Das moderne digitale Geschäftsleben ist geprägt durch eine wachsende Dynamik, einen enormen Anstieg der verfügbaren Datenmenge und eine zunehmende Komplexität der Entscheidungsprozesse. In kürzester Zeit die bestmögliche Entscheidung zu treffen, die zudem auf aktuellen und nicht nur historischen Daten und Informationen basiert, stellt für die Unternehmen eine immer größere Herausforderung dar. Zunehmend macht sich deshalb unter den Unternehmen die Erkenntnis breit, dass nur die Automatisierung von Entscheidungsprozessen schnelle, konsistente und präzise faktenbasierte Entscheidungen ermöglicht. Intelligente Analysetools schaffen die Grundlage für bessere Entscheidungen, indem sie den Entscheidungshorizont der Entscheidungsträger in der jeweiligen Geschäftssituation erweitern oder die Daten für automatische Entscheidungen liefern.
Auf die richtige Mischung kommt es an
Hier die richtige Balance zwischen der Automatisierung von Entscheidungen (Decision Automation) und der Beteiligung von Menschen zu finden, ist nicht einfach. Eine vollständige Automatisierung der Entscheidungsfindung bei risikobehafteten Entscheidungen ist möglicherweise nicht die klügste Option. Andererseits kann es fatale Folgen haben, sich ausschließlich auf menschliche Entscheidungsfindung zu verlassen. Denn Menschen sind bei hochgradig komplexen Entscheidungen oder unter Zeitdruck nicht immer in der Lage, die richtige Entscheidung zu treffen.
Decision Automation setzt dabei auf die Verwendung von Software, um automatisch Entscheidungen zu treffen. Im Gegensatz zu Entscheidungsunterstützungssystemen, die den Menschen als Entscheidungsträger nur mit Informationen versorgen, kann Decision Automation tatsächlich Entscheidungen treffen auf der Grundlage vorgegebener Regeln. Im Bereich der Entscheidungsfindung unterscheidet man zwischen
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der Automatisierung von Entscheidungen (Decision Automation), bei der dem System die Entscheidungsfindung vollständig überlassen wird. Die Entscheidungsautomatisierung nutzt die wachsende Verfügbarkeit von kontextbezogenen Daten und weitere KI-Fähigkeiten und punktet mit Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Konsistenz der Entscheidungsfindung.
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der Entscheidungserweiterung, einer semiautomatisierten Entscheidungsfindung, die durch Nutzung von prädiktiven Analysen und die Verwendung von deskriptiver und diagnostischer Analytik dem Menschen eine Entscheidung oder mehrere Entscheidungsalternativen vorschlägt. Sie ermöglicht damit die Synergie zwischen menschlichem Verstand und Emotionen auf der einen Seite und den Fähigkeiten digitaler Technologien auf der anderen Seite.
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der Entscheidungsunterstützung, die die Entscheidungsfindung vollständig dem Menschen überlässt und ihn bei seiner Entscheidung nur durch beschreibende, diagnostische oder prädiktive Analysen unterstützt.
Was ist Entscheidungsautomatisierung?
Eine Entscheidung ist die Wahl unter definierten alternativen Vorgehensweisen. Sie beinhaltet den Prozess des Sammelns und Bewertens von Informationen über eine Situation, das Ermitteln eines Entscheidungsbedarfs und der relevanten alternativen Vorgehensweisen, die Auswahl der besten oder am besten geeigneten Vorgehensweise aus einem Pool definierter alternativer Vorgehensweisen und die Anwendung der Auswahl in der Situation. Nicht anders arbeiten Entscheidungsautomatisierungssysteme. Daher können Entscheidungsautomatisierungssysteme auch dazu beitragen, einen bestimmten Entscheidungsprozess ganz oder teilweise zu automatisieren.
Dazu bedient sich Decision Automation Künstlicher Intelligenz (KI), Daten, Logiken und Geschäftsregeln für die Automatisierung von Entscheidungsprozessen in den unterschiedlichsten Geschäftsbereichen. Die Regeln und die Logik erlauben ein Navigieren durch einen bestimmten Entscheidungsprozess, bis eine klare und präzise Entscheidung getroffen werden kann.
