什麼是決策自動化?

決策自動化使用人工智慧、資料和業務規則,來幫助組織自動化多個領域的決策過程。使用自動化決策可以提高生產力,並能減少決策中的風險和錯誤。所有決策之間會保持一定程度的一致性,但這點落在個人或群體決策者身上卻未必能做到。

決策自動化圖

決策自動化通常用於常規和重複性的決策,這些決策是公司組織日常運作的一部分,其中大多數是支持公司組織日常運作的營運決策。

是什麼推動了決策自動化?

營運決策通常由業務規則知識所驅動,並且可能受到資料和其他相關資訊的影響或依賴。也有一些進階案例,必須同時運用業務規則和資料才能進行自動化決策。

基於規則的決策自動化

決策自動化可以完全以業務規則為依據。在金融等行業中,重複性的決策可以自動化,以確保品質一致。在保險業中,理賠審核和保費定價等決策可以予以自動化。在高度監管的環境中,基於業務規則的自動化對於做出正確決策至關重要。

資料驅動的決策自動化

在這種情況下,決策不再以規則為基礎,而是取決於特定情況後續如何發展以及圍繞它的不確定因素。例如,在汽車保險報價時,判斷客戶的風險傾向可能是一個充滿不確定性的因素。在這種情況下,在決策自動化中使用預測模型的效果最好,可透過年齡、性別和汽車類型等因素,根據過去的理賠案例進行預測。結合運用這些預測與基於規則的決策自動化,就能做出更有效的決策。

這類資料的形式可以是目前的業務資訊、統計資料和從外部取得的情報,像是來自物聯網、社交媒體或幾乎任何線上資源的內容。

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決策自動化的應用和好處

自動化決策有多種應用方式,但是,主要有三個組織問題可以受益於自動化。

智慧工作流程

在自動化決策過程中,工作流程必須不斷適應來自一系列互連資料點的新資訊,每一個資料點都是根據工作流程本身的特定屬性來選擇和設定。藉由對多個資料點屬性中所見的變化進行分析,就能制定出自動化決策。一旦可以順暢做到這一點,工作流程就會變得越來越聰明。

自動錯誤預防和恢復

自動化的工作流程系統可以識別潛在的錯誤,在不需要人工干預的情況下決定如何修復或回應。這種程度的自動化可以立即加快發現和回應錯誤的速度,使系統運作得更快、更穩健。

法規和合約的合規性

自動化決策也有助於遵守法規。以電影院的音響設置為例,如果分貝達到令人卻步的水準,則自動化決策會將其降到符合監管要求的音量。這種程度的決策和自動化操作可以提高對於業務規則和行業法規的合規性。

自動化決策的商業優勢

企業的自動化決策有幾個優點。

快速、無差錯、決策一致

主要優勢是能夠做出無差錯的快速決策,並且透過將人工決策改為自動化流程來確保一致性。這使得人工智慧可以自我修正並採取補救措施,無需持續地監督。這種自動化可以二十四小時全年無休地應用於每個業務決策,不留餘地給任何不一致或錯誤。

更好地運用人力資源

由於較不依賴人工干預來執行重複性任務,員工可以專注於更能提高營收及開闢新機會的工作。

合規性提高

藉由減少法規監管或合約方面的錯誤,組織可以避免因違規而被罰款。決策自動化並不能消除所有的出錯機會,但它確實能顯著降低出錯的可能性。

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決策自動化的挑戰

管理環境和安全

組織需要確保自動化決策環境不受任何形式的干擾,無論是內部還是外部。同時,系統必須保持靈活性以便處理任何新的資料來源。隨著安全漏洞的增加和日益複雜的網路環境,系統遭受惡意攻擊的機會也在不斷增加。

解決方法:確保安全的最簡單方法,是隨時監控和控制著決策自動化。擁有強大的資料安全和 IT 系統是不容妥協的要求,並且需要不斷審查其狀態。

需要真人干預

有些決策仍需要人工干預,因此在理想情況下,決策自動化除了應有一個完全自動化的過程,還須保留一些人工輸入的餘地。這項功能可以內建到自動化流程中,缺點是它引入了不連貫的體驗。這意味著沒有真正端對端的視圖,可以確保做出決定所需的一切都位於同一個地方。

多步驟和長期決策

決策通常是即時發生的,但在某些情況下,一個決策可能取決於其他相關決策的結果,這些決策被稱為多步驟決策。當相互依賴的決策從一個進展成另一個時,它們被稱為長期決策。這些決策可能很複雜,而且難以追蹤。

保持資料控制力

組織必須保持敏捷,同時須對決策自動化應用程式的資料控制、檢索和儲存進行妥善維護。這點對於稽核而言至關重要,考慮到物聯網會產生海量的資料,而且這個資料量與日俱增,管理者需要不斷制定策略來處理新的資料來源。

對自動化決策環境的適當支持

組織必須記住,部署決策自動化需要強大的業務依據,還需要適當的資源分配。如果系統實施不當,可能會完全違背組織的使用目的,產生不必要的決策準則或納入太多其他資料來源。

管理模棱兩可的目標

任何組織的底線都是做出更好的決策以創造盈利,但創造「良好決策」是一項模棱兩可的任務敘述。

解決方法:定義「良好決策」的標準,是消除歧義的第一步。接著是識別規則,並監控所有可能影響決策結果的變數,例如決策自動化的規則和必要的假設,以幫助連結所有的資料,進而能夠得知決策的品質。

在機器、真人或混合方法之間選擇

需要不斷評估人類在決策過程中的作用。許多人提倡以混合「真人+數位」的方式來進行決策,尤其是在資料有限或不明確的情況下。但在這種情況下,採用共享決策和決策支援技術的替代選項會是較好的解決方案。

解決方法:決策自動化需要訂立規則,以便在涉及創造力層面時,或是需要根據假設、細微差別、道德或主觀判斷來進行決策時,能夠幫助人們順利參與決策過程。最好是讓決策自動化系統擁有一套何時應向人類諮詢的推薦規則。

如果能以正確的方式使用和實施決策自動化,好處有很多。不必擔心此舉會搶走人類的工作崗位,因為人類的聰明才智主要用於評估各個層面的決策自動化結果。電腦雖然能根據資料做出決策,卻不懂倫理道德。因此,人類始終能夠發揮所長。