本指南介绍了决策智能 -它的作用、它的不同之处以及它在整个企业中提供价值的位置。
什么是决策智能？
决策智能 （DI）是整个企业价值链决策的优化和编排。DI 了解决策的制定方式，并使用数据、分析、人工智能和自动化来创建一个反馈驱动的流程，随着时间的推移完善决策，通过建议或自主行动提高决策质量和业务影响。实际上，DI 将决策从由机器支持的人做出决策转变为由人引导的机器做出决策，从而允许人工监督，同时显着提高规模和速度。
行业分析师 IDC 将决策智能定义为“一种学科和技术，通过完全或部分自动化决策过程中的所有步骤来帮助组织设计、工程和编排决策。同样，Gartner 将其定义为“用于通过明确理解和设计决策方式以及如何通过反馈评估、管理和改进结果来改进决策的实用学科”。
传统的决策依赖于人类对数据的解释，无法跟上当今的速度和复杂性。企业现在需要的是决策智能——一种智能、可扩展的解决方案，用于持续优化决策。DI 不仅推荐最佳行动方案，而且从结果中学习并实时执行决策。结果是：整个企业的决策更快、更一致、更受监管。
决策智能的关键方面：
数据驱动的决策：使用实时、历史、结构化和非结构化数据来为作提供信息。
人工智能和自动化：应用逻辑和规则来自动执行决策，减少手动工作并提高速度。
情境感知智能：考虑每个建议中的业务目标、约束和环境。
情景规划：支持模拟多种结果，以支持更明智的选择。
持续学习：通过反馈循环提高决策质量。
决策智能将人类重新定位为决策架构师，负责设计决策方式。它根据数据类型在三个级别的人工智能参与中运行：
决策支持（人在循环中）：人工智能提供见解并使用替代路径执行模拟（例如，定价决策的场景建模）
决策增强（人机交互）：人工智能提供具有完整背景和可能影响的建议，人类最终决定执行、更改或拒绝决策（例如，供应商采购建议）
决策自动化（人为出圈）：人工智能在预定义的约束内自主做出决策并采取行动，并具有对行动的完全可审计性（例如，完全执行的物流优化）。
在各个层面，透明度和反馈都会提高决策质量。DI 将决策转变为结构化、可扩展的流程，从而推动可衡量的业务成果。
优势、功能、用例
为什么决策智能很重要？它有什么好处？
在当今快速变化的环境中，决策量和复杂性激增的企业来说，决策智能至关重要。它通过链接数据、建议和行动，实现更智能、同步的大规模决策，优化整个价值链的决策，帮助组织保持敏捷性和竞争力。
主要优势包括：
提高了决策的准确性和粒度。DI分析所有数据（结构化和非结构化数据），并应用分析和人工智能来提高决策质量。它支持、增强或自动化决策，其细节和准确性是仅靠人类判断无法实现的。
l 提高决策速度和效率。DI 通过提供实时建议和自动执行日常决策来减少手动工作，从而扩展整个组织的决策速度。
l 降低风险和不确定性。DI 模拟场景、发现潜在风险并帮助实施主动策略，从而提高合规性、减少意外和更明智的投资。
l 一致性和增强协作。DI 提供单一版本的事实，所有团队都可以通过仪表板和自然语言界面访问，确保决策逻辑一致且一致。
l 互联决策和持续学习。DI 将跨职能部门的决策联系起来，并不断学习，从而大规模优化决策。
决策智能是一种人工智能，旨在推动有形的商业价值和可衡量的投资回报率。例如，在供应链中，它通过更智能、更自动化的决策来降低成本、减少浪费、提高效率、改善库存控制并提高服务水平：
简而言之，DI 通过将 AI 的规模与人类判断相结合，实现更快、更好的决策，帮助组织从被动选择转变为主动战略执行。
什么是决策智能平台？
Gartner 将决策智能平台 （DIP） 定义为“用于创建支持、自动化和增强人类或机器决策的解决方案的软件，由数据、分析、知识和人工智能 （AI） 技术的组合提供支持。这些平台连接了数据和执行，将见解转化为及时的行动。
至少，一个真正的决策智能平台应该包含所有这些关键组件：
l 数据。它聚合和协调来自多个来源（结构化数据库、非结构化文本、物联网设备、云应用程序）的数据，以提供全面的视图。它从企业系统和外部来源提取数十亿笔事务并将其统一到一个开放、可组合的事务决策数据模型中。
