في نهاية العام الماضي ، صنفت شركة Gartner ، وهي شركة أبحاث واستشارات متخصصة في أسواق تكنولوجيا المعلومات ، Decision Intelligence ضمن أفضل اتجاهات تكنولوجيا المعلومات لعام 2022. في الوقت نفسه ، توجد بالفعل أمثلة للتطبيق الناجح للتكنولوجيا في مجال الأعمال ، والتي ، جنبًا إلى جنب مع التوقعات الإيجابية للخبراء ، تخرجها من فئة "مصطلحات الموضة" إلى مستوى مختلف تمامًا. دعنا نتحدث عن تعقيدات استخدامه والفروق الدقيقة التي يجب أن تدركها المؤسسات التي تقرر تنفيذ التكنولوجيا في المستقبل القريب.

ما المقصود بذكاء القرار أو "ذكاء القرار"

غيّرت الرقمنة العالمية والوتيرة المتسارعة للحياة نهج ذكاء الأعمال. على مدى العقد الماضي ، أصبحت أساليب صنع القرار التقليدية في الشركات أقل فاعلية وأقل فاعلية ، وتم استبدالها بشكل متزايد بالتقنيات التي تتضمن قدرات الذكاء الاصطناعي (AI).

تعمل الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي بكميات كبيرة من البيانات ، وبناءً عليها ، وباستخدام خوارزمية معينة ، تصوغ الحلول الأكثر فاعلية للمهام. حتى وقت قريب ، كان تشغيل هذه الأنظمة يقتصر على تحليل المؤشرات الرياضية. تغير كل شيء مع ظهور ذكاء القرار.

ذكاء القرار (DI) هي تقنية لصنع القرار تجمع بين المعرفة الأساسية من علوم البيانات التطبيقية والعلوم الاجتماعية وعلوم الإدارة. وهذا يعني أن DI ، بالإضافة إلى الكمية ، تعمل مع عوامل نوعية و "عاطفية". بمساعدتها ، يمكن للمديرين التنفيذيين في الشركة اتخاذ القرارات وفقًا للوضع السياسي والمزاج السائد في المجتمع - التفاصيل الدقيقة المهمة للقطاع الاقتصادي وسوق الأوراق المالية وعدد من المجالات الأخرى. هذا هو الاختلاف الأساسي بين أنظمة DI وأنظمة اتخاذ القرار الأخرى: فهي تستند إلى المعرفة التجارية ، وليس على إتقان الخوارزميات.

ماذا يتكون نظام اتخاذ القرار الذكي من

نظام DI هو مجموعة من التقنيات والخوارزميات (الشكل 1).

الصورة 1

ضع في اعتبارك الكتل التي تكمن وراء أي نظام DI:

التعلم الالي. المعالجة الحسابية للبيانات المهيكلة واتخاذ القرارات وفقًا للمعايير المحددة.

تعلم عميق. ترقية التعلم الآلي: إنشاء مقترحات بناءً على القرارات السابقة ونتائجها.

النمذجة المرئية للحلول. عرض مرئي للحلول ونتائجها لتحسين جودة تحليلها.

نمذجة الأنظمة المعقدة. قم ببناء منطق أعمال معقد سريعًا استنادًا إلى البيانات والقواعد والغرض الموجودة.

التحليلات التنبؤية. بناء أدق التنبؤات من خلال بناء نماذج رياضية ذاتية التعلم.

DI هي محاولة لتضخيم فوائد الذكاء الاصطناعي بقوة التفكير البشري ، وفتح مجموعة من الفوائد التجارية.

1. تحسين دقة القرارات المتخذة لنلق نظرة على كيفية قيام DI بتحسين دقة قرارات خدمات البث. تقدم منتجات البرامج الحالية مع نموذج AI استنادًا إلى تفضيلات الشخص فقط: ما هي المعلمات التي حددها أثناء التفويض ، وما ينظر إليه غالبًا أو يقود في البحث.

