數字化變革比過去10年更多，這主要是由于遠程工作的規模，以及企業迅速部署了必要的技術，特別是與網絡安全相關的技術。

隨著移動設備、智能設備和物聯網產品的數據涌入我們的家庭和企業，在確保隱私和機密性的同時處理和收集數據的需求將變得更加關鍵和復雜。

與此同時，5G網絡的擴展將帶來物聯網與人工智能的結合，形成“AIoT”。這種數據爆炸雖然令人生畏，但將用于預測行為轉變，幫助企業了解客戶如何適應新的現實。

在新冠肺炎發生之前，人工智能就已經加速發展。根據Grand View Research的數據，2019年全球人工智能市場規模為399億美元;2020年至2027年，預計年復合增長率為42.2%。

企業需要更高效地獲取信息，以更好的見解來補充這些信息，并有能力對這些見解的影響作出快速反應。這將導致更智能的云、更智能的數據管理系統，并推動任何可以自動化的任務自動化。

因此，2021年，企業將更加依賴人工智能來自動化和增強其核心業務流程，具體來說：

1. 更智能的數據分析和洞察

人工智能工具可以提供高精度的預測，并為數據分析師提供實時更新。2021年，許多公司將引入遞歸神經網絡來獲取高度精確的預測信息，并嵌入深度學習解決方案來獲取隱藏的模式和實際預測。這樣的分析將有助于發現可能的欺詐案例，而人工智能可以幫助營銷人員預測下一個最佳行動或完美的報價。

2. 網絡安全

人工智能支持的系統將越來越多地發現遵循犯罪模式的虛假數字活動或交易。視頻監控只是設備上的人工智能正在實現根本性轉變的一個領域，新的分析技術使醫療保健、零售和航空等領域實現了更大的洞見和更個性化。在未來的幾年里，人臉識別系統將變得更加敏感和精確。

3. 物聯網與人工智能相結合

物聯網將繼續快速擴張，Transforma Insights預測，到2030年，全球物聯網市場將增長至241億部設備，產生1.5萬億美元的收入。人工智能將與物聯網一起生產新技術，這些新技術有可能在軟件和CRM程序中提供實時信息，以及為智能建筑、智能城市、零售環境等提供無數應用。

4. 自動化

數字商業的加速需要效率。Gartner預測，我們將看到更多的智能自動化舉措，以提高生產率、降低成本、提高準確性和增強客戶體驗。機器人過程自動化、機器視覺和自然語言處理是這方面的關鍵工具，并將應用于各種應用和過程。

5. 智能的云

公司需要應對指數級數據增長帶來的挑戰，同時也要積極應對隱私、安全和合規等問題?？赡艿慕鉀Q方案包括：

(1)混合云數據架構：根據Forrester的數據，到2021年，全球公共云基礎設施市場將增長35%，達到1200億美元，其中云系統基礎設施服務(IaaS)支出預計將增長26.9%，達到653億美元。然而，未來幾年，混合云數據架構將占據主導地位?；旌显埔馕吨欢ǔ潭鹊墓ぷ髫撦d可移植性和跨這些環境的管理集成。隨著成本和計算需求的變化，它允許工作負載在公共和私有云之間移動，從而為企業提供了更多的數據部署選項和更大的靈活性。

(2)邊緣計算：智能手機、智能手表和物聯網設備傳輸大量數據。處理和收集這些數據是一個復雜的過程，需要所有信息與云計算設備共享。如果沒有互聯網連接，這將變得更加具有挑戰性。一種解決方案是邊緣計算，它將計算和數據存儲帶到更接近需要的位置，從而改善響應時間和節省帶寬。這提供了實時數據處理，比云計算服務更高效。而且成本更低，節省時間。

(3)安全性：數據可以在通過互聯網連接的不同分布式節點之間傳輸，可能需要獨立于云的特殊加密機制，以確保隱私和機密計算。公司將對整個計算過程進行加密，而不僅僅是對數據進行加密，在敏感信息周圍創建額外的安全層。

新冠肺炎疫情加速了全球范圍內的數字化轉型，推動人工智能與數據管理、網絡安全、分析、物聯網、自動化和IT運營等現有技術相結合。在這種情況下，這些技術都在規模、速度、生產率和成本方面得到了增強。

人工智能加速的核心是數據的爆炸式增長，不僅來自辦公大樓和公司電腦，還來自偏遠地區和數十億具有互聯網功能的設備。2021年的技術變化將圍繞著收集、聚合和管理這些新的海量數據，實時使用它來產生洞察，并做出準確的預測，幫助所有行業做出更明智的商業決策。