l 自动化。它通过应用透明的业务规则和人工智能驱动的逻辑，反映了人类决策背后的动态思维。该平台可以在适当的情况下自动执行，同时仍然允许人类根据需要进行审查和控制。
l 可组合性。它是模块化、灵活且可配置的，使企业能够快速适应，而无需对系统进行检修。它允许组织组装决策流程、集成人工智能模型并构建满足特定需求的自定义界面。
此外，高级决策智能平台还包含以下组件：
l 智能。它利用人工智能使用历史和实时数据预测结果。它通过持续感知条件、分析变化和从结果中学习来支持决策自动化、增强和支持。随着时间的推移，这会创建一个自我改进的实时学习循环，随着不断变化的业务需求而发展决策模型。
l 参与。它利用代理人工智能，通过自然语言和交互式用户体验吸引用户。它解释了其推理，提供完整的数据可追溯性，并通过显示每个建议背后的“原因”（直至交易级别）来培养信任。
除了这些属性之外，许多决策智能平台还提供直观的仪表板、可视化分析和交互式报告，使业务用户无需深厚的技术专业知识即可获得数据洞察。
在 Gartner 决策智能平台市场指南中阅读更多内容。
决策智能平台的主要功能是什么？
强大的 DI 平台结合了数据、人工智能、工作流程自动化和用户交互方面的功能：
l 数据集成和实时处理
结构化和非结构化数据摄取
来自多个来源的数据集成和流式传输
数据协调
l 决策组合性
决策建模和编排设计
高级分析和复合 AI/ML 功能
用于测试潜在决策的模拟和建模功能
用于决策推理的 AI 代理
建议最佳选择的推荐引擎
l 以决策为中心的参与
以决策为中心的界面
用于对话洞察的自然语言处理
用于测试潜在决策的模拟和建模功能
提供上下文信息的可视化技术
l 学习与可审计性
从每一个决策中不断学习
决策类型、决策数量、结果和批准的透明度和审计
l 企业级部署和安全性
保证数据治理、法规遵从性和基于角色的访问控制
扩展以处理全球运营中复杂的多层决策流程
这些功能共同帮助公司跨职能和时间范围标准化和扩展决策。DI 平台创建一致、可重复的流程，使组织能够快速适应、有效模拟结果并清晰地跟踪绩效。通过依靠数据和逻辑而不是直觉，他们减少了偏见并提高了客观性。这会形成一个更加敏捷、透明和可衡量的智能系统，该系统使战略和行动保持一致，以加速企业范围的转型。
谁使用决策智能，它解决了各行各业的哪些问题？
决策智能平台广泛应用于各个行业，尤其是那些依赖大量数据、快速决策周期和复杂价值链的行业。
所有制造业
需求预测：预测需求波动并相应地调整库存水平。
库存废物管理：通过识别缓慢流动或过期的产品并提出缓解措施来减少浪费和降价。
物流优化：确定最有效的运输路线，以降低成本、交货时间和碳排放。
仓库管理：自动补货并优化仓库空间利用率。
控制塔可见性：提供实时洞察以主动管理中断。
零售和消费品业
价格优化：根据需求、竞争和库存水平动态调整定价。
库存补货：确保产品在需要的时间和地点可用。
索赔管理：提取非结构化索赔数据、验证索赔和自动处理索赔。
生命科学与制药业
药品供应链管理：确保药物的及时分发。
临床试验优化：确定最佳患者队列和试验地点。
能源与公用事业
可持续发展规划：帮助企业高效实现碳减排目标。
金融服务及银行业
欺诈检测：实时识别欺诈交易。
风险评估：自动化信贷和贷款审批流程。
特别是，运营极其复杂的大型公司为决策智能提供了出色的用例——既可以协调他们在多个系统中生成的所有数据，也可以大规模数字化、增强和自动化决策。通过解决低效率、改进预测和降低风险，决策智能平台使这些行业的组织能够提高绩效、降低成本并推动更好的战略成果。
与其他工具和学科的区别
决策智能与其他分析工具有何不同？
决策智能超越了传统分析。商业智能 （BI） 工具专注于通过报告、仪表板和历史趋势描述所发生的事情，而 DI 集成了预测性和规范性分析来指导接下来应该发生的事情。
与需要人工解释的静态 BI 仪表板不同，DI 平台使用 AI 进行实时调整。它们模拟场景、优化建议并使决策与战略目标保持一致，使其更具活力和可作性。最后，DI 将数据转化为不断学习和改进的智能决策。
决策智能 （DI）与商业智能 （BI） 有何不同：
| 商业智能 （BI） | 决策智能 （DI） |
重点 | 提供报告和分析 | 提供决策支持、增强和自动化 |