يمكن أن تضيف DI عوامل خارجية إضافية إلى جمع بيانات المستخدم. بمعنى ، التركيز ليس فقط على تفضيلات الشخص ، ولكن أيضًا على الموسمية والطقس الحالي في المنطقة وحتى الإجازات القادمة. سيساعد هذا النظام على إنشاء قائمة أكثر تخصيصًا من الأفلام المثيرة للاهتمام وذات الصلة بمستخدم معين.

لنفترض أن الخدمة تعلم أن هناك الآن ناقصًا طفيفًا خارج النافذة واحتمالية عالية لهطول الأمطار على شكل ثلج ، وأن المستخدم N مهتم بنشاط بالرياضات الشتوية. لذلك ، يمكن أن يوصى بمشاهدة أفلام وثائقية عن المتزلجين على الجليد.

يبدو أنه لا يمكن رقمنة العوامل العاطفية. لكنها لا:

يمكن التنبؤ بالعواطف بشروط ، لأنه من خلال تقييم طبيعة الحدث ، يمكن للمرء أن يتنبأ بتأثيره على المجتمع.

هناك أنماط سلوك للناس في مجال نشاط معين. إذا كنا نتحدث عن سوق الأوراق المالية ، فغالبًا ما تتغير أنماط سلوك المستثمرين بمرور الوقت - حيث يغمرون أنفسهم في الموضوع. لنفترض في البداية أن الشخص يشتري الأسهم فقط ، ثم يضيف إليها السندات وينوع محفظته ، ويوازنها عند مستوى 50/50 لتقليل مخاطر الاستثمار. لذلك يمكن للنظام مع DI أن يأخذ هذه التغييرات في الاعتبار في توقعاته للعملاء.

يمكن أن ترتبط الأنماط المختلفة لسلوك الناس أيضًا بالنتائج التي يسعون إليها. على سبيل المثال ، يتوقع المستثمر المحافظ بشكل مشروط ربحًا صغيرًا ولكنه ثابتًا بنسبة 7-9٪. يأخذ النظام مع DI هذا في الاعتبار أيضًا. وهو يبحث عن مثل هذه الحلول حتى يحصل المستخدم على أقصى فائدة متوقعة بناءً على تفضيلاته.وبالتالي ، فإن الأنظمة التي تعتمد على DI ، على عكس الأنظمة التي تعتمد فقط على العقلانية الرياضية ، تساعد في اتخاذ قرارات أكثر موضوعية وشخصية ، والاستجابة للطلبات والتوقعات البشرية.

2. توفير وقت الشركة تساعد DI على تقليل الوقت والجهد المرتبطين بإنشاء وتطوير ونشر منطق الأعمال المعقد. في المرحلة الأولية ، يشارك الموظفون في تكوين بيانات الإدخال وتحديد الأهداف.

ثم بعد ذلك يستغرق النظام وقتًا طويلاً - تحليل البيانات واتخاذ القرار -. لذلك ، يمكن لموظفي الشركة التركيز على النتيجة: تقييم صحتها وقابليتها للتطبيق في حالة معينة وقدرة الشركة على حل المشكلة بطريقة معينة.

3. زيادة كفاءة الأعمال من أهم أولويات معظم الشركات الحديثة القدرة على الاستجابة السريعة لتغيرات السوق من أجل تلبية احتياجات العملاء. يؤثر هذا بشكل مباشر على أداء العمل: فكلما تم اتخاذ القرارات بشكل أسرع وكلما زادت قوة ارتباطها بالواقع ، زاد رضا الجمهور.

بالإضافة إلى ذلك ، تساعد الحلول المخصصة ، التي تركز بشكل صارم على الأهداف الحالية ، على تحقيق أقصى قدر من النتائج. لذلك ، فإن المستقبل ينتمي إلى تلك الشركات التي تعتمد أنشطتها على التحليلات عالية الجودة وقدرات الذكاء الاصطناعي.

