为什么选择决策智能平台，其必备功能是什么？

决策智能平台旨在使组织能够管理、执行和部署各种半自动化和全自动决策。

随着各种技术的出现，决策自动化正在引起广泛关注，这些技术经过精心设计，可帮助人工智能在多个组织和行业中无缝适应。然而，仍有近85% 的人工智能项目未能实现决策自动化目标。

另一个事实，只有不到10% 的人工智能试点项目将投入生产。在投资方面，2019 年组织在人工智能项目上的支出高达 375 亿美元。仔细观察就会发现，对于不会带来任何商业价值的项目，投资超过 337 亿美元。

这些报告和统计数据清楚地显示了人工智能投资的业务预期与人工智能驱动的投资计划的预期投资回报率之间的差距，特别是在决策自动化项目中。

幸运的是，组织可以通过采用Together规则引擎能改变这种局面。Together规则引擎也是决策智能平台，主要目标是通过为企业提供统一且通用的决策建模平台来弥合差距，该平台具有决策自动化的所有独特要求，特别是支持完全和半自动化的业务决策。

要拥有一个强大的决策智能平台，尤其是提供更高级别的智能自动化的平台，该、平台的设计应允许组织在不同级别和各种用例中无缝应用决策自动化。

为了使组织能够处理所有可能的决策情况，即从半自动到全自动，无论是概率还是确定性用例，决策智能平台的设计方式必须仔细结合流程自动化、数据和分析、业务规则、机器人技术，当然还有机器学习技术。更重要的是，决策智能平台还必须在必要时为无状态或有状态的决策过程提供人工干预的机会。Together规则引擎使你拥有这些能力。

    运营决策

无论为业务决策自动化部署了哪种技术，都需要彻底了解新的和现有的运营决策如何运作以及它们如何影响业务运营。为此，确保运营决策和决策建模都被视为决策智能平台的一部分至关重要。

业务规则

在考虑决策智能平台时，请记住，建模、理解和自动化业务规则至关重要。然而，必须注意的是，业务规则是组织不可或缺的一部分，并为决策自动化提供强大的解决方案;它需要成为决策自动化项目的一部分。请注意，不仅法律法规，甚至公司内部和外部政策和程序都是定义和管理业务规则的基础，作为内聚决策自动化模型的一部分。

数据和分析

在谈论数据和分析时，大多数人会想到仪表板、仪表和图形用户界面，它们对于沟通和显示见解至关重要。但你猜怎么着？数据和分析不仅仅是花哨的仪表板，尤其是在决策智能平台方面。数据和分析是收集、接收和连接到各种数据源的能力。从本质上讲，它应该使组织能够从收集的原始数据中共享所需的结构以进行决策。

机器学习

机器学习为我们提供了一个独特的机会，可以从数据中学习、识别模式、预测和分类，并具有一定的准确性。为此，很容易理解为什么机器学习是决策自动化和决策智能平台不可或缺的一部分。通过利用一些机器学习技术来挖掘规则，组织可以将其方法从概率模型更改为确定性模型。

决策机器人

决策自动化的一部分需要与系统、应用程序、表单进行密切交互，并从组织现有解决方案和流程的核心中访问数据。请记住，当人们需要与UI 交互以收集数据或将决策结果反映到系统中时，这些要求将涉及在决策自动化期间引入人工手动接触点。决策机器人将通过模仿人类交互将手动接触点无缝自动化作为整体解决方案的一部分，从而帮助应对这一挑战。

业务流程

业务流程将稳健地编排与决策自动化相关的前后活动。它还将帮助协调不同组件的交互，同时将人工干预作为决策智能平台的一部分。因此，流程编排是决策智能平台的一个重要方面。

以决策为中心的方法™

我们讨论的关于决策智能平台观点的大多数事情都与技术和工具密切相关。当然，这还不够，这就是原因。决策智能平台主要结合多种思维方式和技术来交付项目。然而，方法论确保与业务价值观保持一致，解决要制造什么、如何制作以及交付什么与工具同样重要。由于该平台是关于决策自动化的，因此看到以决策为中心的方法帮助组织缩小技术和业务目标、价值观之间的差距也就不足为奇了。

结论

总而言之，您必须了解，如果解决方案无法提供真正的业务价值，那么这些都不重要。我们的意思是：例如，如果解决方案没有改变组织行为，或者对业务运营的影响很小或没有影响，那么它就会导致许多问题，比如我们一开始为什么要这样做？这凸显了以决策为中心的方法™。Together规则引擎正是实现这些业务价值的载体，通过可视化决策模型的构建将您的管理渗透到您业务的方方面面。