مستقبل البيانات والتحليلات ليس المزيد من لوحات التحكم، بل هو الذكاء في اتخاذ القرار

الأعمال لا تفتقر إلى لوحات التحكم. يمكنها رؤية المزيد من المؤسسة أكثر من أي وقت مضى. لماذا إذًا، بعد كل استثماراتنا في البيانات، والمنصات، والتصوير البصري، والتحليلات ذاتية الخدمة، لا تزال المنظمة تكافح لاتخاذ القرار والعمل؟

المسار من الإشارة إلى الفعل لا يزال يدويًا بشكل مدهش. يجب على شخص ما العثور على لوحة التحكم المناسبة، وتفسير ما تغير، ومطابقته مع المعرفة المحبوسة في أنظمة أخرى وفي عقول الأشخاص، وتجميع الفريق، وتحديد ما يجب القيام به، ثم التنفيذ.

لوحات التحكم لا تزال ذات قيمة، لكنها بُنيت أساسًا لتحسين الرؤية. نادرًا ما تجمع كل السياق الذي تتطلبه القرارات. نادرًا ما توفر الذكاء في لحظة اتخاذ القرار. المشكلة ليست في الوصول إلى المعلومات، بل في المسافة والجهد بين المعلومات والعمل. الذكاء الاصطناعي يكشف هذه الفجوة. كما يتيح للقادة التقنيين فرصة سدها.

الذكاء في اتخاذ القرار يربط البيانات الموثوقة، وسياق الأعمال، والحكم البشري، والإجراء المُحكَم حول القرارات التي تُنشئ القيمة. باستخدامه، يمكن لكبار مسؤولي المعلومات (CIOs) تطوير البيانات والتحليلات من وظيفة تسليم المعلومات القائمة على القطع إلى نظام قرار مؤسسي يخلق قيمة أكبر. يجب أن تُسلَّم الرؤى في لحظة اتخاذ القرار، وليس داخل حدود مخزن البيانات المؤسسي.

مستقبل البيانات والتحليلات ليس المزيد من لوحات التحكم. إنه الذكاء في اتخاذ القرار.

منح وصول مُحكَم بالذكاء الاصطناعي إلى البيانات المؤسسية الموزعة

يعتمد الذكاء في اتخاذ القرار على وصول الذكاء الاصطناعي إلى البيانات المؤسسية الموثوقة كسياق دون الإضرار بضوابط الأمان الحالية أو زيادة ملف مخاطر البيانات والتحليلات للمنظمة.

اجلب النماذج إلى البيانات لتقليل مخاطر الذكاء الاصطناعي. امنح الذكاء الاصطناعي سياقًا للبيانات عبر جميع المنصات. وحد السلالة ومركز أمان البيانات وضوابط الوصول عبر كامل حيازة البيانات.

دمقرطة التحليلات الروتينية وإنشاء لوحات التحكم

إعادة إنتاج لوحات التحكم إلى الأعمال. توفير بيانات وتحليلات ذاتية الخدمة حقيقية. لتوليد رؤى متكررة اليوم، يقضي الموارد المتمرسة في البيانات ساعات وأيام لفهم مخططات البيانات، وكتابة الاستعلامات والأنابيب، وجدولة الوظائف، وتصور المقاييس ومؤشرات الأداء الرئيسية. المتحدثون باللغة الطبيعية أقل حظًا. يجب عليهم الانتظار في طابور فريق التحليل لأسابيع وشهور.

نشر فريقي أداة استعلام اللغة الطبيعية (NLQ) لتمكين الموظفين الذين لا يمتلكون مهارات البيانات أو معرفة البيانات أو الطلاقة التقنية، من توليد رؤى ذات معنى داخل لوحات تحكم مخصصة يمكنهم مشاركتها مع الآخرين. يطورون لوحاتهم في دقائق أو ساعات، باستخدام مجرد الأوامر.

