引言

2020年全球風云變幻的一年。經濟局勢受疫情影響，充滿了未知。有的行業在觀望中等待機遇，有的在謀求轉型，在不確定中“逆襲”。科技無疑是其中重要的支撐力量。隨著2020即將走到尾聲，我們將重新回顧這些技術洞察，并探索他們將如何成為未來企業革新的顛覆性力量。

首先要解讀的是德勤發布的《2020科技趨勢報告》。去年德勤技術趨勢報告關注了九大宏觀技術力量——數字化體驗、分析技術、云技術、數字現實、認知、區塊鏈、IT業務、風險和核心系統現代化的出現與最終崛起，如今它們已經成為并將繼續成為企業創新和轉型的支柱。其中，數字化體驗、分析技術和云技術在當下屬于“基礎驅動力”；數字現實、認知技術和區塊鏈將成為“顛覆性驅動力”。

數字化體驗更加關注以人為本的互動，根據個人行為、偏好和情感，再集成包括語音壓力分析、微表情探測工具等一系列人工智能技術所打造出的人感體驗平臺成為未來的發展趨勢。分析技術包括能夠提供深刻洞察的基本技術和工具，不僅通過集成大量數據的能力賦能數字孿生技術，也通過造成信任赤字致使我們更加關注技術道德與信任。云技術為其他宏觀力量的創新提供基礎和平臺，驅動企業管理和業務職能的重塑，促進架構覺醒趨勢的發展。數字現實打破空間限制，深化與人的情感聯系，助力人感體驗平臺和數字孿生的發展。認知技術實現業務流程的無人化，認知技術的使用情況與客戶信任程度緊密相關，推動技術道德與信任趨勢的發展。區塊鏈通過推動跨領域合作促進架構覺醒的發展。技術業務幫助企業實施促進跨業務協作的開發體系，不僅能夠通過財務技術新方法提高企業業務敏捷性，賦能財務與IT的未來，還能夠培養架構師對整體業務需求的響應能力，賦能架構覺醒。企業面臨的風險既包括合規和安全，還包括新興技術對產品、服務和商業目標的潛在影響，致使信任成為重要的企業戰略，提高我們對技術道德與信任的重視。核心系統現代化驅動企業變革和創新，重塑面向未來的架構，推動架構覺醒趨勢的發展。

今年，德勤在《2020技術趨勢報告》中提出了五個可能在短期內引發顛覆性變革的關鍵新興趨勢：技術道德與信任、財務與 IT 的未來、數字孿生：連結現實與數字世界、人感體驗平臺以及架構覺醒。

從更長遠的視角，德勤還提出了三種“基石技術”：環境體驗、指數型智能和量子技術。這些宏觀技術力量被認為將對本世紀30年代以后的企業商業模式和技術戰略產生深遠的影響。

五大變革性新興趨勢

趨勢一：技術道德與信任

技術變革常態化的同時，贏得全方位的信任變得更具挑戰——但也充滿機遇。

企業內部每一個受技術影響的方面都可能成為取得或失去信任的關鍵。信任是一個關鍵的企業目標，而不僅是合規或公共關系問題。當企業需要引入并使用顛覆性技術時，應能夠準確洞察其中的道德風險。將企業價值觀和技術道德貫穿整個企業，能夠向世人展示企業“一切行為從善”的全方位承諾，這有助于與各個利益相關者建立長期的互信關系。

消費者對商家的信任正在逐漸下降，人們對公共機構的態度也越來越謹慎，員工則要求企業明確闡述其核心價值觀。無論是客戶、監管機構，還是媒體，都期望品牌商在其開展業務的各個領域都是開放、誠信和始終如一，從產品生產、促銷活動、到員工文化和合作伙伴關系維護等。

被技術顛覆的企業，它的每一個方面都意味著可以贏得或失去任何一個客戶、員工、合作伙伴、投資者和監管機構信任的機會。如果領導者能夠充分貫徹企業價值觀和技術道德觀，努力履行“做好事”的承諾，企業就能夠與利益相關者建立長期牢固的信任關系。在這種情況下，信任就變成了一個全方位的承諾，并且確保信任是企業的技術、流程、人員都在共同努力維護的基礎。

