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甲骨文預測:2020-2025年十大雲端趨勢
 

【作者: 甲骨文】   2020年03月05日 星期四

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預測1:90%的手動IT操作和資料管理任務將完全自動化,企業將迎接一個IT創新時代。


自主資料庫(Autonomous Database)的普及,將改變技術人員需大量時間處理的日常工作,例如備份、擴充、調校、監測和保護關鍵資訊系統。甲骨文預測,90%的手動IT操作和資料管理任務將在2025年完全自動化,工程師將有更多時間發展人工智慧和機器學習等先進技術。例如,自主學習系統可以橫跨多個應用程式自動收集資料,自動以視覺化方式,圖形、圖表和動畫等,呈現數百萬個資料點,讓身處業務部門的終端使用者不必再費心製作和研究傳統報表,能更輕鬆地找出資料中潛藏的趨勢、規律和關聯性。甲骨文相信,在雲端的推動下,這些先進技術將日益普及,走向主流。


預測2:雲端中共用的敏感性資料將擴增600倍。


如今,70%的企業都將重要業務資料儲存在雲端。其中大多數企業採用混合雲,也就是將一部分關鍵業務系統保留在本地部署環境中,而將大部分資料轉移至雲端。雖然這種方式能夠大幅提高企業靈活性和降低成本,但也會面臨更大的風險,因為混合環境可能會產生不一致的安全性原則而難以控制。截至2025年,雲端中共用的敏感性資料預計將擴增600倍,同時外部自動攻擊和濫用授權身份憑證等安全威脅也會大幅增加。


面對不斷升級的攻擊方式,確保資料和系統彈性對於企業至關重要。然而,由於網路安全人員嚴重短缺,企業沒有足夠的專業人才來確保安全性。攻擊者能夠輕易對未安裝修補程式的系統發起攻擊。因此,為了防範層出不窮的網路攻擊,企業的最佳選擇是部署自主系統,將進階安全功能融入所有層級——從應用、資料到晶片的IT基礎設施。


預測3:幾乎所有的企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。


透過改變企業接收、管理和保護資料的方式,人工智慧正推動著企業智慧轉型。甲骨文表示,如今許多企業已經意識到,並開始積極部署AI技術以提高工作效率、生產力並降低成本。甲骨文預測,到2025年,幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。這將協助企業高階主管和決策者更快速、深入地了解公司營運、員工、市場和客戶狀況。


預測4:絕大多數供應鏈應用將取決於區塊鏈、機器學習、物聯網、擴增或虛擬實境技術。


如今智慧自動化系統運用於各行各業,推動系統設計、物流、製造、基礎設施等典範轉移。而在供應鏈領域,日益增加的客戶期望、不斷縮短的產品週期、各種新的法規和波動不定的需求正不斷挑戰傳統系統的極限,並推動採用新興技術。其中,區塊鏈建立匿名、不可篡改的去中心化、分散式和數位化事務記錄功能,也解決傳統供應鏈面臨的重大挑戰,使全球性的供應鏈,物料和產品在多個供應商、製造商、經銷商、運輸商和服務提供者間流通順暢。虛擬實境(VR)和擴增實境(AR)界面則可以為員工提供更高水準的沉浸式體驗,例如藉助3D的呈現方式,技術員可以更視覺化地查看設備與配置。語音助手可以查找產品資訊、報告生產進度,以及傳達來自IoT感測器關於當前狀況的分析。


預測5:流程的自動化將促使人力資源、銷售等領域擁有更多個人化體驗。


甲骨文認為,人工智慧和自主技術持續深入工作場所,簡化企業日常業務流程,讓業務人員專注於更有意義、更有價值的人際互動。例如,自動化工作流程可以追蹤求職者、處理新員工請求以完善整個招聘流程;據預測,2025年人工智慧和機器人將接管70%的招募工作。AI技術可以基於職位要求審查求職者背景,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和安排面試。這些自動化功能將大幅減輕人力的日常負擔,讓HR團隊專注於招募符合企業文化的優秀人才。


在銷售領域,人工智慧系統可以分析大量的客戶資料並辨識最有可能成交的線索,包括社群媒體貼文、客戶互動歷史記錄、銷售和服務活動;AI的自主學習功能支援軟體同時與多人互動,確保品牌訊息的一致性;軟體機器人可以鎖定潛在客戶,對他們提供實用建議,並根據市場分析和瀏覽記錄來調整價格與推薦商品。甲骨文相信,雖然銷售的核心始終是人與人的互動,但智慧技術將持續創造更多價值。據預測,80%的銷售將於2025年實現自動化,屆時銷售人員可以專注在建立良好的客戶互動關係。


