商業(yè)智能(BI)平臺在不斷發(fā)展。通過添加人工智能和機器學習，企業(yè)正在將數(shù)據(jù)儀表盤和業(yè)務分析轉變?yōu)楦娴臎Q策支持平臺。在這種向“決策智能”發(fā)展的趨勢中，復雜的工具組合越來越多地嵌入到企業(yè)工作流程中，決策者無論何時何地都最需要這些工具。

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星座研究公司(Constellation Research)分析師Nicole France說：“決策智能是企業(yè)處理大量數(shù)據(jù)以做出決策的能力。這與商業(yè)智能將要做的事情是一樣的，但可以用在整個企業(yè)中。”

決策智能在實際使用中一個最明顯的例子是推薦引擎，它使用分析來預測消費者會覺得哪些產(chǎn)品最合適，或者消費者會有興趣去看哪些電影。France說，這類工具提供了情景和相關選項，幫助人們做出更好的決策，并補充說，傳統(tǒng)商業(yè)智能工具的儀表盤和分析仍然很有價值，但決策智能更容易使用，而且更相關。

她說：“對于一線員工來說，情景很重要。但有一定程度的復雜性，很難把握好。目標是以一種清晰、易懂的方式呈現(xiàn)事物，以便人們能夠理解一些復雜的分析，并快速做出決策。”

決策智能案例

新冠疫情加速了全球經(jīng)濟幾乎每個領域的數(shù)字化轉型，而人工智能正日益成為這類轉型的關鍵所在。在451研究機構調(diào)查的企業(yè)中，95%以上的企業(yè)認為人工智能對數(shù)字化轉型很重要，65%認為是非常重要的。

據(jù)今年1月底公布的調(diào)查，去年美國人工智能的采用率比上一年上升了9個百分點，只有28%的公司表示，由于疫情，他們放慢了人工智能項目。

人工智能流行的一個關鍵領域是數(shù)據(jù)和分析。RealBI公司在2021年對軟件開發(fā)人員和IT領導進行的一項調(diào)查顯示，41%的企業(yè)看到對數(shù)據(jù)和分析的訪問請求有所增加，其中最重要的原因之一是讓用戶能夠做出數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策。此外，調(diào)查顯示，人們對將機器學習嵌入到分析軟件或者儀表盤的興趣越來越高，近16%的企業(yè)計劃在不久的將來增加這項技術，而目前只有6%的公司是這樣做的。

將人工智能或機器學習添加到商業(yè)智能平臺中，使其能夠在決策者需要的時間和地點提供情景、預測和建議，由此而演變?yōu)闆Q策智能平臺。

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據(jù)Gartner預測，到2023年，超過1/3的大型企業(yè)將有分析師實踐決策智能。

這家研究公司把“決策智能”定義為一個框架，支持數(shù)據(jù)和分析領導能夠在業(yè)務成果和行為的情景中設計決策模型和流程。在實踐中，這意味著決策智能使用分析來幫助員工、客戶以及業(yè)務合作伙伴做出決策，方法是隨時隨地為他們提供需要的數(shù)據(jù)、分析和預測。

隨著決策智能成為業(yè)務流程的核心部分，決策制定得比以前更快、更容易，而且成本更低。

車管所不用排大隊了

決策智能不僅能幫助員工做出更好的決策，還能幫助他們更快地做出決策。當人們在車管所(Department of Motor Vehicles)排隊等候時，后者顯得尤其重要，因為他們在那里的每一分鐘都有可能染上致命的疾病。

美國加州車管所首席數(shù)字轉型官Ajay Gupta說：“在我看來，決策智能不僅僅是分析和洞察，更是能夠做出決策。我們在日常工作中使用人工智能，它不僅告訴你需要做什么，去做什么，而是像其他人一樣幫助你做出決定。”

他說，該機構在疫情期間就開始實施智能文檔處理。該功能支持用戶上傳文件，并在到達車管所之前查明他們是否忘帶了什么。數(shù)字化轉型平臺供應商ABBYY幫助車管所完成了這個項目，其他工作由咨詢公司User Friendly Consulting完成。

Gupta說：“計算機視覺涉及到一些挖掘工作。人工智能是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和我們提供的訓練做出決策的。”他說，利用這一平臺，人們不用再回去拿正確的文件了。而且它縮短了辦事時間，因為需要在窗口辦理的手續(xù)減少了。”

例如，美國聯(lián)邦政府正在推動將駕照升級為新的Real ID格式，這將方便人們在國內(nèi)出行。因此，許多加州居民需要到車管所領取新的駕照。通過增加人工智能功能以及支持提前上傳文件功能，加州車管所將個人辦事時間從每人27分鐘減少到10分鐘左右。

