Automatyzacja procesów decyzyjnych to kluczowy element nowoczesnych strategii biznesowych, który wykorzystuje technologie, dane oraz algorytmy do podejmowania decyzji w sposób szybszy, bardziej efektywny i mniej podatny na błędy ludzkie.
Poniżej przedstawione zostaną kluczowe kroki i metody, które można zastosować w procesie automatyzacji decyzji, a także przykłady zastosowań, wyzwania oraz narzędzia wspierające ten proces.
Zdefiniowanie procesu decyzyjnego
Na początku należy zdecydować, jakie procesy nadają się do automatyzacji (np. identyfikacja klienta, ocena klienta, personalizacja ofert). Niezbędna jest tutaj wiedza ekspercka oraz doświadczenie historyczne, np. określające dany proces jako kosztowny w utrzymaniu. Innym aspektem może być pojawienie się nowych danych, których użycie pozwoli na automatyzację procesu.
Taki proces należy poddać mapowaniu, czyli analizie etapów, danych wejściowych i oczekiwanych wyników. Oczywiście konieczne jest ustalenie reguł, które będą podstawą pozytywnej lub negatywnej weryfikacji procesu.
Wybór odpowiednich metod budowy modelu
Przystępując do prac nad modelem należy odpowiednio dobrać metodę jego opracowania, uwzględniając otoczenie, w którym model będzie wykorzystywany, ograniczenia prawne (np. dostępność danych), poziom skomplikowania i częstotliwość późniejszej aktualizacji modelu oraz oczekiwaną transparentność modelu. Kilka najczęściej wykorzystywanych w CRIF metod to:
- Systemy oparte na regułach: Reguły typu „jeśli-to” (np. w systemach windykacyjnych do segmentacji klientów).
- Modele statystyczne : Modele zbudowane w oparciu o wiarygodne dane oraz z ustalonym celem modelu zbieżnym z celem procesu.
- Systemy eksperckie: Modele symulujące wiedzę eksperta w danej dziedzinie.
- Kombinacja powyższych.
Wybór technologii zależy najczęściej od wyniku etapu analizy procesu wraz z analizą danych używanych w procesie.
Gromadzenie i przygotowanie danych
Należy zdefiniować wykorzystywane źródła danych i określić ich dostępność w procesie. Dane powinny być kompletne, aktualne i wolne od błędów. Powinny być również wartościowe dla danego procesu oraz mieć odpowiednią jakość, o czy pisaliśmy w artykule pt:„Jakości danych w automatyzacji procesów”.
Budowa modelu decyzyjnego
Zagadnienie budowy modelu decyzyjnego używanego w procesie opisaliśmy w artykule ”Rola analityki danych w budowie modeli decyzyjnych”. Należy dodatkowo położyć nacisk na to, aby budowany model decyzyjny był weryfikowany na danych testowych, aby ocenić jego dokładność i niezawodność, a nie na żywym organizmie, bowiem jakiekolwiek błędy w docelowym środowisku mogą powodować negatywne skutki dla ,organizacji, w tym utrata reputacji, utrata klientów, w tym tych potencjalnie nowych, czy też konsekwencje prawne.
Monitorowanie i optymalizacja
Istnieje kilka sprawdzonych praktyk, które należy wdrożyć w ramach zadań monitoringu i optymalizacji zautomatyzowanych procesów decyzyjnych:
- należy zbierać dane o wynikach decyzji, aby później doskonalić proces (np. retrening modelu),
- warto regularne przeprowadzadzać audyt i weryfikować, czy decyzje są zgodne z celami procesu,
- oraz śledzić wyniki decyzji w czasie rzeczywistym
- i zapewnić możliwość ingerencji człowieka w przypadkach nieprzewidzianych przez analizę procesu.
Wyzwania
Automatyzacja procesów decyzyjnych to potężne narzędzie, które może zwiększyć efektywność i precyzję, ale jej sukces zależy od kilku kluczowych czynników. Cztery fundamentalne aspekty, które należy uwzględnić, aby zapewnić odpowiedzialne i skuteczne wdrożenie automatyzacji:
- Jakość danych: Złe dane prowadzą do błędnych decyzji.
- Etyka: Automatyzacja może wzmacniać istniejące uprzedzenia (bias) w danych.
- Zgodność z prawem: Decyzje muszą być zgodne z regulacjami.
- Koszty wdrożenia: Budowa i wdrożenie automatycznego procesu ostatecznie musi się opłacać, a nie być celem samym w sobie.
Podsumowując, skuteczna automatyzacja wymaga nie tylko dbałości o wysoką jakość danych na każdym kroku budowania procesów, rozwiniętych umiejętności analizy danych i procesów, ale przede wszystkim jasnego określenia celu automatyzacji i potwierdzenia, że automatyzacja w określonej perspektywie czasowej ma uzasadnienie ekonomiczne.