技術道德這一術語指的是不局限于或側重于任何一項技術的綜合價值觀，這個價值觀是指導企業對技術使用的整體方法及通過部署這些技術驅動業務戰略和運營企業應考慮主動評估如何以符合公司宗旨和核心價值觀的方式使用技術。

企業應該采取以下措施來構建信任：解讀企業價值觀，并以實際行動踐行；建立強大的數據基礎，并讓利益相關者了解這些數據將被如何運用；強化網絡防護措施，完善網絡安全風險策略；尊重利益相關者的隱私；保持透明；尊重不同的文化準則；幫助員工識別技術中心可能存在的道德困境；幫助員工意識到技術如何影響他們未來的工作。

案例1：PSJH（醫藥企業）運用數據分析、AI和機器學習能夠幫助研究人員和臨床醫生預測慢性疾病的風險，進行早期干預，監測患者癥狀，減少不必要的看護。當患者了解這些益處之后，他們通常愿意與醫療機構分享他們的個人健康信息。但如果數據安全措施薄弱導致私密的健康數據泄露或未經授權就被使用，患者的信任就可能減弱甚至消失。

案例2：加拿大帝國商業銀行的實踐表明，在利用技術了解并預測個人客戶需求的過程中，領導者需要理解并與員工分享人工智能將如何補充和支持他們的工作，而不是取代他們，獲得員工信任；同時，銀行還需要保護客戶數據，維持客戶的信任。

案例3：雅培公司的技術道德重點要素包括：將數據保護理念根植于品牌文化、全面的數據保護政策、員工培訓項目、基于信任的合作伙伴的外部生態系統。

案例4：谷歌十年前將內部應用與資源轉移到云上，自此之后需要考慮的安全邊界不斷擴展變化，防御更加復雜。谷歌引入了“零信任”的概念，這種創新的安全模型將所有網絡請求都視作來自互聯網的請求，消除來自網絡的隱含信任，無論用戶在何處使用網絡，都是根據用戶身份以及設備狀態決定其是否能夠使用應用。

案例5：數字銀行在不讓客戶知道的情況下與合作伙伴共享有關客戶的數據將嚴重破壞信任，但另一方面，如果收集同意的流程太麻煩，又或要求客戶自己管理自己的密鑰，都會使得客戶體驗變差。通過區塊鏈內置的加密算法，聯盟成員可以有效地把用戶身份進行匿名化或假名化，并利用零知識證明進行信息驗證，最終允許聯盟成員共享用戶信息，產生協同效應，而不會違反隱私保護或降低客戶體驗。

趨勢二：財務與IT的未來

IT和財務領導者共同努力尋找靈活的途徑——快速敏捷的投資創新。

企業內部IT領域與財務領域的領導者應該共同努力，設計靈活的流程與方法，以敏捷速度進行經營管理與創新。技術創新的進程跟隨市場需求而瞬息萬變，這要求財務能夠具備充足的適應性，以敏捷速度支持創新活動，從而快速建立起競爭優勢。

IT的運營和開發流程正變得越來越靈活，更加側重產品，而財務部門仍舊按照過去數十年的方式來制定預算、融資和財報。結果顯而易見：IT 需求與財務流程之間的矛盾。若這個問題得不到解決，那么它可能會破壞首席信息官的創新計劃，乃至整個企業的戰略目標。

這種矛盾體現在三方面：一是從資本支出轉向運營支出。從在現場轉型至基于云的系統，涉及大量的支出從資本支出轉移到運營支出。事實上，團隊一直都有一些資本支出和運營支出。從會計的角度而言，短期運營支出的增長會影響季度財報。二是對難以捉摸的投資回報率的衡量。技術創新舉措通常是難以達到內部收益率預期的嘗試，可能產生正回報也可能不會。在財務短期收益上，創新投資通常不具備傳統IT項目的信心水平，因此這類投資往往也很難通過標準管理流程獲得有力支持。在某些情況下，這會導致財務部門難以建立精確的流程，來跟蹤長期投資回報率。例如，對于無限期重復使用的平臺這類的固定預算投資，跟蹤其投資回報率更是難上加難。三是如何計算交付價值。根據德勤《2018年全球首席信息官（CIO）調查報告》，65% 的受訪者表示他們在評估IT投資時，通常采用具體案例具體分析的方法，而不是遵循常規財報流程。顯然，在評估IT帶來的價值這件事上，首席信息官與首席財務官不在同一立場。

