Майбутнє даних та аналітики — не більше панелей приладів, а інтелект прийняття рішень

У бізнесу не бракує панелей приладів. Вони можуть бачити більше підприємства, ніж будь‑коли раніше. Чому ж, після усіх наших інвестицій у дані, платформи, візуалізації та самообслуговуючу аналітику, організація все ще бореться з прийняттям рішень і діями?

Шлях від сигналу до дії залишається надзвичайно ручним. Хтось повинен знайти потрібну панель, інтерпретувати, що змінилося, узгодити це зі знаннями, захованими в інших системах і в головах людей, зібрати команду, вирішити, що робити, і потім діяти.

Панелі приладів залишаються цінними, але їх створювали переважно для підвищення видимості. Вони рідко збирають весь контекст, необхідний для прийняття рішення. Вони навряд чи надають інтелект у момент прийняття рішення. Проблема не в доступі до інформації, а в відстані та зусиллях між інформацією та дією. ШІ виявляє цей розрив. ШІ також пропонує технологічним лідерам можливість його подолати.

Інтелект прийняття рішень поєднує довірені дані, бізнес‑контекст, людське судження та керовану дію навколо рішень, які створюють цінність. За його допомогою ІТ‑директори можуть трансформувати дані та аналітику від функції доставки інформації, орієнтованої на артефакти, до корпоративної системи прийняття рішень, що створює більшу цінність. Інсайти мають бути надані в момент прийняття рішення, а не в межах сховища корпоративних даних.

Майбутнє даних та аналітики — не більше панелей приладів. Це інтелект прийняття рішень.

Надати ШІ керований доступ до розподілених корпоративних даних

Інтелект прийняття рішень залежить від того, щоб ШІ отримував доступ до довірених корпоративних даних як контексту, не порушуючи існуючі засоби безпеки та не підвищуючи ризик профілю даних і аналітики організації.

Перенесіть моделі до даних, щоб зменшити ризик ШІ. Надати ШІ контекст даних на всіх платформах. Уніфікуйте походження та централізуйте безпеку даних та контроль доступу по всьому набору даних.

Демократизувати рутинну аналітику та створення панелей приладів

Перепризначте створення панелей приладів бізнесу. Забезпечте справжню самообслуговуючу аналітику та дані. Щоб сьогодні генерувати постійні інсайти, ресурси зі знанням даних витрачають години і дні на розуміння схем даних, написання запитів і конвеєрів, планування завдань та візуалізацію метрик і KPI. Користувачі, які працюють природною мовою, мають менше щастя. Вони змушені чекати в черзі аналітичної команди тижнями і місяцями.

Моя команда впровадила інструмент запитів природною мовою (NLQ), щоб надати можливість співробітникам без навичок роботи з даними, знань про дані чи технічної грамотності генерувати значущі інсайти у налаштованих панелях, якими вони можуть ділитися з іншими. Вони створюють свої панелі за хвилини або години, використовуючи лише підказки.

Для безпеки, ми зберегли існуючі обмеження конфіденційності даних і застосували безпеку на рівні рядків безпосередньо з нашої платформи даних. Для конфіденційності, ми лише використовували публічні моделі для векторизації підказки та порівняння її з бізнес‑ та технічними метаданими. Для точності та надійності, ми обмежили відповіді керованими корпоративними даними та виконуваним SQL, а не змінними, незрозумілими, створеними ШІ відповідями.

NLQ скоротив час до інсайту на 90 % для користувачів природної мови.

Окрім прискореної швидкості прийняття рішень, ми спостерігали, що коли бізнес отримав авторство та власність на інтелектуальні активи, він здобув кращу уяву про те, де можна отримати інтелект, коли це потрібно найбільше.

Демократизація рутинної аналітики та створення панелей приладів дозволяє команді даних та аналітики повернути цінну потужність для завдань вищої вартості.

Перерозподіл потужностей аналітики на виявлення сигналів у момент прийняття рішення

Перерозподіліть звільнену потужність у інтелект прийняття рішень. Виявляйте сигнали, заховані глибоко в даних організації. Показуйте їх у критичний момент рішення в одному вікні.

Бізнес більше не запитує: «Що відбувається в цьому обліковому записі?» Він запитує: «Яку потребу виражає клієнт у взаємодії з нами? Який продукт або послуга задовольнить цю потребу? Яка особа в якому підрозділі має бути відповідальною за задоволення цієї потреби прямо зараз?»

Раніше наша організація боролася з виявленням можливостей застосування професійних послуг для покращення досвіду клієнтів. Нашою відповіддю було Shared Customer Intelligence, інструмент, який аналізує випадки підтримки, щоб визначити, де клієнти стикаються з труднощами в оптимізації використання продукту. Він виявляє професійні послуги та можливості навчання, які найбільше допоможуть цим клієнтам. Також він рекомендує ескалацію випадку, коли виявлено негативне ставлення.

