Будущее данных и аналитики — не в большем количестве панелей мониторинга, а в интеллекте принятия решений

У бизнеса нет недостатка в панелях мониторинга. Они могут видеть больше предприятия, чем когда-либо ранее. Почему тогда, после всех наших инвестиций в данные, платформы, визуализации и аналитику самообслуживания, организация всё ещё сталкивается с трудностями в принятии решений и действиях?

Путь от сигнала к действию остаётся удивительно ручным. Кто‑то должен найти нужную панель, интерпретировать, что изменилось, согласовать это с знаниями, запертыми в других системах и в головах людей, собрать команду, решить, что делать, и затем действовать.

Панели мониторинга остаются ценными, но они были созданы в первую очередь для повышения видимости. Они редко собирают весь контекст, необходимый для принятия решения. Они почти никогда не предоставляют интеллект в момент принятия решения. Проблема не в доступе к информации, а в расстоянии и усилиях между информацией и действием. ИИ раскрывает этот разрыв. ИИ также предоставляет технологическим лидерам возможность его преодолеть. 

Интеллект принятия решений соединяет надёжные данные, бизнес‑контекст, человеческое суждение и управляемое действие вокруг решений, создающих ценность. С его помощью CIO могут превратить данные и аналитику из функции доставки информации, ориентированной на артефакты, в корпоративную систему принятия решений, создающую большую ценность. Инсайты должны предоставляться в момент принятия решения, а не находиться в пределах корпоративного хранилища данных.

Будущее данных и аналитики — это не больше панелей мониторинга. Это интеллектуальное принятие решений.

Предоставьте ИИ управляемый доступ к распределённым корпоративным данным

Интеллект принятия решений зависит от того, что ИИ получает доступ к надёжным корпоративным данным в качестве контекста, не нарушая существующие средства безопасности и не повышая профиль риска данных и аналитики организации.

Перенесите модели к данным, чтобы снизить риск ИИ. Дайте ИИ контекст данных на всех платформах. Объедините происхождение данных и централизуйте безопасность данных и контроль доступа по всему массиву данных.

Демократизируйте рутинную аналитику и создание панелей мониторинга

Перенесите производство панелей мониторинга в бизнес. Обеспечьте истинную самообслуживаемую аналитику и данные. Чтобы сегодня генерировать повторяющиеся инсайты, специалисты, владеющие данными, тратят часы и дни на изучение схем данных, написание запросов и конвейеров, планирование задач и визуализацию метрик и KPI. Пользователи, работающие на естественном языке, менее удачливы. Им приходится ждать в очереди аналитической команды недели и месяцы.

Моя команда внедрила инструмент запросов на естественном языке (NLQ), чтобы позволить сотрудникам без навыков работы с данными, без знаний о данных и без технической грамотности генерировать значимые инсайты в индивидуализированных панелях, которыми они могут делиться с другими. Они создают свои доски за минуты или часы, используя только подсказки.

Для безопасности, мы сохранили существующие ограничения конфиденциальности данных и применили безопасность на уровне строк непосредственно из нашей платформы данных. Для конфиденциальности, мы использовали только публичные модели для векторизации подсказки и сравнения её с бизнес‑ и техническими метаданными. Для точности и надёжности, мы ограничили ответы управляемыми корпоративными данными и исполняемым SQL, а не переменными, необъяснимыми, сгенерированными ИИ ответами.

NLQ сократил время получения инсайтов на 90 % для пользователей естественного языка.

Помимо ускорения скорости принятия решений, мы заметили, что после того как бизнес принял авторство и владение интеллектуальными активами, он стал более осведомлён о том, где можно получить нужную информацию в критический момент.

Демократизация рутинной аналитики и создания панелей мониторинга позволяет команде данных и аналитики вернуть ценную мощность для более ценных задач.

Перенаправьте аналитические ресурсы на выявление сигналов в момент принятия решения

Перенаправьте освобождённые ресурсы в интеллект принятия решений. Выявляйте сигналы, скрытые глубоко в организационных данных. Выводите их в критический момент принятия решения в едином окне.

Бизнес больше не задаёт вопрос «Что происходит в этом аккаунте?». Он спрашивает: «Какую потребность клиент выражает в своих взаимодействиях с нами? Какой продукт или услуга удовлетворит эту потребность? Какое лицо в каком отделе должно отвечать за удовлетворение этой потребности прямо сейчас?»

Ранее наша организация испытывала трудности с выявлением возможностей применения профессиональных услуг для улучшения опыта клиентов. Наш ответ был Shared Customer Intelligence, инструментом, который анализирует обращения в поддержку, чтобы определить, где клиенты сталкиваются с трудностями при оптимизации использования продукта. Он выявляет профессиональные услуги и возможности обучения, которые помогут этим клиентам в наибольшей степени. Он также рекомендует эскалацию обращения, когда обнаруживается негативный настрой.