企業借助現代化的技術平衡必要的管控和風險管理，提供解決方法包括基于風險的投資組合理念、基于能力的投資、重視數字化基礎、以產品為中心的IT運營模式、供應商補貼項目、聯合投資和行業聯盟、與大學合作進行生態系統投資以及分拆回租業務。

案例1：全英房屋抵押貸款協會打造敏捷企業。讓財務負責人改進傳統會計和投資融資流程，以更好地與IT的敏捷方法結合。引入“加權最短作業優先”的優先級排序方法，幫助團隊根據預期經濟收益來調整變更項目優先次序。

案例2：巴克萊銀行敏捷性變革。讓傳統的預算計劃能夠使用迭代交付的要求，而通常這個預算計劃都是在項目交付前18個月就已經完成的，為此建立滾動計劃周期，技術與業務部門按季度對接，討論確定優先級，審查項目成本并跟進結果，以免影響開發和測試進程。

案例3：羅爾斯-羅伊斯向現代化的、以產品為中心的交付模式轉型，開發一套靈活且機構化的方法，構成持續改進的循環，及時調整方向。

趨勢三：數字孿生：連接現實與數字世界

利用下一代數字孿生技術助力企業設計、優化和轉型。

隨著具有更復雜的仿真和建模能力、更好的互操作性和IoT傳感器以及電力系統可視化的數字化仿真平臺和工具的廣泛使用，企業逐漸能夠創建更精細、更具動態感的數字化仿真模型來優化流程、產品或服務。這項技術能夠幫助實現更高效更精確的數據驅動決策，在提高生產效率、優化供應鏈、設計新的產品服務與業務模型、緩解交通擁堵等領域發揮作用。從長遠來看，要釋放數字孿生技術的全部潛力，需要整合整個生態系統中的所有系統與數據。

數字孿生發展勢頭迅猛，得益于快速發展的仿真和建模能力、更好的互操作性和物聯網傳感器，以及更多可用的工具和計算的基礎架構等。

當下，企業正以多種方式使用數字孿生技術。在汽車和飛機制造領域，數字孿生技術逐漸成為優化整個制造價值鏈和創新產品的重要工具；在能源領域，油田服務運營商通過獲取和分析大量井內數據，建立數字模型，實時指導鉆井作業在醫療保健領域，心血管研究人員正在為臨床診斷、教育、培訓，創造高仿真的人類心臟的數字孿生體；作為智慧城市管理的典型案例，新加坡使用詳細的虛擬城市模型，用于城市規劃、維護和災害預警項目。

數字孿生可以模擬物理對象或流程的各個方面。它們可以展現新產品的工程圖和尺寸，也可以展現從設計到消費者整個供應鏈中所有子部件和相應環節，也可采用“即維護”模式——生產車間設備的實物展現。仿真模型可以捕獲設備如何操作，工程師如何維護，甚至該設備生產的產品如何與客戶關聯。數字孿生可以有多種形式，但它們無一例外都在捕獲和利用現實世界的數據。

IDC預測，到2022年，40%的物聯網平臺供應商將集成仿真平臺、系統和功能來創建數字孿生，70%的制造商將使用該技術進行流程仿真和場景評估。與此同時，通過訪問大量數據，使得創建比以往更為詳細、更為動態化的仿真成為可能。對于數字孿生的長期用戶而言，這就好比從模糊的黑白快照過渡到彩色高清數碼照片一樣，從數字源中獲取的信息越多，最后呈現的照片就越生動逼真。長期來看，若想要實現數字孿生技術的全部潛力，可能需要集成整個生態圈內的系統和數據。創建一個完整的客戶生命周期或供應鏈（囊括了一線供應商和其自身的供應商）的數字化仿真，可以提供富有洞察力的宏觀運營觀點，但仍然需要將外部實體整合到內部數字化生態系統內。直至今日，大多數企業仍對點對點連接之外的外部集成感到不滿意。克服這種猶豫可能是一個長期挑戰， 但最終，所有的付出都將是值得的。