输出 | 呈现数据可视化 | 提供预测、建议和自动作 |
范围 | 具有描述性和诊断性 | 规范性和主动性 |
学习 | 无需学习即可生成静态报告 | 从决策结果中不断学习 |
简而言之：DI 平台不仅分析数据，还根据数据采取行动。他们实时自动执行日常决策并支持战略决策。
规划解决方案与决策智能平台有何不同？
规划工具和 DI 平台都支持决策，但在适应性、智能和执行力方面有所不同。
DI 平台与规划解决方案有何不同：
| 规划解决方案 | DI 平台 |
主要目标 | 用历史数据、假设和预测模型构建静态计划 | 实现实时决策、自动化和持续学习结果 |
范围 | 支持结构化的定期规划周期和场景分析 | 涵盖决策的端到端执行 - 从战略到运营和情境。 |
时间范围 | 专注于长期和定期规划周期。 | 专为实时、近期和长期决策而设计。 |
计划执行 | 生成需要手动实施和跟踪的计划。 | 推荐最佳决策并在需要时采取自主行动。 |
适应性 | 随着情况的变化，计划通常很快就会过时。 | 动态调整以适应实时数据、事件和信号。 |
数据处理 | 使用历史数据和结构化数据进行预测 | 处理来自不同来源的实时、结构化和非结构化数据 |
人工智能和机器学习 | 通常仅限于预测和优化模型 | 使用 AI 进行持续学习、自动化和情境决策 |
决策学习 | 不要从过去的计划或决定中吸取教训 | 不断从决策和结果中学习，并随着时间的推移而改进 |
技术堆栈集成 | 通常需要与执行系统手动集成。 | 与 ERP、CRM、SCM 和外部平台无缝连接。 |
人类与人工智能协作 | 要是人为驱动的，需要分析师解释计划并采取行动 | 通过 AI 增强或自动决策，实现人机协作 |
简而言之：计划工具只是预测。DI平台在整个企业中实时推荐并采取行动，并具有不断发展的智能。
决策智能和数据科学有什么区别？
决策智能和数据科学协同工作，但服务于不同的目标。数据科学侧重于使用统计、机器学习和人工智能从数据中提取见解。它可以识别模式、预测趋势并构建模型来解释复杂的数据集。DI 将这些见解转化为行动，将其整合到决策中，以提供优化的结果。
主要区别包括：
目的。数据科学产生见解;DI 使用它们来改进决策。
范围。数据科学以分析和建模为中心;DI 将见解嵌入到工作流程、自动化和策略中。
最终用户影响。数据科学支持分析师;DI 为整个企业的决策者和系统提供支持。
自动化。DI 强调实时、人工智能驱动的动作;数据科学通常需要人工解释。
数据科学建立理解。决策智能确保理解推动现实世界的重要决策。
人工智能在决策智能中的作用
人工智能与决策智能有何关系？
决策智能应用人工智能来优化决策。人工智能是更广泛的领域——学习、推理和预测的机器——而 DI 是这些功能的有针对性的应用。
以下是人工智能如何为 DI 提供支持：
预测能力。人工智能分析过去和现在的数据以预测结果并推荐后续步骤。
决策自动化。人工智能处理日常和复杂的选择，减少手动工作并提高速度。
持续学习。机器学习模型通过反馈和结果随着时间的推移而改进。
认知增强。人工智能提供见解、标记异常情况并自我解释——促进信任和透明度。
实时数据处理。从结构化输入到非结构化输入，人工智能可以实现即时分析和响应。
人工智能包括机器学习、优化、规则引擎、NLP 和图形技术。DI 将这些融合到复合 AI 中——一个强大的堆栈，可提高准确性、适应性和影响力。人工智能是引擎;决策智能使其有目的地驱动，使行动与战略和人类判断保持一致。
什么是代理人工智能，它如何超越其他人工智能方法增强决策智能？
Agentic AI 是下一个飞跃。它不会取代预测性或生成式人工智能，而是放大了它们。它创造了一个更具凝聚力、更有能力的决策系统。
预测性人工智能通过预测和场景模型提供远见。
生成式人工智能可实现直观的交互并生成清晰、用户友好的内容。
代理人工智能将这些优势与自主推理和执行融合在一起。
代理人工智能旨在做出复杂的决策并自行适应，成为自我优化的引擎。它不仅推荐，而且采取行动。它非常适合供应链、定价和运营等领域，在这些领域，快速、微调的决策至关重要。借助代理人工智能，DI 平台从被动系统发展成为主动、自我改进的生态系统，从而推动创新和效率。
