Was ist Entscheidungsmanagement?

 Business Rules sind der Grundpfeiler des Entscheidungsmanagements. Wenn das Automatisierungssystem an einem Entscheidungspunkt im Workflow ankommt, entscheidet die Software anhand einer Business Rule, was als Nächstes passiert. Business Rules bestehen aus einer bedingten Anweisung und einer Aktion, die je nach erfüllter Bedingung ausgeführt wird. Sie können Business Rules ändern, wenn sich Ihre Prozesse oder Situationen ändern.

Ein Einzelhandelsunternehmen nutzt beispielsweise die Automatisierung zur Betrugserkennung bei Rücksendungen. Wenn ein Mitarbeiter eine Retoure in den POS eingibt, nutzt das Automatisierungssystem künstliche Intelligenz (KI), um die Retouren- und Kaufhistorie des Kunden schnell zu verarbeiten. Das System verwendet dann die Kundendaten mit der Business Rule, die für das System eingerichtet wurde, sodass es Kunden mit mehr als vier Retouren in den letzten 60 Tagen kennzeichnen kann. Während der Feiertage, wenn Retouren häufiger vorkommen, können Unternehmen die Regel ändern, um sechs Retouren in den letzten 60 Tagen zu ermöglichen.

Die Geschäftsprozessautomatisierung (BPM) wird oft einfach als Geschäftsautomatisierung bezeichnet. Sie bezieht sich auf den Prozess der Automatisierung so vieler Aufgaben wie möglich. Unternehmen setzen auf Automatisierungssoftware, die auf KI basiert und Best Practices in alle Workflows integriert – alles mit dem Ziel, eine schnellere, digitale Customer Experience zu schaffen und interne Prozesse zu optimieren. Durch den Einsatz von Technologie können Unternehmen manuelle Prozesse durch digital automatisierte Prozesse ersetzen, was auch als Business Process Management bezeichnet wird.

Um den Prozess der Geschäftsautomatisierung abzuschließen, wenden Unternehmen vier Schritte für jeden Prozess an:

• Entdecken: Verbesserungsmöglichkeiten erkennen.
• Entscheiden: Die beste Vorgehensweise wählen.
• Handeln: Anwendungen erstellen, um schnell auf sich ändernde Anforderungen zu reagieren.
• Optimieren: Die Belegschaft mit KI-gestützter Automatisierungsoptimierung erweitern.

Unternehmen, die Entscheidungsmanagement als Teil eines übergreifenden Ansatzes für die Geschäftsautomatisierung einsetzen, verzeichnen häufig die folgenden Vorteile:

1. Befähigte Mitarbeiter: Mit No- oder Low-Code-Software können fast alle Mitarbeiter das Entscheidungsmanagement ohne zusätzliche Unterstützung nutzen, um Aufgaben zu automatisieren, indem sie Business Rules definieren und Modelle erstellen. Die Mitarbeiter können nicht nur die Effizienz steigern, sondern auch einsatzfähige Ideen selbst testen, was wiederum Innovationen fördert.
2. Weniger Fehler: Selbst dem besten Mitarbeiter unterläuft ein Fehler, z. B. wenn er einen falschen Arbeitsauftrag für einen neuen Mitarbeiter einreicht oder einen potenziellen Rückgabebetrug übersieht. Maschinen hingegen ermüden nicht durch lange Betriebszeiten und werden auch nicht durch eine lange Schlange frustrierter Kunden vor ihnen gestresst. Bei vielen vormals manuellen Aufgaben erhöht das Entscheidungsmanagement die Genauigkeit erheblich.
3. Intelligentere Entscheidungen: Beim Entscheidungsmanagement basieren die Entscheidungen auf Daten und Business Rules, anstatt menschliche Emotionen oder Verzerrung in den Prozess einfließen zu lassen. Darüber hinaus kann das Entscheidungsmanagement so programmiert werden, dass auch Daten aus anderen ähnlichen Entscheidungen einbezogen werden. Maschinelles Lernen kann auch eingesetzt werden, um Erkenntnisse aus den Projekten anderer Mitarbeiter zu gewinnen.
4. Engagiertere Mitarbeiter: Da das Entscheidungsmanagement manuelle Aufgaben reduziert, sind die Mitarbeiter oft zufriedener mit ihrer Arbeit. Unternehmen können die zusätzlichen Ressourcen dann für Aufgaben nutzen, die menschliches Zutun erfordern, wie z. B. Kundenservice oder Brainstorming.

Entscheidungsmanagement kann für jeden Entscheidungspunkt in einem digitalen Prozess eingesetzt werden, der mit Business Rules definiert und mit einer Bedingung quantifiziert werden kann. Unternehmen nutzen das Entscheidungsmanagement für eine Vielzahl von Prozessen, darunter die folgenden:

Personalisierte Erlebnisse für Kunden schaffen

Kunden erwarten zunehmend eine Digital Experience, die ihren Bedürfnissen und Vorlieben entspricht. Durch die Nutzung von Kundendaten – einschließlich Daten von Erstanbietern, Verhaltensdaten und Verbraucherdaten von Drittanbietern – können Unternehmen aller Größen und Budgets alle Aspekte der Interaktion nahezu in Echtzeit anpassen. Wenn Unternehmen mehr Daten über Kunden sammeln, können sie die Customer Experience verbessern, um sie besser auf ihre Bedürfnisse abzustimmen, selbst wenn die Interaktion bereits begonnen hat.

