今时今日，科技成为一个意义广泛的词汇，应用范围更以不同程度扩大至信息技术以外行业。现今的科技和软件日趋复杂，令企业得以提供在十年前似乎是异想天开的产品和服务。我们认为信息技术行业的增长前景会持续稳健，未来数年势将有重大变动。转型至按需求 （on demand）科技将会在未来数年融入日常生活。这项转型之所以成为事实，有赖一直联网在线的消费者基础、高速互联网连接和不断扩张的环球云端基建。

不少投资者也一直怀疑：为何2017年以来，广义而言信息技术股的表现如此强劲？部分答案源自我们坚信更多以往与纯科技无关的行业正就其核心业务的机遇和隐忧采取对策，而这些机遇和隐忧都来自能够与公司互动的频密网上消费者。

人工智能和机器学习将大放异彩

人工智能与机器学习于过去数年间的种种发展，为数据处理供应链上的科技销售商以及拥有独特复合数据组的企业造就机会。2016年和2017年的大部分时间，投资者开始了解到人工智能为半导体公司、某些高效能数据储存销售商、数据整合销售商及数据处理供应方的云端公司所提供的增长机会。虽然如此，我们预料要到2018年和2019年，投资者或会开始明白到拥有庞大复杂数据集的科技公司如何能够将其数据与机器学习程序逻辑结合，藉此创造新收入来源、降低成本、建立预测模式和营造复杂竞争优势。我们预期整个数据链 （数据储存、处理和分析）最终会受惠于这项重大的变化，尤其是拥有独特数据组的公司。

凭借拥有庞大数据组、掌控运算能力与庞大人工智能專家团队，电子商贸和社交网络科技巨企显然都受惠于近期人工智能发展。我们认为，企业软件即服务（SaaS）应用程序公司的机遇则没那么明显，原因是随着机器学习发展，顾客采用SaaS应用模式多于较复杂低效的“本地部署”（指设置在企业数据中心的装置）的科技。

我们认为SaaS公司将会受惠于人工智能科技，因为该类公司掌控两个独特兼复杂的数据组：产品运用数据：有别于传统的“本地部署”公司，SaaS公司对其产品的使用情况接近了如指掌。这项使用数据可与机器学习一起运用，以改善SaaS公司的产品。我们认为这种现象应可支持SaaS公司的订价、减少流失，令销售过程更具效率。客户数据：有别于传统的“本地部署”公司，SaaS公司拥有它们的顾客数据。公司可从这些数据当中发掘新收入来源，令顾客更专注于SaaS供货商所提供的产品或服务。这是一项重大改变，可为SaaS销售商在传统软件市场范围以外创造重大机遇。

大数据竞争优势加强

众多案例都反映这项议题正开始在企业软件应用程序市场上发挥影响力。我们认为，某软件巨企转型发展订购服务产品和它最近收购一间具领导地位的专业社交网络公司的行动，能充分反映出当软件企业转型为SaaS 模式、取得其顾客数据、并能够将之与其他独特数据结合创造出额外价值时，将会出现的情况。

该软件企业仍处于将其生产力应用程序的五亿多名用户转移到其建基于SaaS订购服务的初步阶段，这转移甚有机会借着产品运用数据带动增长而创造新的共同优势。这可就该公司产品的使用情况提供崭新而且重要的见解。我们认为只有采用人工智能与机器学习科技才能够建立有关使用见解，而公司的销售人员可用作来确定哪些机构最有机会停止使用，又或有增加购买意愿。产品开发方面，该公司能够运用产品使用数据来了解哪些特色对用户最有价值，哪些特色体验可引导用户重复使用，藉此带来追加销售的机会。此外，该公司可以从电邮、对话、行事历、文件和电子表格挖掘到进一步的见解，以及能广泛应用的要员生产力指标和企业知识。

该软件公司最近收购一间拥有5.3亿用户的专业人士社交网络，两者数据的结合将会提升该公司的吸引力。该专业人士社交网络拥有三个重要数据集。第一，该公司提供企业对内及对外的人脉网络。第二，职衔（财务总监、采购副总裁等）数据可供发掘，以了解机构的等级或哪些雇员拥有购买力。对于想急切了解哪些员工拥有采购授权并对采购有影响力的销售人员来说，前两个数据组，即是与软件公司订购服务的电邮、对话和联络名单或会别具价值。该公司最终会因而在庞大而且增长迅速的客户关系管理市场上进一步壮大。第三，职业网络公司收集了5.3亿用户载有工作简历、技能和教育程度资料的履历表，若与从订购软件所搜集到的雇员聘用资料结合，从而建立有关薪酬、留职，甚至培训的人力资源应用程序时，这些数据就更宝贵。endprint