根據(jù) Statista 的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,企業(yè)級(jí)軟件市場在全球范圍內(nèi)占據(jù)了領(lǐng)先地位,預(yù)測到2028年,市場規(guī)模將接近3760億美元。企業(yè)應(yīng)用軟件市場的穩(wěn)健增長,甚至在經(jīng)濟(jì)不景氣的時(shí)候也能持續(xù),這充分表明軟件解決方案對于提升企業(yè)的運(yùn)營效率和盈利水平的重要性。然而,鑒于這些解決方案的核心作用,它們必須隨著組織需求的演變和技術(shù)市場的發(fā)展趨勢而不斷適應(yīng)和更新。
本文將探討軟件開發(fā)人員如何利用新興技術(shù),確保定制的企業(yè)軟件解決方案保持最新狀態(tài),并運(yùn)行高效。
01 AI和生成式AI
生成式人工智能是企業(yè)軟件發(fā)展中最為充滿活力的趨勢之一,它正在從根本上改變企業(yè)處理問題和創(chuàng)新的途徑。這種趨勢的核心,在于人工智能能夠創(chuàng)造新的內(nèi)容、構(gòu)思或是基于數(shù)據(jù)分析的深刻見解,極大地簡化了企業(yè)的管理流程和客戶溝通。
人工智能推動(dòng)的自然語言處理技術(shù),可以模仿人類的回應(yīng),實(shí)現(xiàn)客戶服務(wù)的自動(dòng)化與個(gè)性化。在內(nèi)容創(chuàng)作層面,AI使得營銷專業(yè)人士可以批量生產(chǎn)各種多樣化且吸引人的內(nèi)容,包括電子郵件營銷和社交媒體帖子。
雖然目前對于人工智能生成內(nèi)容的質(zhì)量還有所保留,但預(yù)計(jì)到2030年,在99%的情況下,人工智能所生成的視覺內(nèi)容將難以與真實(shí)內(nèi)容區(qū)分。
人工智能的另一大應(yīng)用領(lǐng)域是預(yù)測性分析。在這里,生成式人工智能模型能夠預(yù)測市場動(dòng)向和消費(fèi)者行為,幫助企業(yè)快速作出基于數(shù)據(jù)的決策。AI 驅(qū)動(dòng)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)能夠自動(dòng)化地進(jìn)行庫存追蹤,通過監(jiān)測異常行為來提升企業(yè)場所的安全性,或者輔助自動(dòng)完成數(shù)據(jù)錄入、表單處理和身份驗(yàn)證等任務(wù)。
用例
Gucci利用 Salesforce Einstein 工具,通過基于內(nèi)部數(shù)據(jù)生成既易于用戶理解、一致性強(qiáng),又可編輯的回復(fù),以簡化客戶溝通。該解決方案通過向客戶介紹品牌的調(diào)性、歷史和產(chǎn)品,幫助個(gè)性化客戶互動(dòng)。在 Einstein 和更多業(yè)務(wù)自動(dòng)化工具的幫助下,Gucci 已經(jīng)進(jìn)行了四千多次人工智能交互,轉(zhuǎn)化率提高了 30%。
02 RPA機(jī)器人流程自動(dòng)化
2023年的全球經(jīng)濟(jì)衰退迫使企業(yè)尋求既經(jīng)濟(jì)又高效的解決方案,這也推動(dòng)了機(jī)器人流程自動(dòng)化(RPA)技術(shù)的廣泛應(yīng)用。
RPA能自動(dòng)完成簡單的重復(fù)性手工任務(wù),釋放員工時(shí)間,讓他們能夠集中精力處理更具戰(zhàn)略意義和更為復(fù)雜的問題。目前RPA已經(jīng)被應(yīng)用于各種重復(fù)且耗時(shí)的工作流程中,如:工資發(fā)放、索賠處理、電子郵件管理、銷售訂單更新或庫存管理等,這不僅幫助企業(yè)降低人工成本,還提升了工作效率和準(zhǔn)確性,并且優(yōu)化了客戶體驗(yàn)。
跟許多其他技術(shù)一樣,RPA正在與AI結(jié)合,打造智能流程自動(dòng)化(IPA)解決方案。與傳統(tǒng)的規(guī)則驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化流程不同,IPA利用人工智能的能力來處理和自動(dòng)化那些需要策略性思考的復(fù)雜業(yè)務(wù)任務(wù)。例如,配備了IPA功能的系統(tǒng)可以運(yùn)用自然語言處理(NLP)和預(yù)測分析技術(shù)來解讀文本,并決策何時(shí)、如何以及與誰分享其掌握的信息。
用例
Deloitte 通過利用 IBM 的RPA工具來簡化月度管理報(bào)告、差旅費(fèi)用計(jì)算、應(yīng)收賬款和貨幣匯率監(jiān)控的生成?,F(xiàn)在,RPA 機(jī)器人只需1小時(shí)即可完成以前需要5-8天手動(dòng)工作的報(bào)告,從而節(jié)省了員工的時(shí)間。
