在21世纪20年代正式开启之际，甲骨文预测未来技术和企业商业模式将发生以下五大变化：
预测1：90％的手动it操作和数据管理任务将完全实现自动化，企业将迎来一个全新的it创新时代。
如今技术人员仍然要投入大量时间和精力去处理常规任务，例如备份、扩展、调优、监视和保护关键信息系统，然而自治数据库将很快改变这一切。甲骨文预测，到2025年，90%的手动it操作和数据管理任务将完全实现自动化。这意味着it人员将投入更多时间去探索关于人工智能和机器学习的前沿技术 — 从会话式用户界面到区块链，再到物联网。例如，自学习系统可以跨多个应用自动收集数据，然后自动以可视化方式（图形、图表和动画等）呈现数百万个数据点，让身处业务部门的终端用户可以更轻松地发现数据中潜藏的趋势、规律和关联性，不必再费心费力地制作和研究传统报表和电子表格。甲骨文相信，在云的推动下，这些前沿技术将日益普及，走向主流。
预测2：几乎所有企业应用都将内置某种形式的ai技术。
人工智能技术正深刻改变着企业接收、管理和保护业务数据的方式，推动着企业计算变革。甲骨文表示，如今许多现代化企业已经认识到，并且正在积极部署ai技术来帮助他们提高工作效率、提高生产力并降低成本。甲骨文预测，到2025年，几乎所有企业应用都将内置某种形式的ai技术。这将深刻影响企业的方方面面，助力企业高管和决策者更快速、深入地洞察运营、员工、市场和客户。
预测3：绝大多数供应链都将应用区块链、机器学习、物联网、增强现实或虚拟现实技术。
如今自动化智能系统正在多个行业中快速普及，推动系统设计、物流、制造、基础设施等走向范式变革。而在供应链领域，日益增长的客户期望、不断缩短的产品生命周期、各种新的法规和波动不定的需求正不断触碰传统管理系统的天花板，促进着新兴技术的采用和实施。其中，区块链可以防范伪造，提高可见性/可追溯性，破解传统供应链面临的重大挑战 — 对于全球性的供应链，物料和产品要在多个供应商、制造商、分销商、运输商和服务提供商间流通，然而传统管理系统严重依赖集中治理，相比之下区块链可以消除管制，创建匿名、防篡改且不可更改的去中心化、分布式和数字化事务记录。虚拟现实（vr）和增强现实（ar）界面可以为员工提供更高水平的沉浸式体验，例如借助3d渲染，车间工人可以可视化地查看设备配置。语音助手可以查找产品信息，报告生产里程碑，传达来自iot传感器关于当前状况的洞察。
预测4：在hr、销售等业务领域，流程的自动化将促进更加个性化的互动。
甲骨文表示，人工智能和自治技术正日益渗透到工作场所中，它们帮助企业理顺日常业务流程，让业务人员专注于更有意义、更有价值的人际互动。例如，自动化工作流可以跟踪求职者，处理新员工请求，完善整个招聘流程；ai技术可以基于职位要求审查求职者资质，帮助人力资源团队找到最合适的人选；聊天机器人可以与求职者沟通，回答求职者的问题和安排面试。这些自动化功能将极大减轻人力的日常负担，让hr团队专注于招聘符合企业文化的优秀人才。据预测，到2025年，人工智能和机器人将接管70%的招聘工作。
在销售领域，人工智能系统可以汇编海量的客户数据，包括社交媒体发帖、客户互动历史记录、销售和服务活动，然后快速分析大型数据集，识别最有可能成交的线索；ai的自学习功能支持软件流程同时与多人互动，确保品牌消息的一致性；软件机器人可以甄别线索，对商机进行排序，有针对性地为潜在客户提供实用建议，并根据市场分析和浏览历史记录来调整价格，推荐商品。甲骨文相信，虽然销售的核心始终是人与人的互动，但智能技术将持续创造更多价值。据预测，到2025年，80%的销售将实现自动化，届时销售代表可以专注构建良好的客户关系和客户互动。
预测5：网络安全将随着物联网和人工智能的广泛应用变得更加复杂，企业将面临更加严峻的内部数据泄露风险。
机器学习技术既能帮助企业改善运营，也可能成为网络黑客的“帮凶”。现在网络黑客们已经会编写自动化系统来攻击企业网络，窃取敏感数据，而人工智能和物联网技术很快会被他们加以利用。现实中，随着存储的个人信息越来越多，互联设备成为了黑客们新的攻击目标 — 恶意物联网可以感染互联设备，帮助黑客窃取身份信息，发起分布式拒绝服务攻击。据forrester称，物联网的快速应用带来了更大的攻击面，而严重不足的安全控制措施又进一步加剧了企业风险。同样，随着企业和个人越来越依赖云存储，黑客可攻击的区域也越来越广。
甲骨文预测，到2025年，80%的安全攻击将来自企业内部。从网络服务到数据库，现代企业技术体系的每一个层面都有可能出现能被黑客利用的安全配置错误和漏洞。然而很多情况下，企业无法快速部署安全补丁，这让黑客们轻易就有了可乘之机。此外，自动化的缺失也导致人为错误风险居高不下。自动化的网络安全可自动检测配置错误，为网络提供持续保护。在甲骨文看来，面对不断增长的安全威胁，企业的最佳选择是运用自治技术来自动打补丁，24/7全天候地验证系统完整性。
