Decision Intelligence nutzt Data Science, KI und Analytik, um die Entscheidungsfindung zu verbessern und Organisationen dabei zu helfen, intelligentere, schnellere und bessere Maßnahmen zu ergreifen.
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Was ist Entscheidungsintelligenz?
Entscheidungsintelligenz ist eine Disziplin, die Datenwissenschaft, künstliche Intelligenz und Analytik anwendet, um Entscheidungsprozesse zu verstehen und zu verbessern. Ziel ist es, von menschlichen Entscheidungen hin zu intelligenten Maschinen (HITL) zu wechseln, um die Entscheidungsqualität zu steigern.
Es wird erwartet, dass der Markt von 19,38 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf 57,75 Milliarden US-Dollar im Jahr 2032 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 16,9 % anwachsen wird. Schauen wir uns das genauer an.
Rahmenwerk für Entscheidungsintelligenz
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?
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.