未來，期望企業會利用區塊鏈打破信息孤島，繼而驗證信息并將其輸入數字孿生體中。這可以釋放先前無法訪問的大量數據，從而使仿真更加細節化、動態化、更具潛在價值。

案例1：澳大利亞航空管理局開發空中交通網絡數字孿生體，基于所預測的客戶需求（而非固定的地理位置）為管制員分配空域。

案例2：普利司通公司所處的輪胎行業，盡管商業模式簡單，但為每公里設定合適的價格絕非易事。輪胎的生命周期受各種因素影響，包括負重、速度、路面情況、駕駛行為。數字孿生可以模擬不同的駕駛條件，洞悉這些相互關聯的條件如何影響輪胎性能。

案例3：武田制藥從事的生化反應建模極其復雜且無規律可循。開發團隊為每一步都建立了數字孿生體，實現各步驟之間流程的自動化控制，過程的端到端復雜虛擬展示。

趨勢四：人感體驗平臺

通過Al、神經科學、人本設計重塑人機聯接，通過情感計算改變互動規則。

人感體驗平臺就是將AI技術、以人為本的設計和目前的神經學研究相結合，從而能夠識別人的情緒狀態及背景內容，然后做出適當的響應。在AI一系列功能的基礎上，越來越多的AI解決方案聚焦于“情感計算”或“情感AI”——使計算機更好地了解人類感情并與人類互動。創新者目前大規模地將情商（EQ）添加到技術的智商（IQ）中，科學認知并大規模使用情感數據是企業未來發展的一大機遇。

人感體驗平臺趨勢顛覆了傳統的設計方法，它首先確定我們想要實現的人性化和情感體驗，而后決定使用何種情感和 AI 技術組合能夠達成這一效果。企業將面臨的一大挑戰是，如何針對不同的客戶群體、員工群體和其它利益相關者，確定能引起他們共鳴和引發他們情緒的具體響應或行為，并進一步開發情感技術，使其能夠識別和復制某一段體驗中的特質。

在不久的未來，我們將會看到人們對人性化的技術需求日益增長。我們期望技術能夠用更加人性化，更人道化的方式跟我們互動。設計能夠滿足這一期望的技術需要對人的行為有更深刻的洞察，并不斷創新，以提高我們預測和響應人們需求的能力。不久的將來，人感體驗很有可能會帶來長久的、可持續的競爭優勢。

研究預測，全球情感計算市場的規模將從2019年的220億美元增長到2024年的900億美元，這意味著年復合增長率將達32.3%。

除了數據之外，人感體驗平臺還利用情感計算，如自然語言處理、面部表情識別、眼動追蹤、情感分析算法等技術，識別和理解人們的情感，并作出回應。

案例1：瑞銀集團推出APP，通過算法確定個性化的財富管理內容，并將這些信息反饋給財富管理顧問，以此深化客戶與顧問之間的關系。

案例2：腦機接口可以實時分析人指數居，來改善個人健康、表現、生產力和安全狀況，比如提醒疲勞員工稍作休息；在培訓過程中發現員工注意力分散時，改變培訓難度或形式，或給員工分配壓力較小的工作等。

趨勢五：架構覺醒

演進架構師角色，從而轉變系統架構并支持業務發展的速度。

為了在被技術創新打亂的市場中保持競爭力，成熟企業需要不斷改進企業架構。企業應該重新審視、充分重視架構師這一IT崗位的角色，將架構師從傳統的象牙塔轉移到新的陣地，去參與到系統運營當中，比如加入設計復雜技術的軟件開發團隊。同時加大對架構師的人才培養。