Machine Learning (ML)das Computern ermöglicht, direkt aus Beispielen, Daten und Erfahrungen zu lernen und Regeln oder Muster zu finden, die ein menschlicher Programmierer nicht explizit spezifiziert hat, dient dazu prädiktive Analysen für die Vorhersage, was in der Zukunft passieren wird, oder für die Feststellung, welche wahrscheinlichen (probabilistischen) Auswirkungen Fakten aus der Vergangenheit haben, zu implementieren. Ein Algorithmus, der auf quantitativen, logischen, heuristischen, statistischen und / oder künstlichen Intelligenztechnologien basiert, verarbeitet alle vorhandenen und relevanten Daten. Der Algorithmus gibt eine oder mehrere Aktionen an, die in der Situation angewendet werden sollen. Durch Eingaben und bestimmte Ereignisse werden dann Regeln und programmierte Anweisungen bzw. Aktionen ausgelöst, um eine Entscheidung zu treffen.
Welche Vorteile bringt Decision Automation?
Die automatisierte Entscheidungsfindung bringt für ein Unternehmen eine ganze Reihe von Vorteilen mit sich. An erster Stelle ist hier sicherlich die Fähigkeit zu nennen, Entscheidungen schnell und fehlerfrei treffen zu können. Indem menschliche Entscheidungen in einen automatisierten Prozess verlagert werden, können Fehler schneller erkannt, korrigiert und entsprechende Maßnahmen sofort eingeleitet werden, ohne dass ständig eine Überwachung durch einen Menschen erforderlich ist. Decision Automation kann rund um die Uhr auf jede Geschäftsentscheidung angewendet werden und lässt keinen Raum für Inkonsistenzen oder Fehler. Vor allem das Auftreten von regulatorischen oder vertraglichen Fehlern kann vermieden werden, was Unternehmen mitunter hohe Geldstrafen wegen Nichteinhaltung erspart. In jedem Unternehmen gibt es Entscheidungen, die wiederum von anderen Entscheidungen abhängen. Mit steigenden Anhängigkeiten steigt auch die Komplexität. Eine automatisierte Entscheidungsfindung verliert bei extrem komplexen Zusammenhängen so schnell nicht den Überblick.
Entscheidungsautomatisierungsprojekte verfolgen das Ziel, einen menschlichen Entscheidungsprozess in programmierbaren Entscheidungssituationen nachzuahmen, zu ersetzen und zu automatisieren, in denen nachgewiesen werden kann, dass das Computerprogramm Entscheidungen mindestens so gut fällen kann wie jeder menschliche Entscheidungsträger. Es geht darum, die Entscheidungsfindung zu verbessern, zu beschleunigen, zu rationalisieren und zu verkürzen, um sie transparenter und nachverfolgbarer zu machen. Um seine Vorteile voll auszuschöpfen, zielt Decision Automation darauf ab, eine große Anzahl ähnlicher Fälle zu verwalten. Decision Automation beschleunigt Prozesse, reduziert Fehler und Kosten, erhöht die Transparenz und Messbarkeit, verbessert das Wissensmanagement und sorgt insgesamt für ein erhöhtes Serviceniveau.
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Anwendungsfelder von Decision Automation
Decision Automation ist prädestiniert für routinemäßige und sich wiederholende Entscheidungen, die konsistent und Teil der täglichen sich wiederholenden Geschäftsprozesse sind und häufig und schnell unter Verwendung elektronisch verfügbarer Informationen getroffen werden müssen. In der Regel handelt es sich um operative Entscheidungen, um den täglichen Geschäftsbetrieb aufrechtzuerhalten. Die Anwendungsfelder für die automatisierte Entscheidungsfindung sind vielfältig. Aus dem organisatorischem Blickwinkel heraus betrachtet, profitieren drei Bereich von der Automatisierung.
Intelligente Workflows
Workflows verändern sich und müssen sich immer neuen Entwicklungen und Gegebenheiten im Unternehmen anpassen. Im Prozess der automatisierten Entscheidungsfindung werden eine Reihe von Datenpunkten miteinander verbunden, wobei jeder Datenpunkt aufgrund seiner spezifischen Eigenschaft ausgewählt wird. Automatisierte Entscheidungen basieren auf der Analyse von Änderungen der verschiedenen Datenpunkteigenschaften. Wenn dies nahtlos geschieht, spricht man von intelligenten Workflows.
