Przyszłość danych i analiz nie polega na większej liczbie pulpitów, lecz na inteligencji decyzyjnej

Biznes nie brakuje pulpitów. Może zobaczyć więcej przedsiębiorstwa niż kiedykolwiek wcześniej. Dlaczego więc, po wszystkich naszych inwestycjach w dane, platformy, wizualizacje i analitykę samoobsługową, organizacja wciąż ma trudności z podejmowaniem decyzji i działaniem?

Ścieżka od sygnału do działania pozostaje zaskakująco ręczna. Ktoś musi znaleźć odpowiedni pulpit, zinterpretować, co się zmieniło, porównać to z wiedzą uwięzioną w innych systemach i w głowach ludzi, zwołać zespół, zdecydować, co zrobić, a następnie działać.

Pulpity pozostają wartościowe, ale zostały stworzone głównie w celu zwiększenia przejrzystości. Rzadko gromadzą cały kontekst, którego wymaga decyzja. Rzadko dostarczają inteligencję w momencie podejmowania decyzji. Problem nie leży w dostępie do informacji, lecz w odległości i wysiłku pomiędzy informacją a działaniem. Sztuczna inteligencja ujawnia tę lukę. Sztuczna inteligencja oferuje także liderom technologicznym możliwość jej zniwelowania.

inteligencja decyzyjna łączy zaufane dane, kontekst biznesowy, ludzką ocenę i zarządzane działania wokół decyzji, które tworzą wartość. Dzięki niej dyrektorzy ds. informatyki mogą przekształcić dane i analitykę z funkcji dostarczania informacji, opartej na artefaktach, w system decyzyjny przedsiębiorstwa, który generuje większą wartość. Wglądy muszą być dostarczane w momencie decyzji, a nie w granicach repozytorium danych przedsiębiorstwa.

Przyszłość danych i analiz nie polega na większej liczbie pulpitów. To inteligencja decyzyjna.

Udziel AI zarządzanego dostępu do rozproszonych danych przedsiębiorstwa

Inteligencja decyzyjna zależy od tego, aby SI uzyskiwała dostęp do zaufanych danych przedsiębiorstwa jako kontekstu, nie naruszając istniejących kontroli bezpieczeństwa ani nie zwiększając profilu ryzyka danych i analityki organizacji.

Przenieś modele do danych, aby zminimalizować ryzyko SI. Zapewnij SI kontekst danych we wszystkich platformach. Ujednolic ścieżki pochodzenia i scentralizuj bezpieczeństwo danych i kontrole dostępu w całym zasobie danych.

Demokratyzuj rutynową analitykę i tworzenie pulpitów

Przekaż produkcję pulpitów biznesowi. Zapewnij prawdziwą analitykę i dane w trybie samoobsługowym. Aby dziś generować powtarzalne wglądy, zasoby z umiejętnościami danych poświęcają godziny i dni na zrozumienie schematów danych, pisanie zapytań i potoków, planowanie zadań oraz wizualizację metryk i KPI. Użytkownicy mówiący w języku naturalnym mają mniejsze szczęście. Muszą czekać w kolejce zespołu analitycznego tygodniami i miesiącami.

Mój zespół wdrożył narzędzie do zapytań w języku naturalnym (NLQ), aby umożliwić pracownikom bez umiejętności danych, wiedzy o danych lub biegłości technicznej generowanie istotnych wglądów w spersonalizowanych pulpitach, które mogą udostępniać innym. Tworzą swoje pulpity w ciągu minut lub godzin, używając wyłącznie podpowiedzi.

Dla bezpieczeństwa, zachowaliśmy istniejące ograniczenia prywatności danych i zastosowaliśmy zabezpieczenie na poziomie wiersza bezpośrednio z naszej platformy danych. Dla prywatności, użyliśmy wyłącznie modeli publicznych do wektoryzacji podpowiedzi i porównania ich z metadanymi biznesowymi i technicznymi. Dla dokładności i niezawodności, ograniczyliśmy odpowiedzi do zarządzanych danych przedsiębiorstwa i wykonywalnego SQL, zamiast zmiennych, niewytłumaczalnych, generowanych przez SI odpowiedzi.

NLQ skróciło czas do wglądu o 90 % dla użytkowników języka naturalnego.

Oprócz przyspieszonej prędkości podejmowania decyzji, zauważyliśmy, że po przejęciu przez biznes autorstwa i własności zasobów inteligencji, zyskali większą świadomość, gdzie można uzyskać inteligencję, gdy jest ona najbardziej potrzebna.

Demokratyzacja rutynowej analityki i tworzenia pulpitów umożliwia zespołowi danych i analityki odzyskanie cennej pojemności na dostawy o wyższej wartości.

Zainwestuj ponownie pojemność analityki w wyświetlanie sygnałów w momencie decyzji

Zainwestuj ponownie uwolnioną pojemność w inteligencję decyzyjną. Zidentyfikuj sygnały ukryte głęboko w danych organizacji. Wyświetl je w kluczowym momencie decyzji w jednym widoku.

Biznes nie pyta już: „Co dzieje się w tym koncie?” Zadaje pytanie: „Jaką potrzebę wyraża klient w swoich interakcjach z nami? Który produkt lub usługa spełniłaby tę potrzebę? Która osoba w którym dziale powinna być odpowiedzialna za zaspokojenie tej potrzeby już teraz?”

Wcześniej nasza organizacja miała trudności z identyfikacją możliwości zastosowania usług profesjonalnych w celu poprawy doświadczenia klienta. Naszą odpowiedzią było Shared Customer Intelligence, narzędzie, które przeszukuje zgłoszenia wsparcia, aby zidentyfikować, gdzie klienci mają trudności z optymalizacją wykorzystania produktu. Wyświetla usługi profesjonalne i możliwości szkoleń, które najbardziej pomogą tym klientom. Również rekomenduje eskalację zgłoszeń, gdy wykryty zostanie negatywny sentyment.

