什么是决策管理？
随着越来越多的组织进一步推进数字化转型以获得竞争优势，客户和员工对便捷且个性化的数字交互（包括自助服务）的需求也日益增加。将自动化作为数字化流程的基石，企业可以创建并重新设计流程，从而提高生产力、准确性和满意度。
决策管理是将机器学习与业务规则相结合，帮助组织了解在流程中应采取的适当行动。通常，公司会将决策管理作为更大规模的业务自动化方法的一部分，应用于业务运营中。
在确定了哪些流程需要自动化后，组织会创建工作流来概述这些流程。当需要决定工作流中的下一步操作时，您可以创建决策模型来帮助确定接下来要做什么。
决策管理的核心特征在于由软件代替人类来做决策。因此，决策管理通过对数字化任务进行决策建模，可以有效模仿人类的决策过程，尤其是那些有明确作业指导方针的任务。通过使用决策管理，您可以将多个决策与自动化任务结合起来，创建端到端的自动化业务流程。
例如，如果您要实现新员工入职流程的自动化，其中一个步骤就是设置对 IT 资源的访问权限。然而，不同职位的流程有所不同，具体取决是现场办公、远程办公还是混合办公。您可以使用决策管理来访问员工记录，这些记录有助于确定个人的 IT 需求，无需人工干预。然后，软件会根据个人 IT 需求启动相应的工作流，例如提供所需的网络访问权限、向员工及其经理发送电子邮件、将实体设备运送到员工的家庭地址，或者创建工作单以便将设备交付到他们的现场工作站。
通过使用决策管理进行数字化决策，您可以近乎实时地从各种来源收集数据，而人类执行任务时通常无法实现这一点。例如，系统可以使用多方内容服务、智能信息提取、第一方数据和第三方消费者数据。
业务流程自动化 (BPM) 通常简称为业务自动化，指的是尽可能实现任务自动化的过程。为了创造更加快捷的数字化客户体验并优化内部流程，各组织纷纷转向 AI 驱动的自动化软件，并将最佳实践融入到所有工作流中。通过运用科技，组织可以用数字化自动化流程（也称为业务流程管理）取代人工流程。
为了完成整个业务自动化过程，组织可以针对每个流程采用四个步骤：
- 发现：识别改进机会。
- 决策：确定行动方案。
- 行动：创建业务应用程序以快速应对不断变化的需求。
- 优化：利用 AI 驱动型自动化优化来增强员工队伍。
将决策管理纳入整体业务自动化方法通常能为组织带来以下优势：
- 赋能员工：借助无代码或低代码软件，几乎所有员工都能使用决策管理，无需额外支持，就能通过定义业务规则和创建模型来自动执行任务。除了提高效率外，员工还能自行尝试各种新颖独到的创意，从而鼓励创新。
- 减少错误：即使是最优秀的员工也会犯错，比如向新员工提出不当工作请求或遗漏潜在的退货欺诈。然而，机器不会因为长时间工作而感到疲倦，也不会因为面前排着一长队沮丧的顾客而感到压力重重。对于许多以前需要人工完成的任务，决策管理大大提高了准确性。
- 更明智的决策：通过决策管理，决策就能以数据和业务规则为基础，避免人的情感或偏见影响决策过程。此外，可以对决策管理进行编程，以便将其他类似决策的数据纳入决策过程；还可以应用机器学习来从其他员工的项目中获取洞察。
- 提升员工敬业度：由于决策管理减少了人工操作，员工往往对自己的工作更加满意。这样，组织就可以将更多资源用于需要人为干预的任务，例如客户服务或头脑风暴。
决策管理可用于数字化流程中的任何决策点，这些决策点可以用业务规则来定义，并通过条件语句进行量化。企业可以将决策管理用于多种流程，其中包括：
为客户打造个性化体验
客户们越来越期望能够获得符合自身需求和偏好的数字体验。通过使用客户数据（包括第一方数据、行为数据和第三方消费者数据），企业无论规模和预算如何，都能近乎实时地从各个层面定制交互。随着收集到的客户数据增多，即使在交互开始之后，组织依然可以改善客户体验，使其更符合客户的需求。
假设一位回头客访问了公司的网站。根据客户的过往购买记录，公司了解到这是一位喜欢露营的女性。因此，该公司定对网站的横幅广告照片和促销活动进行了定制，以重点突出露营装备的相关内容。然而，在这次访问中，顾客查看了滑雪设备。自动化软件不会像上次访问那样发送以露营装备为重点的跟进电子邮件，而是会发送定制消息，其中包含关于如何选择合适的滑雪设备的博客文章链接以及滑雪手套的促销信息。
优化供应链
为了使供应链高效、有序运转，整个流程中必须做出多个决策，这些决策通常要基于不断变化的数据。此外，关键利益相关者通常需要流程的透明度和频繁的状态更新。决策管理使组织能够使用高级分析来优化端到端的供应链流程。
例如，当需要补货时，组织可以建立决策管理来管理订购流程。通过预测性分析从多个数据源收集洞察，以确定哪个获批供应商拥有所需的库存数量并且满意度最高。然后，组织可以利用高级分析，根据优先考虑速度和成本的业务规则来优化运输方案，从而选出合适的供应商和运输方案。这样，企业可以实现流程自动化，确保从下单到交付的无缝体验。
保持合规
在监管力度高的行业，组织可以利用决策管理来监控合规要求严格的运营活动。医疗保健行业就是一个很好的例子。由于自动化软件使用 AI 和数据分析来分析患者病历，因此可以确定哪些患者未签署与 HIPAA 政策相关的必要文件，并对相关患者病历进行标记。业务自动化还提供了一份新的 HIPAA 表格，供患者在下次预约的签到流程中签署。
审核求职申请
手动筛选申请非常耗时，并且会在流程中产生人为偏见。通过根据职位要求（例如工作年限和所需技能）制定业务规则，人力资源 (HR) 部门能够利用决策管理来自动筛选求职申请。利用自动化技术，人力资源软件可以根据规则搜索简历中的关键字，以评估该求职者是否适合特定职位。自动化软件会对申请进行分析，并将符合这些要求的申请发送给相应的招聘经理进行审核。
许多组织使用业务规则管理系统 (BRMS) 来创建和管理业务规则，无需人工干预。BRMS 在整个生命周期中充分利用 AI 和机器学习 (ML) 来做出精确和有针对性的决策，并且大多数界面都简单易用，员工无需编写代码即可创建规则和模型。
BRMS 包含以下组件：
- 用于定义和创建业务规则的开发环境
- 存储业务规则的存储库
- 业务规则引擎
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