决策智能：优化决策过程

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  量子运行远见
• 2022 年 11 月 29 日

洞察总结

在快速数字化的世界中，企业正在利用决策智能技术来增强决策能力，利用人工智能将数据转化为可行的见解。这种转变不仅与技术有关，而且与技术有关。它还正在重塑人工智能管理和道德使用的工作角色，同时加剧对数据安全和用户可访问性的担忧。这些技术的发展反映了各行业数据知情策略的更广泛趋势，带来了新的挑战和机遇。

决策智能背景

跨行业的公司正在将更多的数字工具集成到其运营中，并不断收集大量数据。 然而，此类投资只有产生可操作的结果才有价值。 例如，一些企业可以使用决策智能技术做出快速有效的决策，这些技术利用人工智能 (AI) 从这些数据中获取见解并提供更明智的决策。

决策智能将人工智能与业务分析相结合，帮助组织做出更好的决策。 决策智能软件和平台使企业能够根据数据而不是直觉做出更明智的决策。 因此，决策智能的主要好处之一是它有可能简化从数据中获取见解的过程，使企业更容易通过分析进行检查。 此外，决策智能产品可以通过提供不需要对工人进行高度分析或数据培训的见解来帮助缩小数据技能差距。

Gartner 2021 年的一项调查显示，65% 的受访者认为他们的决策比 2019 年更加复杂，而 53% 的受访者表示，证明或解释他们的选择的压力更大。 因此，许多跨国公司都优先考虑集成决策智能。 2019年，谷歌聘请了首席数据科学家Cassie Kozyrkov，协助将数据主导的人工智能工具与行为科学相结合。 IBM、思科、SAP 和苏格兰皇家银行等其他公司也开始探索决策智能技术。

破坏性影响

决策智能帮助企业做出更好决策的最重要方式之一是提供对原本无法获得的数据的洞察。 该编程允许数据分析超出人类限制几个数量级。 

然而，德勤2022年的一份报告表示，问责制是支持企业人性化决策的基本特质。 强调虽然决策智能很有价值，但组织的目标应该是成为洞察驱动型组织 (IDO)。 Delloite 表示，IDO 专注于感知、分析收集到的信息并采取行动。 

此外，决策智能技术可以帮助企业实现分析民主化。 没有大型或复杂 IT 部门的公司可以与科技公司和初创公司合作，以获得决策智能的好处。 例如，2020 年，饮料跨国公司 Molson Coors 与决策智能公司 Peak 合作，深入了解其庞大而复杂的业务运营，并不断改进服务领域。

对决策智能的影响

决策智能的更广泛影响可能包括： 

• 企业和决策智能公司之间建立更多合作伙伴关系，将决策智能技术集成到各自的业务运营中。
• 对决策智能专家的需求增加。
• 组织更容易受到网络攻击。 例如，网络犯罪分子收集公司的决策情报数据或操纵此类平台，引导公司采取不利的商业行为。
• 公司越来越需要投资数据存储基础设施，以便人工智能技术能够访问大型数据集进行分析。
• 更多聚焦UI和UX的AI技术，让没有先进技术知识的用户也能理解和利用AI技术。
• 更加重视人工智能的道德发展，增强公众信任，政府制定更严格的监管框架。
• 就业模式发生转变，更多角色专注于人工智能监督和道德使用，减少对传统数据处理工作的需求。

需要考虑的问题

• 决策智能还能如何比人类决策过程更有效？ 或者使用决策智能还有哪些其他问题？
• 决策智能技术是否会在大型企业和小型企业之间造成更大的数字鸿沟？