Cos'è la gestione delle decisioni?

Le business rules sono la pietra angolare della gestione delle decisioni. Quando il sistema di automazione raggiunge un punto decisionale nel workflow, il software utilizza una regola aziendale per decidere cosa succede dopo. Le business rules consistono di una dichiarazione condizionale e poi in un'azione da intraprendere a seconda della condizione soddisfatta. È possibile modificare le business rules man mano che cambiano i processi o le situazioni.

Ad esempio, un'organizzazione di rivenditori utilizza l'automazione per il rilevamento delle frodi nei resi. Quando un dipendente inserisce un reso nel POS, il sistema di automazione utilizza l'intelligenza artificiale (AI) per elaborare rapidamente la cronologia dei resi e degli acquisti del cliente. Il sistema utilizza quindi i dati dei clienti con la regola aziendale impostata per il sistema in modo da poter segnalare i clienti con più di quattro resi negli ultimi 60 giorni. Durante le festività, quando i resi sono più comuni, le organizzazioni possono modificare la regola per consentire sei resi negli ultimi 60 giorni.

L'automazione dei processi aziendali (BPM) viene spesso chiamata semplicemente automazione aziendale. Si riferisce al processo di automatizzazione del maggior numero possibile di attività. Le organizzazioni si stanno rivolgendo a software di automazione basati sull'AI e che incorpora le best practice in tutti i workflow, il tutto in nome della creazione di esperienze digitali più rapide per i clienti e dell'ottimizzazione dei processi interni. Utilizzando la tecnologia, le organizzazioni possono sostituire i processi manuali con processi automatizzati digitalmente, noti anche come business process management.

Per completare il processo di automazione aziendale, le organizzazioni utilizzano quattro passaggi per ogni processo:

• Scopri: identifica le opportunità di miglioramento.
• Decidi: determina la linea d'azione.
• Agisci: crea applicazioni aziendali per affrontare rapidamente i requisiti in evoluzione.
• Ottimizza: aumenta la forza lavoro con l'ottimizzazione dell'automazione basata sull'AI.

Le organizzazioni che utilizzano la gestione delle decisioni come parte di un approccio globale di automazione aziendale spesso vedono i seguenti benefici:

1. Dipendenti più autonomi: grazie al software low-code o no-code, quasi tutti i dipendenti possono utilizzare la gestione delle decisioni senza ulteriore supporto per automatizzare le attività definendo business rules e creando modelli. Oltre a creare maggiori efficienze, i dipendenti possono testare da soli idee preconfigurate, il che incoraggia l'innovazione.
2. Errori ridotti: anche il miglior dipendente commetterà un errore, come inviare la richiesta di lavoro sbagliata per un nuovo dipendente o non intercettare una potenziale frode sui resi. Tuttavia, le macchine non si stancano per le lunghe ore o sono stressate da lunghe file di clienti frustrati di fronte a loro. Per molte attività precedentemente manuali, la gestione delle decisioni aumenta significativamente la precisione.
3. Decisioni più intelligenti: con la gestione delle decisioni, le decisioni si basano su dati e business rules invece di consentire l'ingresso di emozioni o pregiudizi umani nel processo. Inoltre, la gestione delle decisioni può essere programmata per includere dati provenienti da altre decisioni simili; il machine learning può essere applicato anche per ottenere insight dai progetti di altri dipendenti.
4. Dipendenti più coinvolti: poiché la gestione delle decisioni riduce le attività manuali, i dipendenti sono spesso più soddisfatti del proprio lavoro. Le organizzazioni possono quindi utilizzare le risorse aggiuntive per attività che richiedono il tocco umano, come il servizio clienti o il brainstorming.

La gestione delle decisioni può essere utilizzata per qualsiasi punto decisionale in un processo digitale che può essere definito con business rules e quantificato con una dichiarazione condizionale. Le aziende utilizzano la gestione delle decisioni per un'ampia gamma di processi, tra cui:

Creazione di esperienze personalizzate per i clienti

I clienti si aspettano sempre più esperienze digitali che soddisfino le loro esigenze e preferenze. Utilizzando i dati dei clienti, inclusi i dati proprietari e comportamentali e i dati dei consumatori di terze parti, le aziende di tutte le dimensioni e budget personalizzano tutti gli aspetti dell'interazione quasi in tempo reale. Man mano che le organizzazioni raccolgono più dati sul cliente, possono migliorare l'esperienza del cliente per allinearla più da vicino alle sue esigenze, anche dopo che l'interazione è già iniziata.