Automatische Fehlervermeidung und -behebung
Ein weiteres Problem, für das ein automatisiertes Workflow-System eingesetzt werden kann, ist das Erkennen potenzieller Fehler und die Entscheidungen zur Reparatur des Fehlers, ohne dass ein Mensch eingreifen musss. Durch diese Automatisierungsstufe werden Systeme schneller und robuster.
Einhaltung gesetzlicher und vertraglicher Bestimmungen
Die automatisierte Entscheidungsfindung kann auch eingesetzt werden, um die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu überwachen. Übersteigt in einem Theater die Dezibel Zahl eines Audio-Setups ein festgeschriebenes Niveau, trifft das System selbstständig die Entscheidung, die Dezibel Zahl zu senken. Decision Automation eignet sich damit auch gut für die Kontrolle und Einhaltung von Geschäftsregeln und Branchenvorschriften.
Man unterscheidet hier zwischen regelbasierter Entscheidungsautomatisierung, die vollständig auf Geschäftsregeln basiert, wie bei Entscheidungen über die Genehmigung von Schadensfällen und die Preisgestaltung für Prämien, und datengesteuerter Entscheidungsautomatisierung, die häufig bei Situationen zum Einsatz kommt, die mit Unsicherheiten behaftet sind, z.B. bei der Feststellung, wie risikobehaftet ein Versicherungskunde ist.
Mit Decision Automation können Entscheidungen über die Vergabe von Bankkrediten oder Wohnungsbaudarlehen automatisiert werden. Automatisierte Entscheidungsfindungssysteme eignen sich vor allem auch bei Entscheidungen, die sehr schnell getroffen werden müssen. Decision Automation hilft Unternehmen, wenn es darum geht abzugleichen, ob die Löhne und Überstundenregelungen für neue Mitarbeiter den staatlichen und tariflichen Regelungen entsprechen, anhand von Daten zu entscheiden, ob ein Mitarbeiter krankheits- oder urlaubsbedingt abwesend war oder die Kostenübernahme einer medizinischen Behandlung auf der Basis von früheren Krankheits- und Behandlungsfällen zu prüfen. Um systemische Ausfälle in einem Stromnetz zu verhindern, müssen in bestimmten Situationen schnelle Abschaltentscheidungen auf regionaler Ebene getroffen werden.
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Fazit:
In jedem Unternehmen gibt es Ereignisse, die eindeutige Antworten erfordern. Entscheidungen sind erforderlich, um die vorteilhafteste Antwort zu geben. Decision Automation ist ein Ansatz, um diesen Entscheidungsprozess im gesamten Unternehmen zu automatisieren, und so durch automatisierte Entscheidungen die Produktivität zu steigern, Risiken und Fehlerquoten in einem Entscheidungsprozess zu minimieren und die Konsistenz von Entscheidungen zu garantieren, da diese Entscheidungen frei von individuellem Ermessen sind.
In der Regel bieten sich für Decision Automation routinemäßige, sich wiederholende Entscheidungen an, die täglich zu Hunderten in einem Unternehmen anfallen. Die Entscheidungen, die in jedem Funktionsbereich und jeder Abteilung zu finden sind, so optimal wie möglich zu treffen, ist das Ziel von Decision Automation. Entscheidungsautomatisierung beseitigt nicht nur das Risiko von Entscheidungen, die im persönlichen Ermessen eines einzelnen Mitarbeiters getroffen werden, sondern garantiert eine gleichbleibende Qualität und Konsistenz der Entscheidungen. Und nicht zuletzt wirkt sie sich auch positiv auf die Produktivität der Mitarbeiter aus, da diese sich nicht mehr um das Treffen von bestimmten Entscheidungen kümmern müssen. Aber man muss auch festhalten, dass sich nicht jede Entscheidung zur Automatisierung eignet. Tiefgreifende, urteilsbasierte Entscheidungen sollten den Führungskräften vorbehalten bleiben, die diese Entscheidungen treffen, indem sie die Daten selbst analysieren und ihre Erfahrungen mit einbringen.
