商業(yè)智能(BI)平臺正在蓬勃發(fā)展。通過添加人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，公司正在將數(shù)據(jù)儀表板和業(yè)務(wù)分析轉(zhuǎn)化為更全面的決策支持平臺。這種向“決策智能”發(fā)展的趨勢將使其復(fù)雜的工具組合越來越多地被嵌入到企業(yè)的工作流程當(dāng)中，無論是在何時(shí)何地，決策者都將需要這些工具。

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“決策智能就是企業(yè)處理大量數(shù)據(jù)以做出決策的能力，”Constellation Research的分析師Nicole France說。“這與商業(yè)智能要做的事情是一樣的，但它在整個(gè)企業(yè)中都是可以訪問的。”

決策智能的一些最明顯的例子就是推薦引擎，它會使用分析來預(yù)測消費(fèi)者會發(fā)現(xiàn)哪些產(chǎn)品最合適，或者下一步應(yīng)該看哪些電影。France表示，這類工具提供了背景和相關(guān)選項(xiàng)，可以幫助人們做出更好的決策，并補(bǔ)充說，傳統(tǒng)BI工具的儀表板和分析仍然很有價(jià)值，但決策智能將更容易被獲得并具有相關(guān)性。

“對于前線人員來說，背景也很重要，”她說。“這其中有一定程度的復(fù)雜性，很難正確理解。目標(biāo)是能夠以一種清晰、易懂的方式來呈現(xiàn)事物，以便人們能夠理解一些復(fù)雜的分析，并快速做出決策。”

決策智能的案例

新型冠狀病毒的大流行加速了全球經(jīng)濟(jì)幾乎每一個(gè)領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，而人工智能正日益成為這一領(lǐng)域的核心。451 Research所調(diào)查的公司中，95%以上的公司認(rèn)為人工智能對數(shù)字化轉(zhuǎn)型來說是重要的，其中有65%的公司認(rèn)為人工智能非常重要。

根據(jù)一月底所發(fā)布的調(diào)查，去年美國人工智能的使用率比前一年上升了9個(gè)百分點(diǎn)，只有28%的公司表示，由于疫情的影響，他們放慢了人工智能項(xiàng)目的步伐。

人工智能正在流行的一個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域是數(shù)據(jù)和分析。根據(jù)RealBI在2021年對軟件開發(fā)人員和IT領(lǐng)導(dǎo)者的調(diào)查，41%的公司發(fā)現(xiàn)訪問數(shù)據(jù)和分析的請求有所增加，其中的一個(gè)主要原因是這讓用戶能夠做出數(shù)據(jù)所驅(qū)動的決策。此外，調(diào)查顯示，人們對將機(jī)器學(xué)習(xí)嵌入分析軟件或儀表板的興趣也越來越濃厚了，近16%的公司計(jì)劃在不久的將來加入這項(xiàng)技術(shù)，而目前只有6%的公司在這么做。

例如，將人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)添加到商業(yè)智能平臺中，使其能夠通過在決策者需要的時(shí)間和地點(diǎn)提供上下文、預(yù)測和建議而演變?yōu)橐环N決策智能平臺。

根據(jù)Gartner的數(shù)據(jù)，到2023年，超過33%的大型組織將有分析師練習(xí)使用決策智能。

這家研究公司將“決策智能”定義為一個(gè)框架，它使數(shù)據(jù)和分析的領(lǐng)導(dǎo)者能夠根據(jù)業(yè)務(wù)結(jié)果和行為來設(shè)計(jì)決策模型和流程。在實(shí)踐中，這意味著決策智能需要使用分析來幫助員工、客戶或業(yè)務(wù)合作伙伴來做出決策，在他們需要的時(shí)間以及在他們需要的地方向他們提供數(shù)據(jù)、分析和預(yù)測。

隨著決策智能開始成為業(yè)務(wù)流程的核心部分，決策將變得比以前更快、更容易和成本更低。

在加州機(jī)動車管理局減少排隊(duì)

決策智能不僅可以幫助員工做出更好的決策，還可以幫助他們更快地做出決策。當(dāng)人們在機(jī)動車管理局(DMV)排隊(duì)等候時(shí)，后者將尤其重要，因?yàn)樗麄冊谀抢锏拿恳环昼姸加懈腥局旅膊〉娘L(fēng)險(xiǎn)。

“在我的世界里，決策智能不僅僅是分析和洞察，而且還能夠做出決策，”加州車管所首席數(shù)字轉(zhuǎn)型官Ajay Gupta說。“我們會在日常工作中使用人工智能，不僅僅是因?yàn)樗軌蚋嬖V你需要做什么，還因?yàn)槭撬軌蛳衿渌艘粯訋椭阕鰶Q定。”

他說，該機(jī)構(gòu)在流感大流行期間就開始實(shí)施了智能文檔處理。它允許客戶上傳文件，并在到達(dá)車管所之前就發(fā)現(xiàn)他們是否丟失了任何東西。數(shù)字化轉(zhuǎn)型平臺供應(yīng)商ABBYY幫助車管所完成了這個(gè)項(xiàng)目，其他工作則是由咨詢公司User Friendly Consulting完成的。

“有一些會涉及計(jì)算機(jī)視覺的挖掘，”Gupta說。“人工智能是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和我們所提供的訓(xùn)練來做出決定的。”他說，這個(gè)平臺減少了人們帶著正確的文件離開和回來的需要。“而且它也減少了交易時(shí)間，因?yàn)樾枰诖翱谶M(jìn)行的處理更少了。”

例如，聯(lián)邦政府正在推動將駕照升級為新的真實(shí)身份證格式，這將使人們在國內(nèi)乘坐飛機(jī)變得更加容易。因此，許多加州居民需要進(jìn)入車管所才能獲得新的許可證。通過增加人工智能功能和提前上傳文件的能力，加州車管所將需要親自交易的時(shí)間從每人27分鐘減少到了10分鐘左右。