03 云應(yīng)用
Statista 報(bào)告指出,越來越多的公司正逐漸轉(zhuǎn)向放棄價(jià)格昂貴的傳統(tǒng)本地企業(yè)軟件,預(yù)計(jì)到2027年,超過60%的組織將選擇成本更為有效的云計(jì)算解決方案。
云端應(yīng)用程序部署在服務(wù)提供商的云平臺(tái)上,并通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行訪問,這種方式尤其適合中小型企業(yè),因?yàn)樗軌蚩焖賳?dòng)、大幅減少初期投資并具備良好的擴(kuò)展性,而且不需要龐大的IT支持團(tuán)隊(duì)。
那些打算從零開始開發(fā)應(yīng)用程序的企業(yè),越來越傾向于采用云原生開發(fā)策略。由于云原生應(yīng)用普遍采用微服務(wù)架構(gòu)和持續(xù)集成/持續(xù)部署(CI/CD)的實(shí)踐,它們能夠?qū)崿F(xiàn)快速部署和定期更新。這些應(yīng)用程序?qū)樵骗h(huán)境設(shè)計(jì),能夠輕松應(yīng)對規(guī)模擴(kuò)展、保持靈活性,并實(shí)現(xiàn)高效的資源利用,因此成為競爭激烈市場中那些尋求動(dòng)態(tài)發(fā)展的企業(yè)的首選方案。
用例
Airbnb過去的單一架構(gòu)限制了公司的擴(kuò)展和新增功能的速度。為了解決這一問題,Airbnb選擇了將其原有的架構(gòu)分解成多個(gè)微服務(wù),并且在其平臺(tái)中采用了云原生技術(shù)。這一轉(zhuǎn)變使得Airbnb能夠更頻繁地更新和部署服務(wù),同時(shí)提升了開發(fā)團(tuán)隊(duì)的工作效率,進(jìn)而提高了服務(wù)的可靠性。
04 邊緣計(jì)算
大約83%的企業(yè)高管認(rèn)為,邊緣計(jì)算對于企業(yè)要保持未來的市場競爭力至關(guān)重要。邊緣計(jì)算基于云計(jì)算技術(shù),并將計(jì)算與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)轉(zhuǎn)移到靠近數(shù)據(jù)產(chǎn)生地,滿足當(dāng)?shù)氐闹饕枨?。同時(shí),邊緣計(jì)算通過本地處理數(shù)據(jù),增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)和安全性,也提高了網(wǎng)絡(luò)的可靠性和抗壓能力。
雖然邊緣設(shè)備管理的復(fù)雜性引起了一些關(guān)注,但結(jié)合了人工智能和5G技術(shù)的邊緣計(jì)算正在成為現(xiàn)代企業(yè)解決方案中不可或缺的一部分,特別是對于那些需要實(shí)時(shí)或幾乎實(shí)時(shí)處理的系統(tǒng)。
用例
沃爾瑪作為將技術(shù)融入其商業(yè)模式的宏觀戰(zhàn)略的一環(huán),計(jì)劃通過實(shí)施邊緣計(jì)算技術(shù),把旗下的超級(jí)商場變成邊緣計(jì)算中心。這一策略旨在處理智能貨架、庫存追蹤系統(tǒng)等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備生成的龐大數(shù)據(jù)量。通過在本地處理數(shù)據(jù),沃爾瑪能夠?qū)崟r(shí)獲得洞見并作出決策,比如及時(shí)補(bǔ)充貨架商品和高效地管理庫存。
結(jié)語
諸多現(xiàn)代技術(shù)研究報(bào)告指出,企業(yè)若想保持其市場競爭力,就需要緊跟包括人工智能(AI)、機(jī)器人流程自動(dòng)化(RPA)、云計(jì)算以及邊緣計(jì)算在內(nèi)的技術(shù)潮流,這些技術(shù)是推動(dòng)創(chuàng)新和提升業(yè)務(wù)流程效率的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。但是,這些能夠帶來競爭優(yōu)勢的技術(shù)也可能帶來潛在風(fēng)險(xiǎn),例如數(shù)據(jù)泄露、運(yùn)營故障或合規(guī)問題。
因此,當(dāng)企業(yè)開始進(jìn)行這種轉(zhuǎn)型時(shí),它們需要制定詳盡的技術(shù)轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略。企業(yè)可以自行制定這些戰(zhàn)略,也可以尋求第三方顧問的專業(yè)幫助。
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