如今，技術架構領域的科學在戰略上比以往任何時候都更加重要。事實上，為了在技術創新顛覆的市場中保持競爭力，已成立的企業需要不斷演他們的架構——這一過程可以從改變技術架構師在企業內扮演的角色開始。這種轉變的目的非常明確：把經驗最豐富的架構師安排到最需要他們的地方——即加入到設計復雜技術的軟件開發團隊中。一旦這些架構師被重新部署和賦能，他們便可幫助簡化技術棧，提升技術敏捷性，從而為新興企業獲得市場優勢。另外，他們還可以直接負責實現業務成果，解決架構難題。

架構師角色的作用包括提升敏捷性以及快速加入市場、對解決方案的結果更加負責、提高開發人員的生產力、平衡業務和技術優先級、優化運營成本以及傳播架構信息。未來，架構師的使命將不僅是利用傳統的架構組件，還要利用顛覆性力量（如區塊鏈、AI、及機器學習）大膽創新。

案例1：洲際酒店集團對架構進行改造，使得架構師轉戰到各個技術項目直接為其服務，管理業務需求和架構方法，以及為全公司提供指南和參考模型，推動戰略變革。

案例2：湯森路透正在尋找設計和構建敏捷且適應性搶的企業架構的新方法，包括文化轉型，重新確定架構師角色，架構師作為技術方向的制定者，同時負責將應用與實際運營相結合，深入了解經營使命，提倡以平臺為中心的架構演進和科技組織重構。

案例3：澳大利亞國家銀行對架構部門進行重組，同時創建三種類型的管理角色：服務架構師、專業技術架構師和面向業務的項目架構師。互補的三種角色分別執行不同的服務職能又相互協作，提高了銀行的敏捷性。

三大宏觀技術力量蓄勢待發

基于德勤過去11年間對技術趨勢的觀察和研究，宏觀層面的技術力量一直在不斷發展，今年報告提出的環境體驗、指數型智能、量子技術三種新的宏觀技術力量（“未來新星”）正蓄勢待發，我們將在本世紀20年代末開始感受到它們的影響。

環境體驗：

隨著環境體驗技術的興起，在未來，技術將只是環境的一部分。計算設備的功率不斷增大，體積不斷縮小。這些越來越小的設備將我們的輸入從非自然的（指向、點擊和滑動）演變為自然的（說話、手勢和思考），它們與我們的交互從被動的（回答問題）變成主動的（提出意料之外的建議）。隨著設備變得無縫和無處不在，它們和我們越來越密不可分。想象未來的世界，一些微小的，已連接的，內容感知的設備被嵌入辦公室、家中或者其他地方，成為背景活動的一部分。

指數型智能：

指數智能建立在當今認知技術能力上。如今，機器智能能夠發現數據中蘊藏的規律，但是無法判斷這些規律是否有內在的意義。同時，它目前還缺乏識別和響應人類互動和情感的細微差別的能力。而且，機器智能的認知能力還非常有限，比如機器能夠打敗國際象棋大師，卻不能理解房間發生了火災需要逃跑。未來，隨著對語義和符號識別的理解，機器逐漸能從假想的相關中梳理出真實的因果關系。借助來自人感體驗平臺的技術組合，我們的虛擬助手將越來越能夠識別并適應我們的情緒。隨著研究人員開發出更廣義的智能，指數智能將超越統計和計算的層面。最終，這將導致更有能力的人工智能誕生。

量子技術：

量子技術利用亞原子微粒的反直覺特性處理信息，進行新型計算，實現“不可非法侵入式”交流，技術微型化等等。量子計算中，這些量子比特（或量子位）的特殊屬性有可能發生指數型變化。通過操縱單個粒子，量子計算機將能夠解決某些高度復雜的問題，這些問題對于目前的超級計算機來說，太大，太雜亂，包括從數據科學到材料科學。隨著研究者們不斷突破技術限制，量子計算機將逐漸取代傳統的計算機。數據科學家將能夠處理前所未有宏大的數據量，并從中獲取相關性信息。材料科學家利用量子比特模擬原子，這是無法在傳統計算機上實現的。同時，在通訊、物流、安全、密碼學、能量等不同領域，我們都能預見無限可能。
責編AJX