O que é gerenciamento de decisões?

As business rules são a base do gerenciamento de decisões. Quando o sistema de automação chega a um ponto de decisão no fluxo de trabalho, o software usa uma regra de negócios para decidir o que acontece a seguir. As business rules consistem em uma declaração condicional e, em seguida, uma ação a ser executada, dependendo de qual condição for atendida. Você pode modificar as business rules à medida que seus processos ou situações mudam.

Por exemplo, uma organização varejista usa automação para detecção de fraudes de devolução. Quando um funcionário insere uma devolução no PDV, o sistema de automação usa inteligência artificial (IA) para processar rapidamente o histórico de devoluções e compras do cliente. O sistema então usa os dados do cliente com a regra de negócios configurada para o sistema de modo que possa sinalizar clientes com mais de quatro devoluções nos últimos 60 dias. Durante as festas de fim de ano, quando as devoluções são mais comuns, as organizações podem alterar a regra para permitir seis devoluções nos últimos 60 dias.

A automação de processos de negócios (BPM) é muitas vezes chamada simplesmente de automação de negócios. Refere-se ao processo de automatizar o maior número possível de tarefas. As organizações estão recorrendo a um software de automação que é impulsionado por IA e incorpora as melhores práticas em todos os fluxos de trabalho, tudo em nome da criação de experiências do cliente mais rápidas e digitais e da otimização dos processos internos. Com o uso da tecnologia, as organizações podem substituir processos manuais por processos digitalmente automatizados, também conhecidos como gerenciamento de processo empresarial.

Para concluir o processo de automação de negócios, as organizações usam quatro etapas em cada processo:

• Descubra: identifique oportunidades de melhoria.
• Decida: determine o curso de ação.
• Aja: crie aplicações de negócios para atender rapidamente aos requisitos em constante mudança.
• Otimize: aumente a força de trabalho com a otimização da automação impulsionada por IA.

As organizações que usam o gerenciamento de decisões como parte de uma abordagem abrangente de automação de negócios geralmente observam os seguintes benefícios:

1. Funcionários capacitados: com software no-code ou de pouco código, quase todos os funcionários podem usar o gerenciamento de decisões sem suporte adicional para automatizar tarefas, definindo business rules e criando modelos. Além de criar mais eficiência, os funcionários podem testar as ideias prontas para uso por conta própria, o que incentiva a inovação.
2. Erros reduzidos: até mesmo o melhor funcionário cometerá erros, como enviar a solicitação de trabalho errada para um novo funcionário ou perder uma possível fraude de devolução. No entanto, as máquinas não se cansam das longas horas ou estressadas por uma longa fila de clientes frustrados à sua frente. Para muitas tarefas antes manuais, o gerenciamento de decisões aumenta significativamente a precisão.
3. Decisões mais inteligentes: com o gerenciamento de decisões, as decisões são baseadas em dados e business rules, em vez de permitir a emoção ou viés humano no processo. Além disso, o gerenciamento de decisões pode ser programado para incluir dados de outras decisões semelhantes; o aprendizado de máquina também pode ser aplicado para obter insights de projetos de outros funcionários.
4. Funcionários mais engajados: como o gerenciamento de decisões reduz as tarefas manuais, os funcionários geralmente estão mais satisfeitos com seus trabalhos. As organizações podem então usar os recursos adicionais para tarefas que exijam o toque humano, como atendimento ao cliente ou brainstorming.

O gerenciamento de decisões pode ser usado para qualquer ponto de decisão em um processo digital que pode ser definido com business rules e quantificado com uma declaração condicional. As empresas usam o gerenciamento de decisões para uma ampla gama de processos, incluindo os seguintes:

Criação de experiências personalizadas para os clientes

Os clientes esperam cada vez mais experiências digitais que atendam às suas necessidades e preferências. Ao usar dados de clientes (incluindo dados primários, de comportamento e dados de consumidores de terceiros), empresas de todos os tamanhos e orçamentos personalizam todos os aspectos da interação quase em tempo real. À medida que as organizações reúnem mais dados sobre o cliente, elas podem melhorar a experiência do cliente para se alinhar mais de perto às suas necessidades, mesmo após o início da interação.

Digamos que um cliente recorrente visite o site de uma empresa. Com base no histórico de compras anteriores do cliente, a empresa sabe que se trata de uma mulher que gosta de acampar. Assim, a empresa personaliza a foto do banner do site e as promoções para se concentrar em equipamentos de camping. No entanto, durante essa visita, o cliente olha para o equipamento de esqui. Em vez de enviar um e-mail de acompanhamento que se concentra em equipamentos de camping semelhante a uma visita anterior, o software de automação personaliza a mensagem com um link para uma postagem do blog sobre como selecionar o equipamento de esqui certo e vendas de luvas de esqui.

Otimização da cadeia de suprimentos

Para que uma cadeia de suprimentos funcione de forma eficiente e eficaz, várias decisões devem ser tomadas durante todo o processo, muitas vezes com base em mudanças de dados. Além disso, a transparência no processo e as atualizações frequentes de status são frequentemente exigidas pelos principais stakeholders (e para eles). O gerenciamento de decisões permite que as organizações usem análises avançadas para otimizar o processo da cadeia de suprimentos de ponta a ponta.

Por exemplo, as organizações podem configurar o gerenciamento de decisões para gerenciar o processo de pedidos quando um item precisar ser reabastecido. A análise preditiva de dados reúne as insights de várias fontes de dados para determinar qual fornecedor aprovado tem a quantidade necessária em estoque e tem o índice de satisfação mais alto. A organização pode então usar análise de dados avançada para otimizar as opções de envio com base em business rules que priorizam a velocidade e o custo como fatores para selecionar o fornecedor e a opção de envio apropriados. Em seguida, a empresa pode automatizar o processo para garantir uma experiência contínua, desde a realização do pedido até a entrega.

Manutenção da conformidade

Organizações que operam em setores altamente regulamentados usam o gerenciamento de decisões para monitorar operações que exigem um alto grau de conformidade. O setor de saúde é um bom exemplo. Como o software de automação usa IA e análise de dados para analisar os registros dos pacientes, ele pode determinar quem não assinou a documentação necessária relacionada à política da HIPAA e sinalizar o registro do paciente. A automação comercial então inclui um novo formulário HIPAA para os pacientes assinarem durante o processo de check-in na próxima consulta.

Análise de solicitações de emprego

A triagem manual de aplicações é demorada e cria vieses humanos no processo. Ao configurar business rules com base nos requisitos do cargo, como número de anos de experiência e habilidades necessárias, um departamento de Recursos usa o gerenciamento de decisões para automatizar a triagem inicial de aplicação de emprego. Utilizando automação, o software de RH pode pesquisar por palavras-chave em um currículo com base em regras para avaliar se aquele candidato seria adequado para uma posição específica. O software de automação analisa as aplicações e envia aquelas que atendem a esses requisitos ao gerente de contratação apropriado para avaliação.

Muitas organizações usam um sistema de gerenciamento de business rules (BRMS) para criar e gerenciar lógica de negócios sem intervenção manual. Um BRMS aproveita IA e aprendizado de máquina (ML) durante todo o ciclo de vida para tomar decisões precisas e direcionadas, e a maioria tem uma interface fácil de usar que permite aos funcionários criar regras e modelos sem código.

Um BRMS contém os seguintes componentes:

• Um ambiente de desenvolvimento para definir e criar business rules
• Um repositório onde as business rules são armazenadas
• Um mecanismo de business rules

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