Aby zmaksymalizować pojemność obsługi klienta, nasza Case Analyzer aplikacja oferuje Menedżerom Obsługi Klienta zwięzłe podsumowania i analizę nastrojów dla wszystkich zgłoszeń. Mogą oni wprowadzić konto w zaledwie 5 % czasu, który wcześniej był potrzebny, i obsłużyć ponad dwa razy więcej kont jednocześnie. Narzędzie wyświetla prawdopodobne rozwiązania zgłoszeń, bazując zarówno na rozwiązanych przypadkach, jak i wysoce istotnych artykułach bazy wiedzy. Dostarcza krytyczne spostrzeżenia Menedżerowi Obsługi Klienta w momencie, gdy klient ich potrzebuje. 

Dowiedzieliśmy się, że inteligencja decyzyjna przyspiesza tempo podejmowania decyzji. Następnie zastanawialiśmy się, jakie dodatkowe korzyści możemy uzyskać, jeśli decyzje będą mogły być delegowane, wstępnie autoryzowane lub automatyzowane w ramach odpowiednich granic zarządzania.

Przekieruj Te Sygnały do Zarządzanych Działań

Inteligencja decyzyjna powinna robić więcej niż usprawniać konsekwentne decyzje ludzkie. Inteligencja decyzyjna ma trzy tryby: prezentowanie kontekstu w celu poinformowania decyzji człowieka, proponowanie działania przy zachowaniu autorytetu człowieka, wykonywanie autoryzowanego działania w ramach zdefiniowanych kontroli.

Jeśli zespół marketingowy nie musi weryfikować możliwości szkoleniowej, umożliw AI agentom zaproszenie klienta na webinar, zaoferowanie szkolenia ze zniżką lub otwarcie możliwości usług profesjonalnych w CRM. Jeśli zidentyfikowana przyczyna podstawowa zgłoszenia jest pewna, przydziel agenta, aby poinstruował klienta w implementacji rozwiązania. Jeśli jest niepewna, upoważnij agenta do żądania dodatkowych informacji i zarejestrowania wymiany z klientem.

Autonomiczne działania wymagają oczywiście silnego zarządzania IT. Działania będą zautomatyzowane, ale odpowiedzialność nie zostanie. Prawa decyzyjne, progi pewności i zasady eskalacji muszą być jasno określone. Wyjaśnialność, odpowiedzialność i odwracalność muszą być starannie zaprojektowane i wbudowane w przepływ pracy. Nadzór ludzki jest niezbędny.

Tryb „działania” inteligencji decyzyjnej może optymalizować koszty w biznesie i IT. Procesy biznesowe wymagają mniej nadzoru ludzkiego, a ponieważ automatyzacja jest prezentowana poza systemami transakcyjnymi, unika się długotrwałych cykli modyfikacji obiektów w CRM lub ERP. To dobre, ponieważ firma staje się coraz mniej tolerancyjna wobec oczekiwania na zmiany w systemach. 

Gdy własność pulpitów zostaje zdemokratyzowana, inteligencja decyzyjna przyspieszona, a niektóre rutynowe decyzje i działania przekazane agentom przy odpowiednim zarządzaniu, zespoły mogą przygotować się na kolejną ewolucję procesów „surface‑decide‑act”.

Ostatecznie Zdemokratyzuj Elementy Projektowania Przepływu Pracy

Ostatecznym celem nie będzie jedynie samoobsługa analityki, ulepszone decyzje i zautomatyzowane przepływy pracy. Z czasem interfejsy w języku naturalnym mogą pozwolić zespołom biznesowym samodzielnie przekształcać komponenty przepływu pracy, pod nadzorem IT. 

Era pulpitów dała przedsiębiorstwom bezprecedensową widoczność danych międzydziedzinowych. Era AI wymaga zdolności przekształcania zaufanej inteligencji w terminowe, odpowiedzialne działania. CIO powinni rozważyć następujące pięć działań:

Organizuj wokół decyzji, nie wokół dostaw. Identyfikuj powtarzające się decyzje biznesowe, które nieproporcjonalnie podnoszą przychody, optymalizują koszty, redukują ryzyko i poprawiają doświadczenie klienta.

Modernizuj łańcuch inteligencji. Dostarczaj modele AI do zaufanych danych jako kontekst. Stosuj właściwe zarządzanie, bezpieczeństwo i pochodzenie danych. Podnoś kwalifikacje zasobów ludzkich w zakresie praw decyzyjnych, osądu i monitorowania AI.

Zwolnij i reinwestuj pojemność. Zastąp rutynowe zapytania i działania wizualizacyjne wykonywane przez zespół danych i analityki zarządzanymi, samoobsługowymi, dynamicznymi konstrukcjami pulpitów. Inwestuj ponownie w wykrywanie sygnałów, projektowanie systemów decyzyjnych i restrukturyzację procesów biznesowych.

Usprawnij operacje biznesowe przy użyciu zarządzanych agentów. Zachowując nadzór ludzki, odpowiedzialność człowieka i zarządzanie IT, przedefiniuj prawa decyzyjne i ścieżki eskalacji, aby obejmowały agentów. 

Ewoluuje metryki sukcesu. Wykorzystanie i przyjęcie pulpitów to słabe wskaźniki. Mierz czas od sygnału do działania, jakość decyzji oraz, jak zawsze, generowane wyniki biznesowe.

Era pulpitów uczyniła informacje widocznymi. Era inteligencji decyzyjnej musi uczynić je konsekwentnymi.