Nehmen wir an, ein wiederkehrender Kunde besucht die Website eines Unternehmens. Aufgrund der bisherigen Kaufhistorie des Kunden weiß das Unternehmen, dass es sich um eine Frau handelt, die gerne Camping macht. Deshalb passt das Unternehmen das Bannerfoto und die Werbeaktionen der Website an, um sich auf Campingausrüstung zu konzentrieren. Bei diesem Besuch schaut sich die Kundin jedoch Skiausrüstung an. Anstatt eine Folge-E-Mail zu versenden, in der es um Campingausrüstung geht, passt die Automatisierungssoftware die Nachricht mit einem Link zu einem Blogbeitrag über die Auswahl der richtigen Skiausrüstung und den Verkauf von Skihandschuhen an.

Optimierung der Lieferkette

Damit eine Lieferkette effizient und effektiv funktioniert, müssen während des gesamten Prozesses mehrere Entscheidungen getroffen werden – oft auf der Grundlage sich ändernder Daten. Zudem sind Transparenz im Prozess und regelmäßige Statusaktualisierungen häufig erforderlich – sowohl von als auch für wichtige Stakeholder. Das Entscheidungsmanagement ermöglicht es Unternehmen, den Lieferkettenprozess durchgängig mit Hilfe erweiterter Analysen zu optimieren.

So können Unternehmen beispielsweise ein Entscheidungsmanagement einrichten, um den Bestellvorgang zu steuern, wenn ein Artikel wieder nachbestellt werden muss. Mit vorausschauenden Analysen werden Erkenntnisse aus mehreren Datenquellen gesammelt, um festzustellen, welcher zugelassene Lieferant die benötigte Menge auf Lager hat und die höchste Zufriedenheitsrate hat. Das Unternehmen kann dann erweiterte Analysen nutzen, um die Versandoptionen auf der Grundlage von Business Rules zu optimieren, die Geschwindigkeit und Kosten als Faktoren für die Auswahl des geeigneten Anbieters und der Versandoption priorisieren. Anschließend kann das Unternehmen den Prozess automatisieren, um einen nahtlosen Ablauf von der Auftragserteilung bis zur Lieferung zu gewährleisten.

Aufrechterhaltung der Compliance

Unternehmen, die in stark regulierten Branchen tätig sind, nutzen Entscheidungsmanagement zur Überwachung von Abläufen, die ein hohes Maß an Compliance erfordern. Die Gesundheitsbranche ist ein gutes Beispiel. Da mit Automatisierungssoftware KI und Datenanalyse zur Auswertung von Patientendatensätzen genutzt werden, kann festgestellt werden, wer die erforderlichen Unterlagen im Zusammenhang mit der HIPAA-Richtlinie nicht unterzeichnet hat, und der entsprechende Patientendatensatz gekennzeichnet werden. Die Geschäftsautomatisierung umfasst dann ein neues HIPAA-Formular, das Patienten beim Check-in-Prozess bei ihrem nächsten Termin unterzeichnen müssen.

Prüfung von Bewerbungen

Die manuelle Überprüfung von Bewerbungen ist zeitaufwändig und birgt die Gefahr menschlicher Verzerrungen. Durch die Einrichtung von Business Rules, die auf den Positionsanforderungen basieren, wie z. B. der Anzahl der Jahre Erfahrung und den erforderlichen Fähigkeiten, nutzt eine Personalabteilung (HR) das Entscheidungsmanagement, um die erste Prüfung von Bewerbungen zu automatisieren. Mithilfe der Automatisierung kann die HR-Software in einem Lebenslauf anhand von Regeln nach Schlüsselwörtern suchen, um zu bewerten, ob der jeweilige Bewerber für eine bestimmte Position in Frage kommt. Die Automatisierung analysiert die Bewerbungen und sendet diejenigen, die diese Anforderungen erfüllen, zur Prüfung an den entsprechenden Personalmanager.

Viele Unternehmen verwenden ein Business Rules Management System (BRMS), um Geschäftslogik ohne manuelle Eingriffe zu erstellen und zu verwalten. Ein BRMS nutzt KI und maschinelles Lernen (ML) während des gesamten Lebenszyklus, um präzise und gezielte Entscheidungen zu treffen, und die meisten verfügen über eine benutzerfreundliche Oberfläche, die es den Mitarbeitern ermöglicht, Regeln und Modelle ohne Code zu erstellen.

Ein BRMS enthält folgende Komponenten:

• Eine Entwicklungsumgebung zum Definieren und Erstellen von Business Rules
• Ein Repository, in dem Business Rules gespeichert werden
• Eine Engine für Business Rules

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