預測6:80%的大城市將使用物聯網技術,開啟智慧城市計畫。


物聯網技術的發展使社區得以變得更加人性化與靈活。截至2025年,80%的大城市將運用物聯網資料,開啟智慧城市計畫。此外,機器學習作為其中一項核心技術,將用於收集和分析城市資料,提高市民參與度。日常交互自動化更有助於解放人力、專注於提供個人化服務。這些技術能夠透過去中心化的資料、技術和決策提高政府首長處理事務的透明度。


長遠來看,物聯網技術能夠改善市民間的合作和信任,有助於打造更加團結的城市。隨著這些技術日益普及、成本不斷降低,許多社區將部署固定的監視器和可穿戴設備等智慧資源,進一步提高安全性和透明度。除了上述例子,智慧城市計畫還涵蓋彈性能源和智慧交通等領域。


預測7:資料科學自動化程度不斷提高,並成為分析和資料管理系統不可或缺的技術。


利用高等數學和統計學等獨特技能、機器學習和AI技術,資料科學家能夠將大量資料轉化為實際可行的計畫。隨著企業越來越深刻地認識資料驅動的價值,企業對資料科學家的需求也在不斷增長。若按照目前的發展趨勢,到2025年,資料科學家的數量將無法滿足企業不斷增長的人才需求。


幸運的是,隨著AI和機器學習技術不斷發展,越來越多的資料科學工作都將自動化,從而大幅提高技術人才的工作效率。此外,隨著AI系統不斷升級,它們將更有效地為業務用戶創造洞察並對結果加以解釋,進而讓資料科學家騰出時間專注於更有價值的工作。


預測8:AI機器的興起將催生出前所未有的職業。


隨著越來越多的機器使用AI與人類互動,它已逐漸成為企業重要的勞動力。在擁有機器員工的企業中,業務主管必須設法讓它們更有效地彼此合作。


例如,製造公司可以使用AI機器人在倉庫中自動定位和存放產品;自駕車以借助視覺感測器評估周圍環境、針對不斷變化的外部狀況做出反應;車載系統可以使用數學模型來躲避障礙,確定最佳路線,大幅提高分揀包裝流程效率;在一般道路和高速公路上,自駕車可以使用以AI為基礎的系統互聯互通,並與周圍的基礎設施建立連結。


另一方面,雖然自動化的興起將排除部分手動和重複性工作,但AI的普及同時也將創造全新工作機會及新的職業類型。2025年,機器處理的工作量將達到人類的兩倍。雖然自動化的興起可能會讓員工有所擔憂,但從長遠來看,它能夠促進全球經濟發展,讓人們專注於價值更高的工作,並提高人們的生活品質。


預測9:網路安全將隨著物聯網和人工智慧的廣泛應用變得更加複雜,企業將面臨更為嚴峻的資安風險。


機器學習技術能幫助企業改善營運,但也可能成為網路駭客的「幫兇」。現在駭客已經會編寫自動化系統來攻擊企業網路,竊取敏感性資料,而人工智慧和物聯網技術很快也將被加以利用。現實中,隨著儲存的個人資訊越來越多,互聯設備成為了駭客新的攻擊目標——惡意物聯網可以感染互聯設備,讓駭客竊取身份資訊,發起分散式阻斷服務攻擊 (DDos)。Forrester指出,物聯網的快速應用帶來了更大的攻擊面,而嚴重不足的安全措施又進一步加劇企業風險。同樣,隨著企業和個人越來越依賴雲端儲存,駭客可攻擊的區域也越來越廣。


甲骨文預測,2025年,80%的資安攻擊將來自企業內部。從網路服務到資料庫,現代企業技術體系的每個層面都有可能出現被駭客利用的漏洞。很多情況下,企業無法快速安裝安全修補程式、自動化的缺失也導致人為錯誤風險居高不下。在甲骨文看來,面對不斷成長的安全威脅,企業的最佳選擇是運用自主技術來自動修補程式,24小時全天候地確保系統完整性。


預測10:80%的資料將與「物」相關。


在未來幾年,大多數安全威脅都與物聯網的「物」相關。例如,據Forrester預測,駭客會阻斷家庭照明系統等產品的網路連接,或者干擾工廠製程系統的運行,並用這些設備作為「人質」,要求製造商支付大筆贖金。


截至2025年,80%的身份資料將與「物」相關,而不是「人」。屆時身份資料的規模將達到前所未有的水準,且大多分佈在使用者、應用和生態系統中。以情境感知(context)為基礎的身份資料會連結行為、位置、使用模式、系統資訊等相關資料,網路安全專家可以利用這些資料、機器學習和AI技術來預測行為和模式,揭露潛在安全威脅。借助機器學習和預測分析,企業將能夠提高系統能見度,以進階的自動化水準發現可疑活動。


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