趋势4：AI落地分化为“场景、转型、工具”
发生概率65%
中国市场对AI价值的期待达到空间高度，这也使AI技术必须全面走出实验室，落地到更多行业和场景 。 “AI公司”的标签已经无法形容各个玩家做的事情：在零售、交通等行业，AI将系统性改造业务链，推动企业和行业级的智能转型；在医疗、制造、能源、电信等行业，AI落地将体现在现有商业模式下的特定场景改造和精进；在银行业，AI技术产品化的需求增强，成为IT和科学家的工具和平台 。
易观分析认为，不同行业技术使用者业务诉求的显著差异，将在2022年分化AI价值落地方式：“场景、转型、工具”将分别承载AI价值 。 这有助于AI落地过程中快速实现商业正反馈，因为以业务需求驱动的AI落地方式将使得成本效益指数级优化的用例快速增加，从而进一步提升行业推进数字化转型的信心与投入 。
趋势5：AI改造网络安全攻防两面
发生概率55%
在数字化转型深化过程中，企业网络安全边界持续瓦解 。 云化加速以及分布式企业经营模式无形中扩大了可攻击范围，同时，网络攻击的多样性、隐蔽性与持续性进一步加强，网络与数据安全环境更加恶劣 。 这对数字化技术带来了巨大挑战：不仅要满足企业数据结构的开放度和弹性，同时也要求安全架构能够确保企业网络安全 。
易观分析认为，以传统安全技术为基础构建的企业防御能力将愈加难以阻挡不断向企业内部渗透的威胁 。 对于技术的使用者，安全防控的思维需要由点到面，在攻防两面利用多种组合人工智能技术来构建面状的安全管理能力 。 在攻击面，通过特定AI算法实时扫描与检测攻击面，识别风险，预判潜在攻击并快速响应；在防御面，基于拟态防御等方式提升网络空间的攻击门槛，化风险于未然 。
业务重掌转型话语权 。 2022年，易观分析在数字化技术和产品领域的研究包括如下领域：人工智能（覆盖计算机视觉、自然语言、知识图谱、智能决策、机器学习平台等细分）、云原生（覆盖API开放平台、微服务、PaaS等细分）、安全和风险管理、RPA、工业软件、数字孪生、隐私计算、分布式数据库，MarTech 。 期待与相关技术购买者和供应商进行更多深入交流与合作 。
行业篇：行业属性改造硬科技企业数字化最终需要传导至业务结果，数字化转型是手段，而科技是中立的，只有那些立足于行业和业务场景的转型路线才有可能成功 。 对于技术供应商和它的投资人来说，期望凭借高度标准化的技术和产品来快速赋能千行百业，实现产品驱动的增长，这固然有机会成就好的toB产品，但在服务企业数字化转型过程中，完全依赖产品本身的增长空间将会受限 。
易观分析认为，当企业数字化进入深水区，越来越多的技术供应商将关注立足行业业务场景来改造自身的产品技术组合，凭借“具备行业属性的硬科技”来提供解决方案 - 或者打磨工具、或者深耕场景、或者驱动转型，以获得细分市场的竞争优势 。
而期待实现数字化转型的技术购买者在采购技术产品时，应当鲜明地提出自己的行业特征和业务需求，并选择那些有能力提供必要的行业定制能力和咨询服务、以及兼具开放性和灵活性的供应商 。
趋势6 银行趋向自主构建数智能力
发生概率70%
银行业在过去几年的数字化基础建设由IT与科技供应商的创新来驱动，这个过程很大程度上武装了银行自己的数字化、智能化团队 。 而随着数字化转型深度的提升，银行将面对技术民主化、场景规模化、安全合规、自主可控等方面更多待解问题，这些问题一方面来源于自身转型深化过程中的内在需求，另一方面是数智化能力的整合与输出，这些问题的解法都指向银行要基于对自身战略目标和业务基础的理解，自主推动转型的深化和战略目标实现 。
易观分析认为，2022年银行业将趋向于自主构建数智能力，一方面，银行业仍将加大对于外部智能工具的采购投入，包括AI中台，机器学习平台，隐私计算平台等等，借助外部技术工具持续武装数字科技团队能力；另一方面，银行将更倾向强化内部数字化能力，内生驱动转型，而非依赖更多外部力量进入转型深水区 。 比如，一些银行在推动以往中心化的科学家和IT组织更多进入业务，形成虚拟化组织，依托自有组织完成业务抽象，数据和AI治理、模型训练优化等数字化业务 。
趋势7 零售科技溢出诞生智能链主
发生概率60%
Covid-19加速了零售全渠道整合和全链路数据的打通，这让零售企业不仅实现自身链条的统一智能化运营，还将引领研、产、供、销、服整个产业链各个环节的智能协同，成为行业数字化的“智能链主” 。 智能链主具备如下特征：其一，具备全渠道、全场景、全生命周期的数字化覆盖能力；其二，具备利用技术和平台实现研发、供应链、生产制造、仓储物流调度、销售服务各环节协作的能力 。
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