如今，許多企業已經運用人工智能（AI）技術實現了飛躍式的業務發展。那么，未來企業在AI領域又將有怎樣的布局？甲骨文預測在2020年，AI將朝以下十大方向發展：

　　預測1：技術驅動業務，AI將無處不在

　　隨著企業開始逐步采用AI和機器學習，AI最終有望應用于所有業務領域。甲骨文表示，未來企業除了實現技術賦能之外，還應當由技術驅動。在下一個十年，企業不僅要順應AI發展趨勢，還應將AI和新興技術嵌入到整個業務流程中。

　　預測2：企業將傾向于使用"現成可用"（預構建）的AI嵌入式應用，而不是"自建"AI應用。

　　對于大多數企業來說，構建應用本身就是一項困難、令人煩惱的工作，而這也并不是他們的主營業務，所以不具備內部數據的科學實力。甲骨文的一份研究報告顯示，部署預構建AI應用的企業是自行開發解決方案的企業數量的近兩倍。為了滿足這些需求，供應商必須做好準備，為客戶完成AI開發工作并提供現成可用的應用，幫助客戶迅速創造業務價值。

　　預測3：數據充實功能將創造比以往更大的價值

　　光有大量數據并不能讓AI發揮效用，企業需要做的是提供大量精準的數據。如今，企業不斷尋找更簡單的方法，以便在AI模型攝取數據之前對其數據記錄進行清理和充實。所幸的是，Oracle DataFox數據引擎提供了此類功能，可幫助企業更加輕松的充實AI 所需的數據。

　　預測4：隨著數字助手日益完善，簡單的聊天機器人將在日常業務中成為主流

　　未來，數字助手將成為一個重要的發展領域，因為AI可以幫助這些機器人更深入的理解請求背后的意圖和背景，幫助數字助手主動解決問題，并進一步采取行動進行預測，然后提供下一步建議。Oracle數字助手可在整個企業范圍內為Oracle SaaS提供預構建的數字助手技能，從而讓企業能夠充分運用這些功能。

　　預測5：AI將提高HR的效率

　　對于HR和企業領導者來說，招聘優秀人才始終是一個棘手的問題。HR往往投入了大量時間來篩選簡歷、組織面試和進行跟進，但效果并不理想。具備自適應智能（AI）功能的HR應用可以簡化流程，改善求職者的體驗和招聘效果。具體來說，AI運用機器學習技術來持續完善招聘應用中的自動化建議。甲骨文表示，這些功能嵌入云端HR應用后，企業領導者可以專注于實現企業的戰略目標，不必再忙于功能的技術開發。

　　預測6：AI將繼續重新定義經理的角色

　　AI已經開始影響員工對經理的看法。甲骨文調查顯示，近三分之二的員工（64%）表示他們信任機器人超過信任經理。隨著AI繼續代替經理處理大量管理任務，經理將需要通過其他的方式來為團隊提供協助。這也意味著，經理的角色將繼續被重新定義。

　　預測7：AI將讓財務"一日關賬"成為可能

　　長期以來，期間關賬和報告流程一直是財務團隊的瓶頸，它非常耗時，每個月都要占用大量人力。試想，如果可以在一天之內完成關賬工作會怎樣？這就意味著財務團隊可以專注于關賬后分析，為企業提供極具價值的洞察。如今，這一切已指日可待。AI將實現完全自動化的財務流程，讓數據能夠從事務持續流動至分類賬，讓上面的假設成為事實。甲骨文表示，在2020年，借助AI和機器學習，Oracle ERP云和Oracle EPM云將展現強大功能，財務流程將得以簡化、提高效率。

　　預測8：智能和自動化將進一步提高財務生產力和敏捷性

　　甲骨文研究報告表明，有了AI的支持，財務錯誤平均減少了37%；61%的企業表示，AI減少了完成到期任務所需的工時；65%的企業將生成法定報告所需的時間減少了1-2 周。AI還幫助企業將預測準確性平均提高了32%。

　　預測9：AI將改進供應鏈流程，大幅提升效率

　　AI將成為企業"不間斷的"效率提升利器。借助聊天機器人和AI，供應鏈專業人員可以在簡單的會話式用戶界面中，更有效地監視運營并自動更新，從而減少手動工作并提高準確性。甲骨文表示，物聯網和人工智能可以幫助企業優化運營并防止停機，這兩項技術有助于實現高效的路線運輸，并在發貨前協調倉庫運營。物聯網和人工智能還可以對生產機器進行預測性維護，防止停機。

　　預測10：人工智能將讓個性化、可持續的大規模制造成為現實

　　如今，體驗經濟以及面向企業（B2B）和消費者（B2C）的可持續、個性化、互聯的制造業務模式是未來發展趨勢，而以AI、大數據等為代表的新興技術，正是實現這一前景的核心驅動力。無處不在的數字智能將貫穿企業從創意構思、售后服務、合同管理到客戶忠誠度管理的整個價值鏈中。在這其中，AI將幫助打造更加智能的自治生產設備和流程，并持續優化客戶體驗。

　　由此可見，AI在未來的發展方向將更為廣闊，也將成為推動企業業務發展的核心驅動力。2020年勢必成為AI應用普及發展的又一個元年。

 

責任編輯：劉沙