من أجل الأمان, حافظنا على قيود خصوصية البيانات الحالية وطبقنا أمان مستوى الصف مباشرة من منصة البيانات الخاصة بنا. من أجل الخصوصية، نستخدم فقط نماذج عامة لتوجيه النص ومقارنته بالبيانات الوصفية التجارية والتقنية. من أجل الدقة والموثوقية، قمنا بتقييد الردود على البيانات المؤسسية المحكومة وSQL القابل للتنفيذ بدلاً من الإجابات المتغيرة غير القابلة للتفسير التي يولدها الذكاء الاصطناعي.

قامت أداة NLQ بتقليل الوقت للوصول إلى الرؤى بنسبة 90٪ للمتحدثين باللغة الطبيعية.

بالإضافة إلى تسريع وتيرة اتخاذ القرار، لاحظنا أنه بمجرد أن ورثت الأعمال تأليف وملكية أصول الذكاء، اكتسبت وعيًا أكبر حول مكان يمكن استرجاع الذكاء عندما يحتاجون إليه بشدة.

تمكن دمقرطة التحليلات الروتينية وإنشاء لوحات التحكم فريق البيانات والتحليلات من استعادة القدرة القيمة لتقديم أعمال ذات قيمة أعلى.

إعادة استثمار قدرة التحليلات في إظهار الإشارات في لحظة اتخاذ القرار

أعد استثمار القدرة المتاحة في الذكاء في اتخاذ القرار. حدد الإشارات المدفونة عميقًا في بيانات المنظمة. أظهرها في تلك اللحظة الحاسمة للقرار في واجهة موحدة.

لم تعد الأعمال تسأل: “ما الذي يحدث في هذا الحساب؟” بل تسأل: “ما الحاجة التي يعبر عنها العميل في تفاعلاته معنا؟ أي منتج أو خدمة ستلبي تلك الحاجة؟ أي فرد في أي قسم يجب أن يكون مسؤولاً عن تلبية تلك الحاجة الآن؟”

سابقًا، كافحت منظمتنا لتحديد فرص تطبيق الخدمات المهنية لتحسين تجربة العملاء. كان جوابنا Shared Customer Intelligence, أداة تستخرج حالات الدعم لتحديد أين يواجه العملاء صعوبات في تحسين استخدام المنتج. تُظهر فرص الخدمات المهنية والتدريب التي ستساعد هؤلاء العملاء أكثر. كما توصي بتصعيد الحالة عندما يتم اكتشاف مشاعر سلبية.

لزيادة سعة خدمة العملاء، Case Analyzer تطبيق يقدم لمديري خدمة العملاء ملخصات موجزة ومشاعر لجميع الحالات. يمكنهم دمج حساب في مجرد 5% من الوقت الذي كان يستغرقه سابقًا، ويمكنهم خدمة أكثر من ضعف عدد الحسابات في آن واحد. الأداة تكشف عن حلول محتملة للحالات بناءً على كل من الحالات المحلولة ومقالات قاعدة المعرفة ذات الصلة العالية. كما تعرض رؤى حاسمة لمدير خدمة العملاء في لحظة حاجة العميل. 

ما تعلمناه هو أن الذكاء الاصطناعي للقرارات يسرّع سرعة اتخاذ القرار. ثم تساءلنا عن الفوائد الإضافية التي يمكننا الحصول عليها إذا كان يمكن تفويض القرارات أو الموافقة المسبقة عليها أو أتمتتها ضمن حدود الحوكمة المناسبة.

ربط تلك الإشارات إلى إجراءات محكومة

يجب أن يفعل الذكاء الاصطناعي للقرارات أكثر من تحسين القرارات البشرية ذات الأثر. للذكاء الاصطناعي للقرارات ثلاثة أوضاع: إظهار السياق لإبلاغ قرار بشري، اقتراح إجراء مع الحفاظ على سلطة الإنسان، تنفيذ إجراء مخوَّل تحت ضوابط محددة مسبقًا.

إذا لم تكن فريق التسويق بحاجة إلى مراجعة فرصة التدريب، فمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من دعوة العميل إلى ندوة عبر الإنترنت، أو تقديم التدريب بخصم، أو فتح فرصة خدمات مهنية في نظام إدارة علاقات العملاء (CRM). إذا كان السبب الجذري المحدد لحالة ما مؤكدًا، فقم بتعيين وكيل لتوجيه العميل لتنفيذ الحل. وإذا كان غير مؤكد، فصرّح للوكيل بطلب معلومات إضافية وتسجيل تبادل العميل.

