DECISION INTELLIGENCE — ПРЕИМУЩЕСТВА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ИИ

По данным Gartner , в 2021 году 33% крупных организаций будут использовать аналитику решений и визуальное моделирование в своих рабочих процессах. К 2025 году исторические данные станут наиболее распространенным источником ценной информации, и 75% из них будут генерироваться автоматически в соответствии с заданными параметрами. В чем причина такой большой популяризации технологии принятия решений на основе ИИ среди современных организаций?

Что такое Decision Intelligence?

Чтобы лучше объяснить концепцию принятия решений, давайте начнем с тщательного определения решения как такового. Согласно кембриджскому словарю: «Решение — это выбор, который вы делаете в отношении чего-либо после обдумывания нескольких возможностей».

Принимая решение как в бизнесе, так и в повседневной жизни, мы обычно руководствуемся текущей ситуацией и окружающей средой, нашим знанием вопроса, предыдущим опытом, пристрастием, эмоциями, желаниями и интуицией. На наше решение также могут влиять стереотипы, заблуждения и, в конечном итоге, субъективное восприятие реальности.

Именно так человеческий мозг обрабатывает сочетание внешних и внутренних факторов, чтобы сделать выбор, и поэтому он никогда не принимает во внимание все влияющие факторы и никогда не может представить целостную картину.

Но когда дело доходит до автоматизированного принятия решений на базе ИИ — меняются правила игры. Система искусственного интеллекта обрабатывает и анализирует огромные массивы данных в режиме реального времени, делает интеллектуальные прогнозы на основе исторических данных и предлагает наилучшие возможные решения на основе наборов данных и изначально заданных параметров.

Итак, есть два основных различия между принятием решений человеком и ИИ:

ИИ учитывает всю доступную информацию, а человек считает ограниченные данные.
Искусственный интеллект в конечном итоге объективен и не учитывает эмоциональные факторы.

Как работают интеллектуальные модели принятия решений?

Существует целый набор технологий и алгоритмов, на которых работает система принятия решений:

Машинное обучение. Алгоритмы машинного обучения работают с определенным объемом структурированных данных и делают предложения или решения в соответствии с заданными параметрами. Самый простой пример — системы противодействия мошенничеству, используемые банками. Например, когда пользователи получают доступ к своему банковскому приложению с подозрительного IP-адреса, система принимает решение о необходимости дополнительной аутентификации пользователя.
Глубокое обучение. Глубокое обучение — это следующий этап эволюции машинного обучения. В этом случае машина принятия решений принимает во внимание ранее принятые решения и их результаты при внесении каждого нового предложения.
Визуальное моделирование решений. Принятие решений с помощью ИИ служит надежной отправной точкой, но решения по-прежнему принимаются владельцами бизнеса и / или их сотрудниками. Визуальное моделирование решений — одна из функций программного обеспечения для анализа решений, позволяющая показать лицам, принимающим решения, доступные варианты и их результаты.
Моделирование сложных систем. Одним из преимуществ аналитики решений является быстрое построение сложной бизнес-логики, руководствуясь имеющимися данными и конечной целью.
Прогнозная аналитика. Решения, принимаемые системами ИИ, основаны на довольно точных прогнозах. Самый простой пример — прогнозирование цен и автоматическая оптимизация в розничной торговле. В этом случае предложения, сделанные с помощью аналитики решений, основаны на текущих и прошлых колебаниях цен, прогнозируемом спросе, предстоящих тенденциях и множестве аналитических данных о поведении клиентов.

Преимущества Decision Intelligence для бизнеса

Ниже приведены четыре основных преимущества решений категории Decision Intelligence:

