确保卓越的决策提高效率和有效性
组织的成败取决于组织做出的决策，但它们受到以业务流程或功能为中心的系统的阻碍。
在当今的商业环境中，公司面临着许多挑战。公司成功或失败取决于他们做出的决策，受到以流程或功能为中心的系统的阻碍。这些公司努力在管理成本的同时提高业务生产力，并且发现很难快速更改其系统，尽管迫切需要这样做。
新方法— 数字化决策
应对这些挑战需要一种新的方法-- 数字化决策。数字决策要求组织以决策为中心。这意味着从关注流程和支持流程的功能应用程序转向决策和自动化决策系统。
决策一直是组织行为的核心，但他们被埋没了很久，只被视为组织功能或业务流程的一部分。这种隐藏的决策很少能有效地自动化，也很难改进。有效地整合AI 和机器学习尤其具有挑战性。缺乏对这些决策的明确管理使公司不知道如何最大限度地提高其有效性。
专注于决策
数字化决策和以决策为中心的组织的第一个关键特征是关注决策本身，而不是流程或功能。组织做出的决策、从可能的替代方案中选择的行动都至关重要。决策是使战略成为现实并根据指标推动结果和绩效的关键。实施在组织最高层定义的战略，最终归结为关于如何与合作伙伴、供应商、客户、员工互动的决策。正是这些决定使战略成为现实。业务指标和关键绩效指标。KPI 受整个组织做出的决策的影响，例如，为留住客户而提供的报价、提供的价格、选择的供应商、给出的批准或支付的索赔。
决策自动化
一旦决策成为首要考虑因素，公司也需要改变他们对自动化的看法。他们不应该将信息系统视为人们使用的简单信息存储，而是需要将它们视为经营业务时以行动为导向的合作伙伴。这意味着尽可能地自动化决策，以便信息系统随时随地快速、一致、准确地执行决策。通过将业务知识、必须遵守的法规和政策以及更多内容封装到其信息系统中，公司可以降低成本、提高一致性并让人们从事更高价值的活动。
很少有公司能够实现100% 的运营决策自动化。事实上，大多数人都不想这样做。他们希望为人工干预和人们可以带来的灵活性提供一些选择。但是，系统不能简单地交给一个人并返回到被动状态。相反，系统应该支持那些做出决定的人，以便能够快速准确地做出决定。一旦做出，系统应该对正在做出的决定做出响应，并立即查看其余作是否可以自动完成。系统能否运行完成？如果没有，它应该在再次要求一个人参与之前尽可能地运行。
这颠覆了决策支持模型。系统不是被动地通过数字决策支持人类决策者，而是在无法自动决策时明确地向人们伸出援手。人们通过做出系统无法做出的决定来支持系统，在系统需要时参与。
以决策为中心的好处
采用以决策为中心的方法有很多好处。以决策为中心的组织可以最大限度地实现直通式处理，提供可无限定制的消费者和信息驱动流程，并且可以轻松地从直通式处理到人工干预，然后再返回。该方法通过解耦IT 和业务生命周期来提高敏捷性，并显著降低 IT 的复杂性和成本。
最大化直通式处理
通过标准流程和明确的决策，公司可以提高其运营中的直通式处理（STP） 率。当项目被放入工作列表或工作队列时，流程必须等待的次数大大减少。这种明确决策和简单流程的结合使事务能够继续进行，只有需要人工干预的例外情况。人工干预也得到了简化，为参与流程的员工明确确定了继续流程所需的决策，因此可以在适当的时候立即将控制权交还给系统。通过有效的决策支持最大限度地减少做出这些决策所花费的时间，进一步减少了总体所需的劳动力。然后，员工可以专注于更高价值的活动。
信息驱动型流程
数字决策使公司能够更快地响应事件的发生，并且消除了客户遵守组织流程的需要。什么时候事件发生时，一组以决策为中心的应用程序会获取可用信息并决定需要采取哪些行动来响应。可用信息和已经发生的事件推动了组织的行为，而不是一组定义的流程。这意味着消费者不需要了解组织的内部流程;他们可以简单地展示他们所拥有的信息和他们想要的结果，决策管理系统将接管，从可用信息驱动到所需信息和期望的结果。
无限可定制的流程
当决策驱动流程和它很容易为所涉及的决策添加新规则或选项时，就可以创建几乎无限可定制的流程。所做的决策可能会变得更加复杂，专注于特定的客户群或微细分市场。它们甚至允许包含特定于消费者的逻辑和偏好。组织的行为根据当前客户或交易而变化，标准流程转变为针对特定交易或客户定制的流程。组件动态组装以创建独特的流程。
可操作的AI 和机器学习
通过数字决策，您可以利用数据来定位特定客户的营销优惠、管理风险、打击欺诈和分配资源。它允许您适应和做出改变，以持续改进并将AI 和机器学习转变为业务学习。它让您掌控一切，以实现快速变更、有效的合规性和流程改进。