الإجراءات الذاتية تتطلب حوكمة قوية لتقنية المعلومات، بالطبع. ستُؤتمت الإجراءات، لكن المساءلة لن تُؤتمت. حقوق القرار، حدود الثقة، وقواعد التصعيد يجب أن تُحدد بوضوح. يجب تصميم الشرحية، والمسؤولية، والقابلية للعكس بعناية داخل سير العمل. الإشراف البشري أساسي.

يمكن لوضع “التنفيذ” للذكاء الاصطناعي للقرارات تحسين التكلفة في الأعمال وتقنية المعلومات. تتطلب سير عمل الأعمال إشرافًا بشريًا أقل، وبما أن هذه الأتمتة تظهر خارج الأنظمة المعاملاتية، يتم تجنب دورات تعديل كائنات CRM أو ERP الطويلة. وهذا أمر جيد، لأن الأعمال أصبحت أكثر عدم تحملًا للانتظار لتغييرات الأنظمة. 

مع ديمقراطية ملكية لوحات التحكم، وتسريع الذكاء الاصطناعي للقرارات، وتأجيل بعض القرارات والإجراءات الروتينية إلى الوكلاء ضمن حوكمة مناسبة، يمكن للفرق الاستعداد للتطور التالي لعمليات إظهار‑اتخاذ‑تنفيذ.

في النهاية، دمقرطة عناصر تصميم سير العمل

قد لا يكون الوجهة النهائية مجرد تحليلات ذاتية الخدمة، أو قرارات محسّنة، أو سير عمل آلي. مع مرور الوقت، قد تسمح واجهات اللغة الطبيعية لفرق الأعمال بإعادة تصميم مكونات سير العمل بأنفسهم، تحت حوكمة تقنية المعلومات. 

منح عصر لوحات التحكم المؤسسات رؤية غير مسبوقة للبيانات عبر المجالات. يتطلب عصر الذكاء الاصطناعي القدرة على تحويل الذكاء الموثوق إلى إجراءات في الوقت المناسب ومسؤولة. يجب على مسؤولي تقنية المعلومات (CIOs) النظر في هذه الإجراءات الخمسة:

نظم حول القرارات، لا حول المخرجات. حدد القرارات التجارية المتكررة التي تعزز الإيرادات بشكل غير متناسب، وتحسن التكلفة، وتقلل المخاطر، وتحسن تجربة العميل.

تحديث سلسلة الذكاء. اجلب نماذج الذكاء الاصطناعي إلى البيانات الموثوقة كسياق. طبق الحوكمة المناسبة، والأمان، والسلالة. ارتق بمهارات الموارد البشرية في حقوق القرار، والحكم، ومراقبة الذكاء الاصطناعي.

تحرير وإعادة استثمار السعة. استبدل أنشطة الاستعلام والتصوير الروتينية التي يقوم بها فريق البيانات والتحليلات بإنشاء لوحات تحكم ديناميكية ذاتية الخدمة ومحكومة. أعد الاستثمار في اكتشاف الإشارات، وتصميم نظام القرار، وإعادة هندسة عمليات الأعمال.

تبسيط عمليات الأعمال باستخدام الوكلاء المحكومين. مع الحفاظ على الإشراف البشري، والمسؤولية البشرية، وحوكمة تقنية المعلومات، أعد تعريف حقوق القرار ومسارات التصعيد لتشمل الوكلاء. 

تطوير مقاييس النجاح. استخدام وتبني لوحات التحكم مقاييس ضعيفة. قس وقت الإشارة إلى الإجراء، وجودة القرار، وكما هو دائمًا، النتائج التجارية المتولدة.

جعل عصر لوحات التحكم المعلومات مرئية. يجب على عصر الذكاء الاصطناعي للقرارات أن يجعلها ذات أثر.