Решения, основанные на данных. В то время как 91% компаний считают , что решения, основанные на полных данных могут привести к росту бизнеса, только 57% из них могут реально обработать свои данные. Чтобы получить конкурентное преимущество, нужно правильно проанализировать имеющиеся данные, сделать прогнозы и выбрать лучший вариант. ИИ может лучше изучить массив данных и найти невидимые закономерности и возможные аномалии, которые могут существенно повлиять на результат.
Более быстрые решения. Согласно опросу McKinsey , только 20% организаций довольны скоростью принятия решений. Другие признают, что тратят слишком много времени на то, чтобы сделать правильный выбор, который на самом деле не всегда является правильным. Системы принятия решений ИИ максимально ускоряют процесс, поскольку они могут обрабатывать огромные объемы данных практически мгновенно.
Множественные варианты решения проблем. Алгоритмы принятия решений на основе искусственного интеллекта также могут быть довольно гибкими и выделять несколько результатов определенного решения при изменении одного из параметров. Эта функция может помочь бизнесу сделать лучший выбор из множества вариантов с учетом текущих целей и стратегий роста.
Устранение ошибок и предубеждений. Существует как минимум пять типов предубеждений, которые могут напрямую влиять на результаты бизнес-решений. Интеллектуальность принятия решений позволяет избежать их всех, поскольку правильно запрограммированный алгоритм максимально объективно анализирует доступные данные.

Однако всегда ли решения ИИ лучше решений человека? Хотя ИИ руководствуется большими входными данными и не подвержен когнитивным искажениям, он все же нуждается в проверке человеком, особенно в тех случаях, когда принятое решение может привести к конфликту интересов и ценностей.

Примеры использования Decision Intelligence в различных отраслях

Банковское дело и финансы

Morgan Stanley — это финансовая консалтинговая компания, которая помогает своим клиентам более разумно инвестировать при поддержке собственных финансовых консультантов и разумных моделей принятия решений. Их платформа управления капиталом основана на интеллектуальных решениях.

Исходя из цели клиента (например, инвестировать в недвижимость или начать экономить на учебе в колледже для своих детей), система ИИ предлагает выигрышные стратегии, которые также проверяются консультантами перед тем, как быть предложены клиенту.

Lloyds Banking Group также использует решение для принятия решений на основе искусственного интеллекта в большинстве своих бизнес-процессов. С его помощью они анализируют поведение своих клиентов, прогнозируют их потребности и болевые точки, настраивают свои продукты и услуги и принимают более обоснованные решения относительно того, когда начинать глубоко персонализированное общение.

Розничная торговля

Возможность прогнозировать цены на определенные категории товаров в зависимости от внешних факторов, спроса, тенденций и настроений клиентов является одним из простейших, но все же эффективных вариантов использования аналитики решений для сектора ритейла.

Например, решение по оптимизации цен — это программное обеспечение, которое помогает предприятиям розничной торговли принимать более обоснованные решения о ценообразовании, адаптировать свою ценовую политику к платежеспособности и ожиданиям своих клиентов и тем самым оптимизировать свою цепочку поставок и делать объемы доходов более предсказуемыми.

Энергетика

Что касается вариантов использования интеллектуальных решений в энергетическом секторе, стоит упомянуть системы, которые помогают пользователям лучше управлять своими энергетическими ресурсами и автоматически принимать решения по экономии энергии и затрат.

Окружающая Среда

Проблемы экологии, изменения климата и вызванные ими стихийные бедствия являются глобальными проблемами, но на микроуровне они создают серьезные риски для бизнеса. Одним из преимуществ аналитики решений является возможность прогнозировать возможные риски на основе исторических и текущих данных и предлагать стратегии управления рисками, реагирования и смягчения с помощью ИИ.

Существуют платформы для принятия решений на основе искусственного интеллекта, которые позволяет предприятиям анализировать и осознавать возможные риски экологических катастроф. Благодаря точному анализу климатических данных они также могут принимать более обоснованные решения в отношении своих бизнес-стратегий. Например, гостиничный бизнес может выбрать более безопасное место для строительства нового отеля, принимая во внимание не только погодные условия, но и рыночную среду, ситуацию с COVID-19 и спрос клиентов.

Заключение

Использование решений бизнес-аналитики на основе ИИ дает компаниям возможность принимать более качественные и быстрые решения в рамках важнейших бизнес-процессов. Таким образом, компании могут не только получить максимальные преимущества от управления данными, но и принять во внимание максимально возможный массив релевантной информации при принятии решения о следующем шаге.

Висолв может помочь Вам в разработке сложных решений бизнес-аналитики для вашей компании. Свяжитесь с нами, чтобы получить бесплатную оценку Вашего проекта по разработке ИИ.

Связаться с Vesolv