Щоб максимізувати потужність обслуговування клієнтів, наш Case Analyzer додаток пропонує менеджерам служби підтримки стислий підсумок та емоційний тон усіх випадків. Вони можуть підключити обліковий запис за лише 5 % часу, який раніше на це витрачався, і можуть обслуговувати вдвічі більше облікових записів одночасно. Інструмент виявляє ймовірні рішення випадків, спираючись як на вирішені випадки, так і на надзвичайно релевантні статті бази знань. Він надає критичні інсайти менеджеру служби підтримки в момент потреби клієнта. 

Що ми виявили, так це те, що інтелект прийняття рішень прискорює швидкість прийняття рішень. Потім ми запитали себе, які додаткові переваги ми могли б отримати, якби рішення могли делегуватися, попередньо авторизовуватися або автоматизовуватися в межах належного управління.

Проведіть ці сигнали до керованих дій

Інтелект прийняття рішень повинен робити більше, ніж покращувати наслідкові людські рішення. У інтелекту прийняття рішень три режими: надавати контекст для інформування людського рішення, пропонувати дію з збереженням людської влади, виконувати уповноважену дію за попередньо визначеними контролями.

Якщо маркетинговій команді не потрібно перевіряти можливість навчання, надайте можливість AI‑агентам запросити клієнта на вебінар, запропонувати навчання зі знижкою або відкрити можливість професійних послуг у CRM. Якщо виявлена основна причина випадку є певною, призначте агента, щоб він інструктував клієнта впровадити рішення. Якщо вона невизначена, уповноважте агента запросити додаткову інформацію та зафіксувати обмін з клієнтом.

Автономні дії, звісно, вимагають сильної ІТ‑управлінської структури. Дії будуть автоматизовані, а відповідальність — ні. Права на прийняття рішень, пороги впевненості та правила ескалації мають бути чітко визначені. Пояснюваність, підзвітність та зворотність мають бути ретельно спроектовані та впроваджені в робочий процес. Людський контроль є необхідним.

Режим «act» інтелекту прийняття рішень може оптимізувати витрати в бізнесі та ІТ. Бізнес‑процеси вимагають меншого людського контролю, і оскільки ця автоматизація розгортається поза транзакційними системами, уникаються тривалі цикли модифікації об’єктів у CRM або ERP. Це добре, бо бізнес стає все менш терпимим до очікування змін у системах. 

З демократизованим володінням панелями, прискореним інтелектом прийняття рішень і передачею деяких рутинних рішень та дій агентам з належним управлінням, команди можуть підготуватися до наступної еволюції процесів «поверхня‑рішення‑дія».

Згодом демократизувати елементи проектування робочих процесів

Кінцева мета може не обмежуватися лише аналітикою самообслуговування, покращеними рішеннями та автоматизованими робочими процесами. З часом інтерфейси природної мови можуть дозволити бізнес‑командам самостійно переосмислювати компоненти робочих процесів, під ІТ‑управлінням. 

Ера панелей надала підприємствам безпрецедентну видимість кросдоменної даних. Ера ШІ вимагає можливості перетворювати довірену інтелектуальну інформацію у своєчасну, підзвітну дію. CIO мають розглянути ці п’ять дій:

Організуйте роботу навколо рішень, а не результатів. Визначте повторювані бізнес‑рішення, які непропорційно підвищують дохід, оптимізують витрати, знижують ризики та покращують досвід клієнтів.

Модернізувати ланцюжок інтелекту. Підключити AI‑моделі до довірених даних як контексту. Застосовувати належне управління, безпеку та прослідковуваність. Підвищити кваліфікацію персоналу щодо прав на прийняття рішень, судження та моніторингу ШІ.

Звільнити та реінвестувати потужності. Замінити рутинні запити та візуалізаційні дії, які виконує команда даних та аналітики, на кероване, самообслуговувальне створення динамічних панелей. Реінвестувати у виявлення сигналів, проєктування систем прийняття рішень та реінжиніринг бізнес‑процесів.

Оптимізувати бізнес‑операції за допомогою керованих агентів. Зберігаючи людський контроль, підзвітність та ІТ‑управління, переосмислити права на прийняття рішень та шляхи ескалації, включивши агентів. 

Розвивати метрики успішності. Використання та впровадження панелей — слабкі метрики. Вимірюйте час від сигналу до дії, якість рішення та, як завжди, отримані бізнес‑результати.

Ера панелей зробила інформацію видимою. Ера інтелекту прийняття рішень повинна зробити її значущою.