CFO似乎准备为新项目投资，以进一步实施先进的分析和自动化技术，例如机器人流程自动化。

决策可以在几毫秒内完成，而不必处理批处理带来的数小时或数天的延迟，就像未经检验的生活不值得过生活一样，未经分析的数据也不值得拥有，对来自传感器，物联网安装，5G连接和其他来源的数据进行处理，对于数字化转型投资取得正的投资回报至关重要，快速应对这条数据流意味着对其进行快速分析，这就是数据流分析的用武之地。

全球贸易依赖于错综复杂的相互连接的供应链网络，这些物理和虚拟途径易受多种因素影响，从气象条件到季节性支出波动，尽管预测性预测模型有助于维持这些网络中的动态平衡，但不可预见的事件可能会对这些相互关联的矩阵造成严重破坏，近几个月来，冠状病毒大流行使全球供应链中的脆弱性更加光亮。

没有人会投资于他们没有完全获得的技术。帮助他们了解其工作方式和原因将鼓励采用，很难让利益相关者购买他们不了解的技术，就人工智能（AI）和机器学习（ML）而言，实际上很少有人得到它，这给数据科学家和企业留下了可解释性的空白，没有人真正知道的算法是如何工作的，这可能是个问题。

由于需要使人们远离新的一年，我们自然会看到在自动化方面的大量投资，而不是更加困难和更具战略性的任务，我们已经看到，机器人可以在许多复杂的应用中为人类提供帮助，例如受过训练的机器人可以执行精确的显微外科手术，机器人现在将开始执行任务，使以前需要亲自工作的基本工人可以远程工作。

在IT运营方面的投资将从原始的工作流程自动化转移到原生的AI / ML解决方案，从而推动数字化运营。随着技术变得越来越强大，工作流操作及其各自的自动化将自然发展为包括AI / ML解决方案。随着公司收集更多数据以及转移组织和管理操作，AI和ML不断发展，从而改善了工作流程的自动化。