8 Use Cases For Data Analytics In Pharmaceutical Industry
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    Glossary

    What is Decision Intelligence?

    Decision intelligence is a discipline that applies data science, artificial intelligence, and analytics to understand and improve decision-making processes. Decision Intelligence in Wealth Management helps firms move beyond traditional, human-led decision-making by combining intelligent machines with human-in-the-loop (HITL) oversight to improve decision quality, consistency, and speed.

    The global decision intelligence market is expected to grow at a CAGR of 16.9%, from USD 19.38 billion in 2025 to USD 57.75 billion by 2032. Let's explore how this growing discipline is transforming wealth management.

    Decision Intelligence Framework
    Decision Intelligence Framework

    Was ist der Unterschied zwischen Entscheidungsintelligenz und künstlicher Intelligenz?

    Basis Künstliche Intelligenz Entscheidungsintelligenz
    Ziele Intelligente Systeme zu entwickeln, die sich wie Menschen verhalten und denken. Decision Intelligence (DI) nutzt künstliche Intelligenz (KI) zur Verbesserung der Entscheidungsfindung.
    Stärke Es erkennt Muster, löst Probleme, versteht Sprache, gewinnt Wissen aus Erfahrungen und kann Entscheidungen treffen. Es nutzt KI-Tools wie Datenerfassung, Entitätsauflösung und Grapherstellung, um eine solide Grundlage für saubere, vernetzte Daten zu schaffen.
    Ergebnisse Es erzeugt Aufgabenautomatisierung und intelligentes Verhalten. Schnellere Entscheidungsfindung, höhere Produktivität und Kosteneinsparungen.

    Die wichtigsten Säulen der Entscheidungsintelligenz sind:

    • Eine verlässliche Datengrundlage: Mit einer verlässlichen Datengrundlage stellen Sie sicher, dass alle Erkenntnisse datenbasiert sind und den richtigen Governance-Richtlinien unterliegen. Ob es um die Verbesserung des Kundenerlebnisses oder die Steigerung des Gewinns geht – Daten sind entscheidend.
    • Kontextuelle Analytik: Kontextuelle Analytik im Bereich der Entscheidungsanalyse hilft dabei, die Daten in ihrem Kontext zu verstehen, indem Beziehungsmuster und externe Variablen überwacht werden, die dabei helfen, Korrelationen zu finden, Ergebnisse vorherzusagen und umfassende Erkenntnisse für eine bessere Entscheidungsfindung zu gewinnen.
    • Automatisierte und erweiterte Entscheidungen: Mit den richtigen Systemen und Automatisierungen lassen sich Entscheidungen mühelos erweitern. Beispielsweise können Sie durch die Erweiterung von Agentensystemen schnellere Erkenntnisse für Ihre bestehenden Anwendungen gewinnen und die nächsten Schritte automatisieren.
    • Transformative Ergebnisse: Es unterstützt Unternehmen dabei, alle Daten zu verknüpfen und relevante Perspektiven zu gewinnen. Zudem überwacht es alle Datenbeziehungen und ermöglicht die Entwicklung effektiverer Modelle. Darüber hinaus hilft es, Fehler und Verbesserungspotenziale für die Organisation aufzudecken.

    Wozu werden Entscheidungsintelligenzplattformen verwendet?

    • Teams mit Kundenkontakt: Jeder Vertriebsmitarbeiter, Kundenbetreuer und Kundendienstmitarbeiter nutzt diese datengestützten Erkenntnisse, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern, zeitnah mit Kunden in Kontakt zu treten und neue Geschäfte zu generieren.
    • Aufdeckung und Prävention von Finanzkriminalität: Um betrügerische Aktivitäten zu erkennen und zu unterbinden, profitieren Analysten und Ermittler im Bereich Finanzkriminalität und Betrug von einer umfassenden und gut vernetzten Sicht auf risikoreiches Verhalten.
    • Unternehmensentscheider: Sie erstellen Prognosen, verstehen Trends und untermauern wichtige Entscheidungen mit Erkenntnissen.
    • Datenwissenschaftler und Dateningenieure: Sie können für ihr Unternehmen wirklich etwas bewirken, indem sie eine Entscheidungsintelligenzplattform nutzen, um genaue und verlässliche Analysen durchzuführen.

    5 Vorteile von Decision Intelligence (DI) für eine Organisation?

    Vorteile der Entscheidungsintelligenz
    5 Vorteile von Entscheidungsintelligenz

    Decision Intelligence (DI) bietet Vorteile wie:

    • Intelligente Erkenntnisse aus strukturierten und unstrukturierten Daten,
    • Schnelle Einblicke mit einer 360-Grad-Perspektive
    • KI-gestützte Prognosen für bessere Entscheidungen
    • integrierte Entscheidungsfindung durch ML und KI,
    • und datengesteuerte Echtzeitaktionen

    All dies führt zu schnelleren und präziseren Entscheidungen, höherer Effizienz, geringeren Kosten und einem verbesserten Risikomanagement.