Was ist Entscheidungsautomatisierung?

Die Entscheidungsautomatisierung nutzt künstliche Intelligenz, Daten und Geschäftsregeln, um Unternehmen bei der Automatisierung des Entscheidungsprozesses in mehreren Bereichen zu unterstützen. Automatisierte Entscheidungen steigern die Produktivität, die getroffenen Entscheidungen sind weniger risiko- und fehleranfällig. Bei allen Entscheidungen herrscht ein gewisses Maß an Konsistenz, das eine Einzelperson oder eine Gruppe von Entscheidungsträgern nicht erreichen können.

Entscheidungsautomatisierung wird normalerweise auf Routine- und Wiederholungsentscheidungen angewendet, die Teil des täglichen Betriebs eines Unternehmens sind. Die meisten davon sind in der Regel betriebliche Entscheidungen, die die tägliche Funktionsfähigkeit einer Organisation unterstützen.

Was treibt die Entscheidungsautomatisierung an?

Betriebliche Entscheidungen basieren im Allgemeinen auf der Kenntnis der Geschäftsregeln und können durch Daten und andere relevante Informationen beeinflusst oder von diesen abhängig sein. Es gibt auch einige fortgeschrittene Fälle, in denen die Techniken zur Verwendung von Geschäftsregeln und Daten zusammenarbeiten müssen, um eine Entscheidung zu automatisieren.

Regelbasierte Entscheidungsautomatisierung

Die Entscheidungsautomatisierung kann vollständig auf Geschäftsregeln basieren. In Sektoren wie Finanzwesen können wiederholt getroffene Entscheidungen automatisiert werden, um eine gleichbleibende Qualität zu gewährleisten. Im Versicherungssektor können Entscheidungen wie die Anspruchsfreigabe und die Prämienhöhe automatisiert werden. Die auf Geschäftsregeln basierende Automatisierung wird bei Entscheidungen, die in stark regulierten Umgebungen getroffen werden, von entscheidender Bedeutung sein.

Datengestützte Entscheidungsautomatisierung

In diesem Fall basiert die Entscheidung nicht auf Regeln, sondern auf der Entwicklung einer bestimmten Situation und der damit verbundenen Unsicherheit. Zum Beispiel kann bei der Angebotserstellung für eine Kfz-Versicherung die Feststellung, wie risikoanfällig der Kunde ist, ein unsicherer Faktor sein. In diesen Fällen eignet sich das prädiktive Modell am besten für die Entscheidungsautomatisierung, indem Faktoren wie Alter, Geschlecht und Fahrzeugtyp verwendet werden, um Vorhersagen auf der Grundlage früherer Behauptungen zu treffen. Durch die Kombination dieser Vorhersagen mit einer regelbasierten Entscheidungsautomatisierung werden sie effektiver.

Diese Daten können in Form von aktuellen Geschäftsinformationen, Statistiken und Informationen vorliegen, die extern verfügbar sind, Material aus dem Internet der Dinge, sozialen Medien oder fast jeder Online-Quelle.

Anwendungen und Vorteile der Entscheidungsautomatisierung

Es gibt verschiedene Anwendungen für automatisierte Entscheidungsfindung. Es gibt jedoch drei große organisatorische Probleme, die von der Automatisierung profitieren können.

Intelligente Workflows

Im Rahmen der automatisierten Entscheidungsfindung müssen sich die Workflows ständig an neue Informationen anpassen, die aus einer Reihe miteinander verbundener Datenpunkte stammen. Jeder dieser Datenpunkte wird auf der Grundlage seiner spezifischen Eigenschaften ausgewählt und eingerichtet. Automatisierte Entscheidungen erfolgen auf der Grundlage der Analyse der Änderungen in den verschiedenen Eigenschaften der Datenpunkte. Wenn dies nahtlos geschieht, werden die Workflows intelligenter.

Automatische Fehlervermeidung und Wiederherstellung

Ein automatisiertes Workflow-System kann potenzielle Fehler erkennen und Entscheidungen zur Reparatur oder Reaktion treffen, ohne dass menschliches Eingreifen erforderlich ist. Diese Automatisierungsgrade beschleunigen sofort die Erkennung und Reaktion auf Fehler, wodurch Systeme schneller und robuster werden.

Gesetzliche und vertragliche Compliance

Automatisierte Entscheidungen helfen auch bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Ein Beispiel ist eine Audio-Einrichtung für ein Theater. Wenn die Lautstärke eine Dezibelgrenze erreicht, wird es durch eine automatisierte Entscheidung auf die vorgeschriebene Lautstärke reduziert. Dieses Maß an Entscheidungsfindung und automatisiertem Handeln kann die Einhaltung von Geschäftsregeln und Branchenvorschriften verbessern.

Geschäftsvorteile der automatisierten Entscheidungsfindung

Die automatisierte Entscheidungsfindung für ein Unternehmen bietet mehrere Vorteile.

Schnelle, fehlerfreie und konsistente Entscheidungen

Der Hauptvorteil ist die Fähigkeit, schnelle fehlerfreie Entscheidungen zu treffen. Sie sorgt auch für Konsistenz, indem menschliche Entscheidungen auf einen automatisierten Prozess verlagert werden. Auf diese Weise kann sich die künstliche Intelligenz selbst korrigieren und Abhilfemaßnahmen ergreifen, ohne ständig überwacht zu werden. Diese Automatisierung wird kontinuierlich für alle Geschäftsentscheidungen angewendet, sodass keine Inkonsistenzen oder Fehler auftreten.

