Qu’est-ce que la gestion des décisions ?

Les business rules (règles métier) sont la pierre angulaire de la gestion des décisions. Lorsque le système d’automatisation parvient à un point de décision dans le workflow, le logiciel utilise une business rule pour décider de ce qui se passe ensuite. Les business rules se composent d’une déclaration conditionnelle et d’une action à prendre ensuite en fonction de la condition remplie. Vous pouvez modifier les business rules en fonction de l’évolution de vos processus ou de vos situations.

Par exemple, une organisation de vente au détail utilise l’automatisation pour la détection des fraudes de retour. Lorsqu’un employé saisit un retour dans le point de vente, le système d’automatisation utilise l’intelligence artificielle (IA) pour traiter rapidement l’historique des retours et des achats du client. Le système utilise ensuite les données client avec la business rule configurée pour le système afin de pouvoir signaler les clients ayant effectué plus de quatre retours au cours des 60 derniers jours. Pendant les fêtes, lorsque les retours sont plus courants, les entreprises peuvent modifier la règle pour autoriser six retours au cours des 60 derniers jours.

L’automatisation des processus métier (BPM) est souvent appelée automatisation d’entreprise. Il s’agit du processus consistant à automatiser autant de tâches que possible. Les organisations se tournent vers des logiciels d’automatisation alimentés par l’IA et qui intègrent les bonnes pratiques dans l’ensemble des workflows. L’objectif est de créer des expériences client numériques plus rapides et d’optimiser les processus internes. Grâce à la technologie, les organisations peuvent remplacer les processus manuels par des processus automatisés numériquement, également appelés business process management.

Pour compléter le processus d’automatisation, les entreprises suivent quatre étapes pour chaque processus :

• Découverte : identifier les opportunités d’amélioration.
• Décision : déterminer le plan d’action.
• Action : créer des applications métier pour répondre rapidement à l’évolution des besoins.
• Optimisation : appuyer le personnel avec une optimisation de l’automatisation alimentée par l’IA.

Les entreprises qui utilisent la gestion des décisions dans le cadre d’une approche globale d’automatisation des activités en retirent souvent les avantages suivants :

1. Employés autonomes : avec les logiciels no-code ou low code, presque tous les employés peuvent utiliser la gestion des décisions sans assistance supplémentaire pour automatiser les tâches en définissant des règles métier et en créant des modèles. Outre l’amélioration de l’efficacité, les employés peuvent tester leurs propres idées originales, ce qui encourage l’innovation.
2. Réduction des erreurs : même le meilleur employé peut commettre une erreur, par exemple en soumettant la mauvaise demande de travail pour un nouvel employé ou en passant à côté d’une éventuelle fraude aux retours. Cependant, les machines ne se fatiguent pas après de longues heures ou ne sont pas stressées par une longue file de clients frustrés devant elles. Pour de nombreuses tâches auparavant manuelles, la gestion des décisions améliore considérablement la précision.
3. Des décisions plus intelligentes : avec la gestion des décisions, les décisions sont basées sur des données et des business rules au lieu de laisser les émotions ou les préjugés humains dans le processus. En outre, la gestion des décisions peut être programmée pour inclure des données provenant d’autres décisions similaires ; le machine learning peut également être appliqué pour obtenir des informations à partir des projets d’autres employés.
4. Des employés plus motivés : comme la gestion des décisions réduit les tâches manuelles, les employés sont souvent plus satisfaits de leur travail. Les organisations peuvent ensuite utiliser ces ressources supplémentaires pour des tâches nécessitant une intervention humaine, telles que le service client ou le brainstorming.

La gestion des décisions peut être utilisée pour n’importe quel point de décision d’un processus numérique qui peut être défini à l’aide de business rules et quantifié à l’aide d’une déclaration conditionnelle. Les entreprises utilisent la gestion des décisions pour un large éventail de processus, notamment :

La création d’expériences personnalisées pour les clients

Les clients s’attendent de plus en plus à des expériences en ligne qui répondent à leurs besoins et préférences. En utilisant les données clients (y compris les données propriétaires, les données comportementales et les données consommateurs tierces), les entreprises de toutes tailles et de tous budgets personnalisent tous les aspects de l’interaction en temps quasi réel. À mesure que les entreprises collectent davantage de données sur le client, elles peuvent améliorer l’expérience client pour répondre plus précisément à leurs besoins, même après le début de l’interaction.