هل من الممكن إخراج شخص من معادلة اتخاذ القرار بمساعدة DI

يجب على الشخص المشاركة في جميع مراحل نظام DI:

1. التعريف وتحديد الهدف للنظام. تقع أصعب خطوة ومسؤولة على عاتق الشخص ، لأنه في هذه المرحلة يتم تشكيل أهداف العمل والتوقعات الخاصة بتحقيقها.

2. تنفيذ المشروع. من خلال التحكم في تشغيل نظام DI ، سيكون الشخص قادرًا على الالتزام بالهدف المحدد والتركيز على تفاصيل قواعد عمله ، وليس فقط على تحسين الخوارزميات.

3. اختبار النظام قبل التنفيذ. من المهم التأكد من أن شركة DI تقدم الحلول الصحيحة للمشكلات.

4. اتخاذ قرار بشأن الحاجة إلى تطبيق DI. يعد نظام اتخاذ القرار الذكي مناسبًا لتحليل بعيد كل البعد عن جميع العمليات. لذلك ، من المستحيل وضع تحليل الأعمال على هذه التكنولوجيا "على الدفق". في كل حالة ، يجب تقييم جدوى النهج ومناقشتها.

5. تقييم النتائج. بكل إمكانياتها ، بالطبع ، يمكن أن تكون شركة DI مخطئة. كمية كبيرة من البيانات ، من ناحية ، تجعل القرار أكثر توازناً ، من ناحية أخرى ، يمكن أن يكون مزحة قاسية. يحدث هذا عند حدوث خطأ كبير في القياسات. لذلك ، تحدد جودة بيانات الإدخال صحة نظام DI.

يبسط نظام DI جميع عمليات تحليل الأعمال ويوفر الوقت ويحسن دقة اتخاذ القرار ، لكنه لا يحرر الشخص من هذه السلسلة.

في أي الحالات ستستفيد الشركة من ذكاء اتخاذ القرار

تتمثل إحدى التأثيرات الرئيسية لتطبيق نظام DI في زيادة كفاءة الأعمال. ومع ذلك ، تركز منتجات البرامج هذه على المجالات التي تحتاج فيها إلى اتخاذ قرارات سريعة ، حيث تتغير البيانات باستمرار ، وتعتمد النتائج بشكل كبير على العوامل النوعية. بالنسبة للشركات الثابتة ، فإن استخدام تقنية Decision Intelligence ليس عمليًا.

بالإضافة إلى ذلك ، عند التفكير في إدخال نظام ذكي لاتخاذ القرار ، يجب على الشركة فهم الأهداف التي تسعى لتحقيقها. دعونا نلقي نظرة على خطوط الأعمال حيث يمكن للمؤسسات الاستفادة بشكل كبير من تقنية DI واستخدامها لتحقيق أقصى استفادة من بياناتها.

سوق الأوراق المالية

تزيد تقنية معلومات القرار من إمكاناتها عند البحث عن حلول لعدد من المشكلات في القطاع المالي. تساعد التكنولوجيا في سد الفجوة بين ممارسات صنع القرار والطبيعة المعقدة للظروف الحالية. ويمكن رؤية ذلك بوضوح عند مقارنة DI مع سابقتها - نظام تنبؤي (التحليلات التنبؤية) ، والذي يعمل فقط مع العوامل الكمية.

في التمويل ، على سبيل المثال ، حقيقة أن سعر أسهم شركة معينة يتغير على مدى فترة طويلة من الزمن. بناءً على هذه المعلومات ، تم بناء نموذج انحدار مع رسم بياني. ويحاول النظام تخمين التبعية التي سيتبعها من أجل حساب ارتفاع الأسعار في المستقبل. النموذج قابل للتدريب: إذا تغيرت البيانات ، فسيتم إعادة بنائه ، مما يؤثر بشكل إيجابي على دقة القرارات المتخذة.

لكن التحليلات التنبؤية لا تأخذ في الاعتبار العوامل العاطفية - الأحداث السياسية والتغيرات الاجتماعية والموسمية ، والتي لها تأثير كبير ، وأحيانًا كبيرًا جدًا ، على قيمة الأسهم. هذه البيانات ستجعل النموذج أفضل والقرارات أكثر دقة. كما هو الحال في أنظمة DI.