這在流感大流行期間起了很大作用，Gupta補(bǔ)充說。“你在擁擠的設(shè)施里待的時(shí)間越少，暴露的可能就越少。”另外，如果沒有文件來回傳遞，病毒在紙面上傳播的機(jī)會也更少了。

聊天機(jī)器人也能幫助回答車管所客戶和員工所提出的基本問題，他說。“我們現(xiàn)在正在探索的一件事就是利用這一點(diǎn)來及時(shí)地培訓(xùn)技術(shù)人員。”

注入決策智能

加州車管所也在使用AI進(jìn)行調(diào)度。由于大約有10000名員工在家、外地辦事處和總部工作，要確保每個(gè)分公司的輪班都有足夠的人手是很困難的。

今天，車管所的數(shù)據(jù)科學(xué)家正在對此進(jìn)行分析，向地區(qū)經(jīng)理和辦公室經(jīng)理提供建議。但該機(jī)構(gòu)目前正在評估能否將決策智能嵌入非數(shù)據(jù)科學(xué)家員工所使用的系統(tǒng)平臺，并有望在今年做出最終的供應(yīng)商選擇。

“有了新工具，它們將被聯(lián)合起來，”Gupta說，并與工作流系統(tǒng)集成在一起。“這一切都將成為易于使用的界面的一部分，通過使用專為擁有良好用戶體驗(yàn)而設(shè)計(jì)的現(xiàn)成產(chǎn)品。它將為員工創(chuàng)建一個(gè)增強(qiáng)的決策過程。”

最終的決定將取決于人，他說。“它提供了選項(xiàng)，創(chuàng)建可更改的日歷，創(chuàng)建最佳的比較基準(zhǔn)計(jì)劃，但實(shí)際的觸發(fā)器將由管理者觸發(fā)。”

車管所目前正在評估的工具包括了注入街道交通數(shù)據(jù)的能力。該機(jī)構(gòu)的網(wǎng)站已經(jīng)包括了步行交通信息，可以幫助客戶決定進(jìn)入的日期和時(shí)間。這些信息還可用于安排工作班次。

“但在灣區(qū)和洛杉磯，交通和停車給現(xiàn)場辦公室?guī)砹撕芏喔蓴_，所以我們正在考慮吸收那些有助于我們進(jìn)行優(yōu)化的數(shù)據(jù)，”Gupta說。

車管所還希望通過機(jī)器學(xué)習(xí)來幫助內(nèi)部調(diào)查人員識別組織內(nèi)外的浪費(fèi)和濫用行為。“我們的目標(biāo)是建立一個(gè)人類輔助決策智能模型，由我們的調(diào)查人員、行為科學(xué)家和數(shù)據(jù)官員來提供信息，”他說。

新型冠狀病毒疫情加速了該機(jī)構(gòu)的轉(zhuǎn)型時(shí)間，車管所已經(jīng)在朝著這個(gè)方向前進(jìn)了，他說。

“我們已經(jīng)能夠很好地利用這場危機(jī)來幫助我們的客戶使用AI、RPA和ML了。我希望我們能繼續(xù)保持勢頭。“我希望新型冠狀病毒會很快消失，但我們所做的會一直保持下去，”Gupta說。

決策智能的其他用例

網(wǎng)絡(luò)安全是一個(gè)人們必須根據(jù)大量快速移動的數(shù)據(jù)來做出決策的領(lǐng)域，因?yàn)檫@對他們的公司來說會有很大的潛在風(fēng)險(xiǎn)。正如網(wǎng)絡(luò)公司Cato Networks所顯示的那樣，AI和ML可以在幫助安全分析師做出更好的決策方面發(fā)揮作用。

“我們在Cato的一系列活動中大量使用了AI和ML，”該公司的研究團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人Avidan Avraham說。“例如，我們建立了一個(gè)信譽(yù)模型，它使用了我們所掌握的有關(guān)域或IP地址的所有信息?；趦?nèi)部網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和開源的情報(bào)數(shù)據(jù)，它預(yù)測了存在惡意的可能性。”

這意味著威脅搜尋分析師可以優(yōu)先考慮他們的調(diào)查，他說。

Cato建立了自己的技術(shù)來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，并使用了Amazon彈性MapReduce來訓(xùn)練自己的模型。Avraham說，公司已經(jīng)使用該系統(tǒng)一年多了，效果很好，誤報(bào)率也很低。“它已經(jīng)嵌入了我們分析師的工作流程當(dāng)中，”他說。“在我們建立這項(xiàng)技術(shù)之前，我們通常是手工進(jìn)行分析的，因此，很明顯，現(xiàn)在的分析過程要快得多了。”

決策智能還可以幫助公司變得更加一致。舉個(gè)例子，一個(gè)銀行職員正在做貸款批準(zhǔn)的決定。

“在許多涉及個(gè)人的情況下，每個(gè)人都會有不同的背景，”普華永道的合伙人兼全球人工智能負(fù)責(zé)人Anand Rao表示。

公司有很多方法來實(shí)現(xiàn)一致性，比如通過培訓(xùn)，但是外部因素仍然會起到作用。例如，如果一個(gè)貸款官員今天過得不好。在這里，決策智能工具將可以提供上下文和建議，以幫助人們在業(yè)務(wù)流程中創(chuàng)建更多的一致性。

決策智能在其他企業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，包括客戶關(guān)系管理和銷售工具，也在增長當(dāng)中--這并不奇怪，因?yàn)槿祟愔悄芘c人工智能的結(jié)合將有望增強(qiáng)決策過程。