Supponiamo che un cliente abituale visiti il sito web di un'azienda. Sulla base della cronologia degli acquisti passati del cliente, l'azienda sa che l'individuo è una donna a cui piace campeggiare. Quindi, l'azienda personalizza la foto del banner e le promozioni del sito web per concentrarsi sull'attrezzatura da campeggio. Tuttavia, durante questa visita, il cliente osserva l'attrezzatura da sci. Invece di inviare un e-mail di follow-up incentrata sull'attrezzatura simile a una visita precedente, il software di automazione personalizza la messaggistica con un link a un post sul blog sulla selezione dell'attrezzatura giusta e sulle vendite di guanti da sci.

Ottimizzazione della supply chain

Affinché una supply chain funzioni in modo efficiente ed efficace, è necessario prendere più decisioni durante l'intero processo, spesso sulla base della modifica dei dati. Inoltre, la trasparenza del processo e i frequenti aggiornamenti dello stato sono spesso richiesti da (e per) gli stakeholder. La gestione delle decisioni consente alle organizzazioni di utilizzare analytics per ottimizzare il supply chain dall'inizio alla fine.

Ad esempio, le organizzazioni possono impostare la gestione delle decisioni per gestire il processo di ordinazione quando un articolo deve essere rifornito. L'analytics predittiva raccoglie gli insight da più fonti di dati per determinare quale fornitore approvato ha la quantità necessaria in magazzino e ha il più alto indice di soddisfazione. L'organizzazione può quindi utilizzare l'analytics avanzata per ottimizzare le opzioni di spedizione in base a business rules che danno priorità a velocità e costi come fattori per la selezione del fornitore e dell'opzione di spedizione appropriati. Quindi, l'azienda può automatizzare il processo per garantire un'esperienza senza interruzioni dall'inserimento degli ordini alla consegna.

Mantenimento della conformità

Le organizzazioni che operano in settori altamente regolamentati utilizzano la gestione delle decisioni per monitorare le operazioni che richiedono un elevato grado di conformità. Il settore sanitario è un buon esempio. Poiché il software di automazione utilizza AI e analytics per analizzare le cartelle cliniche dei pazienti, può determinare chi non ha firmato i documenti necessari relativi alla politica HIPAA e contrassegnare la cartella clinica del paziente. L'automazione aziendale include quindi un nuovo modulo HIPAA che i pazienti devono firmare durante la procedura di check-in al prossimo appuntamento.

Revisione delle candidature di impiego

Lo screening manuale delle candidature richiede molto tempo e favorisce i pregiudizi umani nel processo. Stabilendo business rules in base ai requisiti di posizione, come il numero di anni di esperienza e le competenze richieste, un dipartimento delle risorse utilizza la gestione delle decisioni per automatizzare lo screening iniziale delle applicazioni. Utilizzando l'automazione, il software HR può cercare parole chiave su un curriculum in base a regole per valutare se quel candidato sarebbe adatto a una posizione specifica. Il software di automazione analizza le applicazioni e invia quelle che soddisfano tali requisiti al responsabile delle assunzioni appropriato per la recensione.

Molte organizzazioni utilizzano un sistema di gestione delle business rules (BRMS) per creare e gestire la logica aziendale senza intervento manuale. Un BRMS utilizza AI e machine learning (ML) durante tutto il ciclo di vita per prendere decisioni precise e mirate e la maggior parte ha un'interfaccia facile da usare che consente ai dipendenti di creare regole e modelli senza codice.

Un BRMS contiene i seguenti componenti:

• Un ambiente di sviluppo per definire e creare business rules
• Un repository dove vengono memorizzate le business rules
• Un motore di business rules

Con IBM® Cloud Pak for Business Automation, hai tutto ciò di cui hai bisogno per automatizzare ogni processo aziendale. La soluzione si integra con i sistemi IT per scalare le applicazioni e automatizzare le decisioni su più canali. La gestione delle decisioni è una funzionalità chiave del sistema che consente alle Organizzazioni di settori di potenziare gli utenti business, prendere decisioni migliori e ottimizzare le esperienze del cliente. IBM Cloud Pak for Automation è basato su servizi di automazione che consentono di raccogliere insight sui processi aziendali e quindi di utilizzare opzioni low-code e no-code per automatizzare il workflow.