举个例子：预测性人工智能发现需求激增;生成式人工智能帮助用户解释数据;代理人工智能评估影响、重新分配库存并采取行动——让人类在此过程中了解情况。当与决策智能相结合时，代理人工智能使企业能够构建与市场一起移动而不是落后的智能、自适应系统。敏捷性成为内置的。
使用平台部署决策智能
公司如何开始使用决策智能？
为了有效地部署决策智能，公司应该采取结构化的方法：
确定决策挑战。查明决策缓慢、容易出错或过度依赖直觉的地方。
评估数据可用性和质量。确保访问干净、相关且全面的数据。
实施决策智能平台。选择一个与现有系统集成并支持分析、自动化和基于人工智能的决策支持的平台。
培训团队并建立数据驱动的文化。提高员工的技能，并促进重视数据而非直觉的心态。
从高影响力的用例开始。专注于预测、风险或供应链等领域，以展示早期价值。
监控、测量和优化。跟踪结果、微调模型并持续改进。
这种方法可帮助组织转向更快、更智能、更高效的决策。
以下是公司从明确的业务挑战开始、应用 DI 并取得更强大成果的真实示例：
一家全球钢铁制造商使用 DI 来确定延迟发货的根本原因，建议采取行动，并在发生延误时改善沟通和客户服务。
一家石化公司部署 DI 以提高运输性能，获得整个供应链（包括第三方运营）的实时可见性。
一家全球制药公司使用 DI 通过同步来自多个 ERP 系统的数据来生成不同产品的 ATP（可承诺）估算，从而帮助客户了解何时收到订单、何时发货以及预计何时交付。
什么是决策智能技能？
决策智能技能是内置于决策智能平台中的模块化功能。它可以自动化或协助特定领域的决策，其功能类似于虚拟助手中的人工智能技能——提供具有透明度和持续学习的上下文建议。
每项技能都提供具有四个核心功能的有针对性的解决方案：
数据集成。将数据提取并协调到一个通用模型中。
分析与建模。应用 ML、模拟和其他针对手头决策量身定制的计算。
数字化逻辑和流程。对业务规则和用户交互进行编码。
执行。将决策推回执行系统。
示例包括：
后勤。优化路线和模式，以提高成本、速度、服务和可持续性。
需求预测。使用历史模式和外部变量预测趋势。
库存平衡。最大限度地减少缺货和库存老化，适应实时供需变化。
可用性承诺。分析库存和交货时间，以提供准确的交货承诺。
关税影响缓解。对贸易方案进行建模并找到成本较低的采购替代方案。
技能允许企业根据自己的需求定制决策能力，从而增强 DI 平台。随着您添加更多技能，您可以重复使用共同的核心元素并交换信息，随着时间的推移，使技能更智能、更高效。
什么是自助式决策智能？
自助式决策智能将 DI 工具交到业务用户手中，无需深厚的技术专业知识。借助直观的界面和低代码或无代码设置，非技术团队可以更快地根据见解采取行动。
自助式 DI 使用户能够：
无需编码即可构建和测试决策模型。
通过清晰的仪表板了解 AI 驱动的建议。
运行方案并比较决策路径。
以最少的 IT 参与自动执行决策。
这种可访问性扩大了采用范围并推动了数据支持的决策文化，从而增强了整个组织的敏捷性。
决策智能在企业堆栈中的位置？
决策智能构成了企业技术堆栈中的关键层。它连接原始数据、AI 洞察和执行，连接分析、自动化和作系统。
随着组织采用 DI，堆栈将演变成更简单、更精简的东西：
记录系统（ERP、CRM、POS 等）变得更加自动化，减少了手动工作。
智能系统的出现可以协调跨职能部门的决策，将人工智能见解与人类输入相结合。
随着这种转变，决策将变得流畅和动态，允许人类根据所需的自动化水平在循环中、在循环中或在循环外进行作。
这种整合将决策从僵化和被动转变为流动和动态。人类可以根据需要随时了解情况、走出去或监督。
通过跨堆栈集成，决策智能可以实现更快、更准确和自动化的决策，使组织能够提高绩效、降低风险并在快速变化的世界中保持竞争力。
准备好做出更明智的决策了吗？
企业做出决策的方式正在不断发展。您的公司会引领变革还是落后？决策智能为更具战略性、数据驱动和自动化的决策提供了一条清晰的途径。探索决策智能如何改变您的业务。
关注Together规则引擎官网阅读更多精彩内容。。。