Чтобы максимизировать пропускную способность службы поддержки, наше Case Analyzer приложение предлагает менеджерам службы поддержки лаконичные резюме и оценку настроений по всем обращениям. Они могут подключить аккаунт за лишь 5 % от прежнего времени и обслуживать более чем вдвое больше аккаунтов одновременно. Инструмент выявляет вероятные решения обращений, опираясь как на решённые кейсы, так и на высоко релевантные статьи базы знаний. Он предоставляет критически важные инсайты менеджеру службы поддержки в момент, когда клиент в этом нуждается. 

Мы обнаружили, что интеллект принятия решений ускоряет скорость принятия решений. Затем мы задумались, какие дополнительные выгоды можно получить, если решения могут быть делегированы, предварительно авторизованы или автоматизированы в рамках надлежащих управленческих границ.

Подключите эти сигналы к управляемым действиям

Интеллект принятия решений должен делать больше, чем лишь улучшать последствия человеческих решений. У него три режима: предоставлять контекст для информирования человеческого решения, предлагать действие с сохранением человеческой власти, выполнять авторизованное действие в рамках предопределённых контролей.

Если маркетинговой команде не требуется проверять возможность обучения, дайте возможность ИИ‑агентам пригласить клиента на вебинар, предложить обучение со скидкой или открыть возможность профессиональных услуг в CRM. Если выявленная причина обращения определённа, назначьте агента, который проинструктирует клиента по внедрению решения. Если причина неясна, разрешите агенту запросить дополнительную информацию и зафиксировать обмен с клиентом.

Автономные действия, конечно, требуют надёжного ИТ‑управления. Действия будут автоматизированы, а ответственность — нет. Права принятия решений, пороги уверенности и правила эскалации должны быть чётко определены. Объяснимость, подотчётность и обратимость должны быть тщательно спроектированы и встроены в рабочий процесс. Человеческий надзор остаётся обязательным.

Режим «действие» интеллекта принятия решений может оптимизировать затраты в бизнесе и ИТ. Бизнес‑процессы требуют меньше человеческого контроля, и поскольку такая автоматизация реализуется вне транзакционных систем, избегаются длительные циклы модификации объектов CRM или ERP. Это хорошо, потому что бизнес всё менее терпим к ожиданию изменений в системах. 

С демократизацией владения панелями, ускорением интеллекта принятия решений и передачей некоторых рутинных решений и действий агентам при надлежащем управлении, команды могут подготовиться к следующей эволюции процессов «обнаружить‑принять‑действовать».

В конечном итоге демократизировать элементы проектирования рабочих процессов

Конечная цель может выйти за рамки простого самообслуживания аналитики, улучшенных решений и автоматизированных рабочих процессов. Со временем интерфейсы на естественном языке могут позволить бизнес‑командам самостоятельно перестраивать компоненты рабочих процессов под контролем ИТ.

Эра панелей предоставила предприятиям беспрецедентную видимость междоменных данных. Эра ИИ требует способности преобразовывать надёжный интеллект в своевременные, подотчётные действия. CIO должны рассмотреть следующие пять шагов:

Организовывайте работу вокруг решений, а не вокруг результатов. Выделяйте повторяющиеся бизнес‑решения, которые несоразмерно повышают доход, оптимизируют затраты, снижают риски и улучшают клиентский опыт.

Модернизируйте цепочку интеллекта. Подключайте модели ИИ к надёжным данным в качестве контекста. Применяйте надлежащее управление, безопасность и прослеживаемость. Повышайте квалификацию персонала в области прав принятия решений, суждения и мониторинга ИИ.

Освободите и реинвестируйте ресурсы. Замените рутинные запросы и визуализацию, выполняемые командой данных и аналитики, на управляемое, самообслуживаемое динамическое построение панелей. Реинвестируйте в обнаружение сигналов, проектирование систем принятия решений и реинжиниринг бизнес‑процессов.

Оптимизируйте бизнес‑операции с управляемыми агентами. Сохраняя человеческий надзор, подотчётность и ИТ‑управление, переопределите права принятия решений и пути эскалации, включив в них агентов. 

Эволюционируйте метрики успеха. Метрики использования и принятия панелей слабы. Измеряйте время от сигнала до действия, качество решений и, как всегда, бизнес‑результаты, которые они генерируют.

Эра панелей сделала информацию видимой. Эра интеллекта принятия решений должна сделать её значимой.