الرعاية الصحية

في مجال الرعاية الصحية ، يمكن استكمال هذه الأنظمة بالمعرفة (الحقائق) حول المرضى. ضع في اعتبارك حالة استخدام DI في الأمراض الجلدية. توجد الآن طرق للكشف عن سرطان الجلد من صورة فوتوغرافية للمريض ، ولكن مع النهج الكلاسيكي لاستخدام الذكاء الاصطناعي ، والتعلم الآلي ، والديل ، يمكن حدوث خطأ نتيجة للخوارزمية.على سبيل المثال ، ستعطي الخوارزمية التي تستند إلى صورة تظهر فيها الخطوط العريضة غير الواضحة للحمة احتمالية عالية للإصابة بمرض في المستقبل. في الوقت نفسه ، مع الأخذ في الاعتبار عرق المريض ومنطقة إقامته الدائمة وعوامل أخرى ، يمكن تقليل خطر الإصابة بسرطان الجلد إلى الصفر.

من ناحية أخرى ، سيتخذ نظام DI القرار بنفس طريقة الطبيب ، الذي لا يركز فقط على المكون البصري ، ولكن أيضًا على عدد من العلامات المحددة ، وهو نوع من تاريخ المريض الذي تم جمعه. لهذا السبب ، في حين أن مثل هذه الأنظمة ليست شائعة ، لا يحب الأطباء إجراء التشخيص باستخدام تقنية المعلومات ، "بالصور" ، ويوصون باستشارات وجهاً لوجه.

تصدير البضائع

يمكن أن يتأثر تشكيل سياسة تصدير السلع والخدمات بالعديد من العوامل ، وليس فقط العوامل الكمية. يصدر نظام DI قرارًا بشأن بيع السلع والخدمات للتصدير ، مع مراعاة الوضع الجيوسياسي الحالي ووفقًا للسياسة المحلية للدولة. لذلك ، ستأخذ شركة DI في الحسبان وجود العقوبات ، والعبء الضريبي ، والإعانات المحتملة ، وما إلى ذلك. ما هو مهم ، لأنه في بعض الأحيان تشير هذه العوامل إلى أن بيع السلع والخدمات في السوق المحلية في هذه المرحلة يكون أكثر ربحية من التصدير.

مستقبل استخبارات القرار

من الممكن أنه بفضل DI ، لن تظهر العديد من الأنظمة الجديدة فحسب ، بل سيكون هناك أيضًا تعديل للمنتجات المستخدمة منذ فترة طويلة لذكاء الأعمال. قد تصبح التكنولوجيا البنية الفوقية التالية على قدرات الأنظمة الحالية (الشكل 2).

الشكل 2

كما هو مبين في الشكل ، سيتألف النظام المعدل لذكاء الأعمال من عدة طبقات:

1. أجهزة الاستشعار التي تجمع المعلومات الأولية.

2. نظام محاسبة مبني على أساس البيانات المعالجة من أجهزة القياس.

3. مركز المراقبة يبث مؤشرات الأداء الرئيسية المحسوبة على أساس النظام المحاسبي.

4. التحليلات التنبؤية ، في محاولة للتنبؤ بسلوك النظام في أفق زمني قصير.

5. نظام اتخاذ القرار (DI) ، والذي سيعتمد على مؤشرات مركز المراقبة ونظام التنبؤ.

بالنسبة للمستقبل المنظور ، يمكننا أن نقول على وجه اليقين أن التكنولوجيا ، بسبب تفاصيل المهام التي يتم حلها ، من غير المرجح أن تصبح في كل مكان. في الوقت نفسه ، ستكون DI جزءًا لا يتجزأ من عمليات ذكاء الأعمال لأنواع معينة من الشركات. أولئك الذين تتطلب أنشطتهم استجابة سريعة ولكنها في نفس الوقت متوازنة للعوامل الاجتماعية المتغيرة بسرعة.

bbabo.Net