组织使用数据、机器学习、高级分析和人工智能来推动自动响应。他们的成功取决于做到这一点的能力。但是，机器学习模型只有在完全集成到运营决策中时，才会对组织有益。将机器学习引入运营环境是影响最大的地方- 提供准确、可重复的决策。数字决策可以帮助组织做到这一点。
改进的案例管理
由数字决策提供支持的动态流程是案例管理的理想选择。不是试图定义一个标准的案例管理流程，而是使用决策来定义和动态组合可能的行动。每个活动都会增加可用信息量，并且每个活动都知道它需要什么信息。随着案例的发展，下一个活动由决策组件确定，该组件使用迄今为止可用的信息来查看下一步应该做什么。以自动化为重点，如果可能，下一步会自动完成，如果不可能，就会找到合适的人。如果需要其他信息，系统可以直接向使用者或内部用户联系并请求。随着信息的收集和每一步的决策，情况会发生变化，以确保采取正确的下一步。
业务/IT 生命周期解耦
IT 生命周期限制业务生命周期已不再可接受。公司不能推迟更改其开展业务的方式，直到 IT 部门能够做出更改。以决策为中心的组织将 IT 和业务生命周期解耦，以便业务可以发展和适应，而无需 IT 部门以相同的速度进行系统更改。业务变更需要新的决策行为，而这些变更可以在没有完整 IT 生命周期的情况下进行，因为决策是从软件的其余部分中提取的。Digital Decisioning 使企业能够对自己的系统进行更改，而无需经历完整的 IT 发布周期。
简化的IT
最后，以决策为中心的组织简化了其信息技术支柱和该支柱的管理。在以决策为中心的组织中，IT 部门专注于管理标准化、简单的流程以及应用程序或功能组件。用于定义和管理决策的以业务为中心的环境消除了 IT 部门系统复杂性的主要来源。这种复杂性也不仅仅是转移到业务上，因为大部分复杂性是业务复杂性，业务方面的人已经很好地理解了。
决策很重要
为了应对业务挑战，首席执行官和首席信息官必须带领他们的公司以决策为中心。数字决策以连贯、集成的方式提供当今以决策为中心的组织所依赖的敏捷性、控制力、合规性、个性化和决策管理。
敏捷
数字决策提供了敏捷性，因为组织可以快速改变其开展业务的方式。决策是大多数运营的可变要素，快速变化的政策或法规和竞争压力会影响这些决策，而不是做出决策的流程或职能。
业务控制
数字决策通过赋予高管对推动日常运营和实施业务战略的决策的权力，为他们提供了对运营所需的业务控制。这些决策是合规的，而且很明显，因为那些了解法规的人在没有IT/业务脱节的情况下推动决策。
个性化
数字决策还直接使客户和内部员工受益。为客户个性化产品或服务意味着就如何与他们互动做出独特的决定。
运营效率
数字决策使公司能够确保员工有效地完成他们拥有的最高价值任务，从而更好地支持他们。它还使公司能够通过系统地关注整个组织的决策来获得运营优势和竞争优势。
如何开始 — 决策发现
首先确定哪些运营和战术决策对您的组织最重要。哪些与您的高管团队置于议程首位的战略最相关？哪项可能对用于绘制实现这些目标的进展情况的驱动因素和衡量标准产生最强的影响？这些是数字决策将为您的组织带来最大回报的决策。确定这些决策可以显示您的工作重点，并且对于显示与执行战略一致的高投资回报率至关重要。
图1：示例决策模型
决策发现的下一步是将这些关键的运营决策与您的业务流程和IT系统隔离开来。使用图形决策模型表示法 （DMN） 标准对决策需求进行建模，有助于业务利益相关者理解并掌握当前的决策方式。它还使决策能够与关键绩效指标和其他指标明确关联。
决策需求建模支持的决策发现是成为以决策为中心的组织的第一步，也是最重要的一步，也是构建决策管理系统的基础。
使用基于标准的决策建模技术
使用DMN 标准构建决策需求模型可以捕获决策需求并改进业务分析以及整体需求收集和验证流程。
Together规则引擎
使用我们的协作式决策建模软件Together规则引擎快速入门。
决策管理解决方案
我们一直在帮助像您这样的公司采用数字决策。我们拥有一套成熟、全面的最佳实践和技术，旨在帮助您快速开始使用决策发现和决策建模，从而经济高效地培养内部技能。
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决策管理解决方案专注于帮助组织转变每天影响企业的运营决策。我们通过数字决策来实现这一目标，这是一种独特的方法，可以最大限度地提高AI 和机器学习投资所提供的价值。
