕駛汽車/船及各種設(shè)備。它們的自動化超越了固化的程序所能實現(xiàn)的自動化程度，并能夠借助人工智能做出與所在環(huán)境和人類進(jìn)行更自然交互的高級行為。隨著技術(shù)能力的改進(jìn)、監(jiān)管機(jī)構(gòu)的批準(zhǔn)以及社會接受度的提高，自動化物件將被越來越多地用于不受限制的公共場所。自動化組件的發(fā)展非常迅速，這是因為它們共享自動化技術(shù)。一旦克服了某些開發(fā)的難題，可以將該技術(shù)快速應(yīng)用到類似的其他業(yè)務(wù)上。
區(qū)塊鏈可以通過實現(xiàn)信任、跨業(yè)務(wù)生態(tài)透明度和實現(xiàn)跨業(yè)務(wù)生態(tài)價值交換、降低成本、減少交易結(jié)算時間及改善現(xiàn)金流來重塑整個行業(yè)。由于可以追溯到資產(chǎn)的來源，因此“以次充好”的概率大幅降低。資產(chǎn)追蹤對于其他領(lǐng)域也具有很大的價值，包括追蹤食物在整條供應(yīng)鏈中的足跡以識別污染來源、追蹤各零部件以協(xié)助產(chǎn)品召回等。區(qū)塊鏈還可用于身份管理。區(qū)塊鏈中的智能合約可以使系統(tǒng)在事件發(fā)生時自動觸發(fā)行動，例如在收到貨物時付款等。根據(jù)2019年Gartner CIO調(diào)查顯示，60％的CIO期望某種區(qū)塊鏈在未來三年內(nèi)實現(xiàn)部署，50%的CIO已經(jīng)部署了區(qū)塊鏈或計劃在未來12個月內(nèi)進(jìn)行部署，其中金融服務(wù)處于領(lǐng)先地位（18％），其次是服務(wù)（17％）和運(yùn)輸（16％）。
人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)將被繼續(xù)用于提升各種應(yīng)用場景中人類決策的能力。雖然這給實現(xiàn)超自動化和使用自動化物件進(jìn)行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型帶來了良機(jī)，但同時也因為物聯(lián)網(wǎng)、云計算、微服務(wù)（microservices）及智能空間中高度連接的系統(tǒng)增加了大量潛在攻擊點(diǎn)而給安全團(tuán)隊與風(fēng)險領(lǐng)導(dǎo)者帶來了新的挑戰(zhàn)。安全與風(fēng)險領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)專注于三個關(guān)鍵領(lǐng)域--保護(hù)人工智能賦能系統(tǒng)、利用人工智能提升安全防御機(jī)制以及做好攻擊者對人工智能的惡意使用的心理準(zhǔn)備。隨著網(wǎng)絡(luò)攻擊速度和類型的擴(kuò)大，網(wǎng)絡(luò)安全人員越來越難防御這些惡意攻擊。為了滿足對更多使用AI過濾和自動化防御的需求。安全工具供應(yīng)商正在使用ML來增強(qiáng)其工具，決策支持和響應(yīng)操作。
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