Besserer Auslastung der Mitarbeiter

Durch die geringere Abhängigkeit von menschlichem Eingreifen bei sich wiederholenden Aufgaben können sich die Mitarbeiter auf Aufgaben konzentrieren, die neue Umsätze generieren und neue Möglichkeiten eröffnen.

Verbesserte Compliance

Durch die Verringerung des Auftreten regulatorischer oder vertraglicher Fehler sind Unternehmen vor Geldstrafen für die Nichteinhaltung geschützt. Die Entscheidungsautomatisierung beseitigt nicht alle Fehler, verringert jedoch die Wahrscheinlichkeit erheblich.

Herausforderungen bei der Entscheidungsautomatisierung

Management der Umgebungen und Sicherheit

Unternehmen müssen sicherstellen, dass automatisierte Entscheidungsumgebungen vor jeder Form von Störungen, ob intern oder extern, geschützt sind. Gleichzeitig müssen die Systeme flexibel bleiben und mit neuen Datenquellen umgehen können. Mit der Zunahme von Sicherheitsverletzungen und immer komplexeren Netzwerkumgebungen nehmen Schwachstellen ständig zu.

Lösung: Der einfachste Weg zur Gewährleistung der Sicherheit besteht darin, die Entscheidungsautomatisierung jederzeit zu überwachen und zu steuern. Starke Datensicherheit und IT-Systeme sind nicht verhandelbar und müssen ständig überprüft werden.

Die Notwendigkeit menschlicher Intervention

Manche Entscheidungen erfordern menschliches Eingreifen, und idealerweise sollte die Entscheidungsautomatisierung einen vollautomatischen Prozess mit einem gewissen Spielraum für menschliche Eingaben haben. Das könnte in den Automatisierungsprozess integriert werden, hat jedoch den Nachteil, dass es zu einer getrennten Erfahrung führt. Dies bedeutet, dass es keine durchgängige Transparenz gibt, die sicherstellt, dass sich alles, was für eine Entscheidung erforderlich ist, an einem Ort befindet.

Mehrstufige und langfristige Entscheidungen

Entscheidungen werden oft sofort getroffen, aber es gibt einige Fälle, in denen eine Entscheidung von den Ergebnissen anderer zusammenhängender Entscheidungen abhängen kann. Diese werden als mehrstufige Entscheidungen bezeichnet. Wenn voneinander abhängige Entscheidungen von einer zur anderer übergehen, werden sie als langfristige Entscheidungen bezeichnet. Diese können komplex und schwer zu verfolgen sein.

Aufrechterhaltung der Datenkontrolle

Unternehmen müssen agil bleiben und gleichzeitig die Datenkontrolle, den Datenabruf und die Speicherung für Anwendungen für die Entscheidungsautomatisierung aufrechterhalten. Das ist für die Prüfung unerlässlich. Da das Internet der Dinge riesige Datenmengen generiert und diese Menge von Tag zu Tag zunimmt, müssen Manager ständig Strategien entwickeln, damit sie mit den neuen Datenquellen umgehen können.

Geeignete Unterstützung für automatisierte Entscheidungsumgebungen

Unternehmen müssen bedenken, dass die Bereitstellung von Entscheidungsautomatisierung starke geschäftliche Überlegungen erfordert. Sie erfordern auch eine angemessene Ressourcenzuweisung. Schlecht implementierte Systeme können dem Zweck des Unternehmens vollständig entgegenstehen und unnötige Entscheidungskriterien schaffen oder zu viele andere Datenquellen einbeziehen.

Management mehrdeutiger Ziele

Das Ziel jedes Unternehmens besteht darin, bessere Entscheidungen zu treffen, die Rentabilität schaffen. „Gute Entscheidungen“ zu treffen ist eine mehrdeutige Aufgabe.

Lösung: Die Definition der Kriterien für eine „gute Entscheidung“ ist der erste Schritt zur Beseitigung von Mehrdeutigkeiten. Dann geht es darum, Regeln zu identifizieren und alle möglichen Variablen des Entscheidungsergebnisses zu überwachen, z. B. die Regeln für die Entscheidungsautomatisierung und die erforderlichen Annahmen zur Verknüpfung der Daten, die zur Bestimmung der Entscheidungsqualität zusammengeführt werden.

Wahl zwischen einem maschinellen, personellem oder hybriden Ansatz

Die Rolle des Menschen im Entscheidungsprozess muss ständig neu bewertet werden. Viele befürworten einen menschlich-digitalen Ansatz bei der Entscheidungsfindung, insbesondere wenn begrenzte oder mehrdeutige Daten vorliegen. In solchen Fällen sind alternative Optionen, die gemeinsame Entscheidungsfindung und Entscheidungsunterstützung nutzen, bessere Lösungen.

Lösung: Die Entscheidungsautomatisierung muss Regeln haben, die Menschen helfen, sich auf kreative Aspekte einzulassen, oder solche, die auf Annahmen, Nuancen, ethischen oder persönlichem Ermessen basieren. Deshalb sollten die Systeme zur Entscheidungsautomatisierung bevorzugt werden, die anhand einer Reihe Weiterverweisungsregeln erkennen, wann ein Mensch hinzugezogen werden muss.

Die Entscheidungsautomatisierung bietet zahlreiche Vorteile, wenn sie richtig eingesetzt und umgesetzt werden. Die Sorge, dass diese Schritte zum Verlust von Arbeitsplätzen führen, ist unbegründet, weil der Mensch mit seiner Kreativität die Entscheidungsautomatisierung auf allen Ebenen bewertet. Computer sind zwar in der Lage, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen, können jedoch keine Ethik und Moral nutzen. Menschen müssen also immer eine Rolle spielen.