Apa itu Manajemen Keputusan?

Business rules adalah landasan manajemen keputusan. Ketika sistem otomatisasi sampai pada titik keputusan dalam alur kerja, perangkat lunak menggunakan aturan bisnis untuk memutuskan apa yang terjadi selanjutnya. Business rules terdiri dari pernyataan bersyarat dan kemudian tindakan yang harus diambil tergantung pada kondisi mana yang terpenuhi. Anda dapat mengubah business rules Anda saat proses atau situasi Anda berubah.

Misalnya, organisasi pengecer menggunakan otomatisasi untuk mendeteksi penipuan pengembalian. Ketika seorang karyawan memasukkan pengembalian ke POS, sistem otomatisasi menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk memproses riwayat pengembalian dan pembelian pelanggan dengan cepat. Sistem kemudian menggunakan data pelanggan dengan business rule yang telah disiapkan untuk sistem sehingga dapat menandai pelanggan dengan lebih dari empat pengembalian dalam 60 hari terakhir. Selama liburan, ketika pengembalian lebih sering terjadi, organisasi dapat mengubah aturan untuk mengizinkan enam pengembalian dalam 60 hari terakhir.

Otomatisasi proses bisnis (BPM) sering disebut otomatisasi bisnis. Ini mengacu pada proses mengotomatiskan tugas sebanyak mungkin. Organisasi beralih ke perangkat lunak otomatisasi yang didukung oleh AI dan menggabungkan praktik terbaik di semua alur kerja — semuanya demi menciptakan pengalaman pelanggan digital yang lebih cepat dan mengoptimalkan proses internal. Dengan menggunakan teknologi, organisasi dapat mengganti proses manual dengan proses otomatis digital, disebut juga sebagai manajemen proses bisnis.

Untuk menyelesaikan proses otomatisasi bisnis, organisasi menggunakan empat langkah untuk setiap proses:

• Temukan: Mengidentifikasi peluang untuk perbaikan.
• Putuskan: Tentukan tindakan yang akan diambil.
• Bertindak: Buat aplikasi bisnis untuk mengatasi perubahan persyaratan dengan cepat.
• Optimalkan: Tingkatkan tenaga kerja dengan mengoptimalkan otomatisasi yang didukung AI.

Organisasi yang menggunakan manajemen keputusan sebagai bagian dari pendekatan otomatisasi bisnis secara menyeluruh sering kali mendapatkan manfaat berikut ini:

1. Karyawan yang diberdayakan: Dengan perangkat lunak no-code atau kode rendah, hampir semua karyawan dapat menggunakan manajemen keputusan tanpa dukungan tambahan untuk mengotomatiskan tugas dengan mendefinisikan business rules dan membuat model. Selain menciptakan lebih banyak efisiensi, karyawan dapat menguji ide-ide siap pakai mereka sendiri yang mendorong inovasi.
2. Penurunan kesalahan: Bahkan karyawan terbaik pun bisa melakukan kesalahan, seperti mengirimkan permintaan kerja yang salah untuk karyawan baru atau melewatkan potensi penipuan pengembalian. Namun, mesin tidak akan lelah karena berjam-jam atau stres karena antrean panjang pelanggan yang frustrasi di depannya. Untuk banyak tugas manual sebelumnya, manajemen keputusan secara signifikan meningkatkan akurasi.
3. Keputusan yang lebih cerdas: Dengan manajemen keputusan, keputusan didasarkan pada data dan business rules alih-alih membiarkan emosi atau bias manusia masuk ke dalam proses. Selain itu, manajemen keputusan dapat diprogram untuk memasukkan data dari keputusan serupa lainnya; machine learning juga dapat diterapkan untuk mendapatkan insight dari proyek karyawan lain.
4. Karyawan yang lebih terlibat: Karena manajemen keputusan mengurangi tugas-tugas manual, karyawan sering kali lebih puas dengan pekerjaan mereka. Organisasi kemudian dapat menggunakan sumber daya tambahan untuk tugas-tugas yang membutuhkan sentuhan manusia, seperti layanan pelanggan atau curah pendapat.

Manajemen keputusan dapat digunakan untuk setiap titik keputusan dalam proses digital yang dapat didefinisikan dengan business rules dan dikuantifikasi dengan pernyataan bersyarat. Bisnis menggunakan manajemen keputusan untuk berbagai proses, termasuk yang berikut:

Menciptakan pengalaman yang dipersonalisasi untuk pelanggan

Pelanggan semakin mengharapkan pengalaman digital yang memenuhi kebutuhan dan preferensi mereka. Dengan menggunakan data pelanggan - termasuk data perilaku pihak pertama dan data konsumen pihak ketiga - bisnis dengan berbagai ukuran dan anggaran dapat menyesuaikan semua aspek interaksi nyaris seketika. Ketika organisasi mengumpulkan lebih banyak data tentang pelanggan, mereka dapat meningkatkan pengalaman pelanggan agar lebih selaras dengan kebutuhan mereka, bahkan setelah interaksi dimulai.

