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2021年值得關注的3個數據分析和人工智能趨勢
2021-03-24   企業網D1Net

  隨著組織繼續應對冠狀病毒疫情,以證明數據分析和人工智能的投資回報率,實現智能自動化以及利用數據的多樣性、公平性、包容性至關重要。
 
  數據分析是一個不斷發展的領域。很多組織在2020年初繼續在數字分析方面投入大量資金,以支持數字化轉型。但是如今的數據分析和人工智能的應用和發展趨勢與2020年2月相比有很大不同。去年發生的冠狀病毒疫情迫使大多數組織采用新的工作方式,縮減預算,并使許多依賴歷史數據的模型變得過時。

 
  研究機構Gartner公司表示,2021年,數據分析團隊必須從依靠大數據的傳統技術轉向專注于“小而廣”數據的新型分析,并且面臨巨大的壓力:Gartner公司于2020年7月對一些組織董事會進行的一項調查發現,78%的受訪者認為數據分析是從冠狀病毒疫情得以興起三種改變行業規則的技術之一,69%的受訪者認為人工智能也是其中之一。
 
  組織的IT領導者將在2021年及以后更加關注數據分析和人工智能的三個趨勢:
 
  1.數據分析和人工智能項目必須證明其投資回報率
 
  冠狀病毒疫情如今已經持續蔓延一年多,其帶來的影響無處不在。在過去的幾年中,許多組織對數據分析和人工智能采取了更為隨意和實驗性的方法,并提供了許多概念證明,但很少有轉化生產項目的過程。很多組織并不會停止投資,但是需要實施項目來證明其投資回報率。
 
  根據Gartner公司的調查,在過去的幾年中,很多組織董事會和首席執行官已經在數據分析上投入了大量資源,他們懷疑可持續的價值將來自何處。這轉化為對數據分析的巨大壓力:Gartner公司認為,到2022年,將有30%組織的首席營銷官(MO)與首席財務官(CFO)開展合作,正式評估組織的信息資產,以改善信息管理和業務。
 
  IDC公司商業分析解決方案咨詢業務研究主管ChandanaGopal說:“發生的這場疫情改變了組織的生存和發展的方式。組織在此期間的首要事項是保持業務正常運行,并優化成本。如今,組織必須迅速轉向新模式和戰略投資。”
 
  Gopal表示,其中很多組織將根據是否能帶來更高的效率和投資回報率(ROI)來重新評估“轉型項目”。Gopal指出,IDC公司在去年5月進行的冠狀病毒疫情對IT支出影響的調查中,75%的受訪者表示,他們正在重新考慮其當前轉型項目的投資回報率(ROI)。
 
  Forrester公司首席分析師BrandonPurcell表示,對于人工智能而言尤其如此。
 
  Purcell說:“在以往,許多組織專注于使用人工智能來個性化體驗,創建新產品和服務以及將垂直行業實現商品化。很多組織由于發生疫情導致資金短缺,因此開始更多地考慮如何使用操作流程的智能自動化來裁減勞動力,或者只是降低交付產品和服務的成本。”
 
  2.智能自動化脫穎而出
 
  Purcell表示,疫情正在改變著組織的自動化議程。組織正將注意力轉向后臺流程和業務彈性,使用機器人流程自動化、數字流程自動化、實用人工智能和低代碼工具的組合,使其業務更具彈性。
 
  Forrester公司副總裁兼首席分析師CraigLeClair表示,智能自動化(IA)將推動機器人流程自動化實現任務自動化、虛擬代理與客戶打交道、聊天機器人幫助員工、機器學習支持所有這些功能。
 
  LeClair在去年9月發表的一份研究報告中寫道:“這些是冠狀病毒疫情發生之前的發展趨勢,但現在它們受到了更多的關注和投資。這些機器人改變了個人的技能和工作活動,這導致員工對流程的控制力下降,并且導致部門、決策者和角色關系之間的溝通發生了變化。隨著領域專家,技術支持和利益相關者之間的更多互動,人類逐漸成為機器人大師或主題專家。”
 
  IDC公司的Gopal表示,智能自動化正逐漸成為企業關注的焦點,但是要完全接受它還需要幾年時間。他認為,基于內容的業務流程自動化將是應對疫情和進入新常態的組織的關鍵事項。目前,人工智能/機器學習能夠以接近95%的準確率從非結構化內容中定位和提取數據元素,它必須幫助企業自動化工作流程,以智能地收集、處理和傳送內容。
 
  他表示,構建IT卓越中心(COE)是組織運營業務的關鍵,但是提供必要的投資還需要一段時間。根據IDC公司的預測,到2023年,全球2000強公司中只有10%的公司建立戰略性、特定于自動化的卓越中心(COE),以智能地收集、處理和實現業務彈性工作流中非結構化數據的全部潛力。
 
  3.對環境、社會和治理(ESG)問題的認識不斷提高
 
  隨著氣候變化和疫情的蔓延,遠程工作以及相關問題日趨嚴重,越來越多的組織將注意力轉向環境、社會和治理(ESG)主題。
 
  德勤咨詢公司的首席未來學家MikeBechtel表示,如今96%的組織首席執行官將多樣性、公平性和包容性(DEI)技術視為戰略重點,只有13%的首席執行官表示其組織已準備好實現這一目標。
 
  Bechtel說,“我們看到了人工智能和機器學習在職位發布中檢測偏見語言的應用,能夠使用相同的文本套件來確定組織中已經存在的晉升候選人,領導力和文化是第二個因素,可以幫助人們提高包容性、參與度和保留度的工具。最后,還需要新的關鍵績效指標(KPI)來衡量組織在行業中的位置。”
 
  Bechtels說,“總的來說,這是數學和科學技術在歷史上更具定性的領域的應用,但是令人鼓舞的是,組織認識到可以采用工具在一定程序上解決問題。”

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