Gupta補充說，“這在疫情期間起了很大作用。在擁擠的場所呆的時間越短，被感染的機會就越小。”另外，如果不來回傳遞文件，病毒在紙張表面?zhèn)鞑サ臋C會就會減少。

他說，“聊天機器人還能幫助回答車管所客戶和員工提出的基本問題。我們現(xiàn)在正在研究的一件事，就是利用它及時培訓技術人員。”

注入決策智能

加州車管所還計劃使用人工智能進行調(diào)度。由于大約有1萬名員工在家里、外地辦事處和總部工作，很難保證每個分支機構都有足夠的人員來輪班。

目前，車管所的數(shù)據(jù)科學家對此進行了分析，為地區(qū)經(jīng)理和辦公室主任提供建議。而該機構目前正在評估將決策智能嵌入到不是數(shù)據(jù)科學家的員工所使用的系統(tǒng)平臺，并有望在今年做出最終的供應商選擇。

Gupta說：“有了新的工具，這將被整合起來，并與工作流系統(tǒng)集成在一起。使用專門為獲得良好用戶體驗而設計的開箱即用式產(chǎn)品，所有這些都會成為一個易于使用界面的一部分。這將為員工創(chuàng)造一個更好的決策過程。”

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他說，最終的決策還是由人類做出。這一界面顯示選項，創(chuàng)建可以更改的日歷，建立最佳的基線計劃，實際的觸發(fā)器由管理人員觸發(fā)。”

車管所目前正在評估用于此項的工具，包括注入街道交通數(shù)據(jù)的功能。該機構的網(wǎng)站已經(jīng)包含了人流信息，以幫助客戶決定什么時候來辦事。這些信息還用于安排工作班次。

Gupta說：“但在灣區(qū)和洛杉磯，交通和停車造成了外地辦事處周圍秩序很亂，因此我們正在研究怎樣借鑒這些數(shù)據(jù)，以幫助我們進行優(yōu)化。”

車管所還希望通過機器學習幫助內(nèi)部調(diào)查人員發(fā)現(xiàn)機構內(nèi)外的浪費和濫用行為。他說：“我們的目標是建立一個人類輔助決策智能模型，由我們的調(diào)查人員、行為科學家和數(shù)據(jù)官員提供信息。”

他介紹說，新冠病毒加快了該機構的轉型時間表，車管所其實早已朝著這個方向前進了。

Gupta說：“我們實際上很好地利用了這場危機，使用人工智能、RPA和機器學習來幫助我們的客戶。希望我們能繼續(xù)保持這一勢頭。我也希望疫情能盡快結束，但我們所做的一切都會保留下來。”

決策智能的其他應用情形

在網(wǎng)絡安全領域，人們必須根據(jù)大量快速移動的數(shù)據(jù)做出決策，這對企業(yè)來說有很大的潛在風險。正如網(wǎng)絡公司Cato Networks所展示的那樣，人工智能和機器學習能夠在幫助安全分析師做出更好的決策方面發(fā)揮作用。

該公司的研究部部長Avidan Avraham說：“我們在Cato的一系列活動中大量使用了人工智能和機器學習。例如，我們建立了一個信譽模型，使用了我們所掌握的有關域和IP地址的所有信息。它基于內(nèi)部網(wǎng)絡數(shù)據(jù)和開源情報數(shù)據(jù)，來預測被惡意攻擊的可能性。”

他說，這意味著威脅追蹤分析師可以優(yōu)先進行他們的調(diào)查。

Cato構建了自己的技術來實現(xiàn)這一點，使用Amazon Elastic MapReduce來訓練自己的模型。Avraham說，該公司已經(jīng)使用這一系統(tǒng)一年多了，效果很好，誤報率也很低。他說：“這已經(jīng)嵌入到我們分析師的工作流程中了。在我們使用這項技術之前，我們通常是手工進行分析，因此很明顯，現(xiàn)在的分析過程要快得多。”

決策智能還可以幫助企業(yè)更加保持一致。舉個例子，一個銀行信貸員要做出貸款批準的決定。

普華永道合伙人兼全球人工智能主管Anand Rao說：“很多情況下，當個人參與其中時，每個信貸員的不同背景甚至情緒都可能會影響到貸款的審批。”

企業(yè)有很多方法來達到一致，比如通過培訓，但外部因素仍然會起作用。例如，如果一個信貸員今天過得不爽。在這里，決策智能工具就可以提供情景和建議，以幫助業(yè)務流程更為一致。

決策智能在其他企業(yè)領域的應用(包括客戶關系管理和銷售工具)也在增長——這并不奇怪，因為有可能將人類智能與人工智能結合起來，以增強決策過程。