Katakanlah pelanggan yang kembali mengunjungi situs web perusahaan. Berdasarkan riwayat pembelian pelanggan sebelumnya, perusahaan tahu individu tersebut adalah wanita yang suka berkemah. Jadi, perusahaan menyesuaikan foto spanduk dan promosi situs web untuk fokus pada peralatan berkemah. Namun, selama kunjungan ini, pelanggan melihat peralatan ski. Alih-alih mengirim email tindak lanjut yang berfokus pada peralatan yang mirip dengan kunjungan sebelumnya, perangkat lunak otomatisasi menyesuaikan pesan dengan tautan ke postingan blog tentang memilih peralatan yang tepat dan penjualan sarung tangan ski.

Mengoptimalkan rantai pasokan

Agar rantai pasokan dapat berjalan secara efisien dan efektif, berbagai keputusan harus dibuat selama proses berlangsung - sering kali berdasarkan data yang terus berubah. Selain itu, transparansi dalam proses dan pembaruan status yang sering dilakukan sering kali dibutuhkan oleh (dan untuk) para pemangku kepentingan utama. Manajemen keputusan memungkinkan organisasi untuk menggunakan analitik tingkat lanjut untuk mengoptimalkan proses rantai pasokan dari ujung ke ujung.

Misalnya, organisasi dapat mengatur manajemen keputusan untuk mengelola proses pemesanan ketika suatu barang perlu diisi ulang. Analisis prediktif mengumpulkan insight dari berbagai sumber data untuk menentukan vendor mana yang disetujui memiliki kuantitas yang dibutuhkan dalam stok dan memiliki peringkat kepuasan tertinggi. Organisasi kemudian dapat menggunakan analitik tingkat lanjut untuk mengoptimalkan opsi pengiriman berdasarkan business rules yang memprioritaskan kecepatan dan biaya sebagai faktor untuk memilih vendor dan opsi pengiriman yang sesuai. Kemudian, bisnis dapat mengotomatiskan proses untuk memastikan pengalaman yang mulus mulai dari penempatan pesanan hingga pengiriman.

Menjaga kepatuhan

Organisasi yang berfungsi di industri yang sangat diatur menggunakan manajemen keputusan untuk memantau operasi yang memerlukan tingkat kepatuhan yang tinggi. Industri perawatan kesehatan adalah contoh yang baik. Karena perangkat lunak otomatisasi menggunakan AI dan analitik data untuk menganalisis catatan pasien, perangkat lunak ini dapat menentukan siapa yang belum menandatangani dokumen yang diperlukan terkait dengan kebijakan HIPAA dan menandai catatan pasien. Otomatisasi bisnis kemudian menyertakan formulir HIPAA baru untuk ditandatangani oleh pasien selama proses check-in pada janji temu berikutnya.

Ulasan aplikasi pekerjaan

Menyaring aplikasi secara manual memakan waktu dan mengundang bias manusia ke dalam proses. Dengan menetapkan business rules berdasarkan persyaratan posisi, seperti jumlah tahun pengalaman dan keterampilan yang diperlukan, departemen sumber daya manusia (SDM) menggunakan manajemen keputusan untuk mengotomatiskan penyaringan awal aplikasi pekerjaan. Dengan otomatisasi, perangkat lunak SDM dapat mencari kata kunci pada resume berdasarkan aturan untuk mengevaluasi apakah kandidat tersebut cocok untuk posisi tertentu. Perangkat lunak otomatisasi menganalisis aplikasi dan mengirimkan aplikasi yang memenuhi persyaratan tersebut ke manajer perekrutan yang sesuai untuk ulasan.

Banyak organisasi menggunakan sistem manajemen business rules (BRMS) untuk membuat dan mengelola logika bisnis tanpa campur tangan manual. BRMS memanfaatkan AI dan machine learning (ML) sepanjang siklus hidup untuk membuat keputusan yang tepat dan bertarget, dan sebagian besar memiliki antarmuka yang mudah digunakan yang memungkinkan karyawan membuat aturan dan model tanpa kode.

BRMS berisi komponen berikut:

• Lingkungan pengembangan untuk mendefinisikan dan membuat business rules
• Repositori tempat business rules disimpan
• Mesin business rules

Dengan IBM Cloud Pak for Business Automation, Anda memiliki semua yang Anda butuhkan untuk mengotomatiskan setiap proses bisnis. Solusi ini terintegrasi dengan sistem TI untuk meningkatkan aplikasi dan mengotomatiskan keputusan di berbagai saluran. Manajemen keputusan adalah kemampuan utama dari sistem yang memungkinkan organisasi di berbagai industri untuk memberdayakan pengguna bisnis, membuat keputusan yang lebih baik dan mengoptimalkan pengalaman pelanggan. IBM Cloud Pak for Automation dibangun di atas layanan otomatisasi yang memungkinkan Anda mengumpulkan insight tentang proses bisnis Anda dan kemudian menggunakan opsi no-code dan kode rendah untuk mengotomatiskan alur kerja.