Supposons qu’un client historique visite le site Web d’une entreprise. D’après l’historique d’achat du client, l’entreprise sait que la personne est une femme qui aime camper. L’entreprise personnalise donc la photo de bannière et les promotions du site Web afin de se concentrer sur l’équipement de camping. Cependant, au cours de cette visite, le client examine l’équipement de ski. Au lieu d’envoyer un e-mail de suivi axé sur l’équipement de camping comme lors d’une visite précédente, le logiciel d’automatisation personnalise le message en y ajoutant un lien vers un article de blog sur le choix du bon équipement de ski et des soldes sur les gants de ski.

Optimiser la chaîne d’approvisionnement

Pour qu’une chaîne d’approvisionnement fonctionne de manière efficace et efficiente, plusieurs décisions doivent être prises tout au long du processus, souvent sur la base de données changeantes. En outre, la transparence des processus et la mise à jour fréquente des statuts sont souvent exigées par (et pour) les principales parties prenantes. La gestion des décisions permet aux entreprises d’utiliser l’analytique pour optimiser le processus de la chaîne d’approvisionnement de bout en bout.

Par exemple, les entreprises peuvent mettre en place un système de gestion des décisions pour gérer le processus de commande lorsqu’un article doit être réapprovisionné. L’analyse prédictive recueille les informations à partir de plusieurs sources de données afin de déterminer quel fournisseur approuvé dispose de la quantité en stock nécessaire et a reçu la note de satisfaction la plus élevée. L’organisation peut ensuite utiliser l’analytique pour optimiser les options d’expédition en fonction de business rules qui privilégient la rapidité et le coût comme facteurs de sélection du fournisseur et de l’option d’expédition appropriés. L’entreprise peut ensuite automatiser le processus pour assurer une expérience fluide du processus de passation des commandes jusqu’à la livraison.

Assurer la conformité

Les entreprises qui opèrent dans des secteurs très réglementés utilisent la gestion des décisions pour contrôler les opérations qui nécessitent un niveau élevé de conformité. Le secteur de la santé en est un bon exemple. Comme le logiciel d’automatisation utilise l’IA et l’analytique pour analyser les dossiers des patients, il peut déterminer qui n’a pas signé les documents nécessaires liés à la politique HIPAA (loi américaine sur la portabilité et la confidentialité des assurances santé ) et signaler le dossier patient. L’automatisation inclut ensuite un nouveau formulaire HIPAA que les patients doivent signer au cours du processus d’enregistrement lors de leur prochain rendez-vous.

Examen des candidatures à une offre d’emploi

Le filtrage manuel des candidatures prend du temps et fait intervenir des biais humains dans le processus. En définissant des business rules en fonction des exigences du poste, telles que le nombre d’années d’expérience et les compétences requises, un service des Ressources humaines (RH) utilise la gestion des décisions pour automatiser la sélection initiale des candidatures. Grâce à l’automatisation, les logiciels RH peuvent rechercher des mots clés sur un CV en fonction de règles afin d’évaluer si ce candidat correspond à un poste en particulier. Le logiciel d’automatisation analyse les candidatures et envoie celles qui répondent à ces exigences au responsable du recrutement concerné pour avoir son avis.

De nombreuses entreprises utilisent un système de gestion des règles métier (BRMS) pour créer et gérer la logique d’entreprise sans intervention manuelle. Les BRMS tirent parti de l’IA et du machine learning (ML) tout au long du processus pour prendre des décisions précises et ciblées. La plupart disposent d’une interface facile à utiliser qui permet aux employés de créer des règles et des modèles sans code.

Un BRMS comprend les composants suivants :

• Un environnement de développement pour la définition et la création de business rules (règles métier)
• Un référentiel où sont stockées les business rules
• Un moteur de business rules

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