У канцы мінулага гады даследчая і кансалтынгавая кампанія Gartner, якая спецыялізуецца на рынках інфармацыйных тэхналогій, аднесла Decision Intelligence да ліку галоўных IT-трэндаў 2022 гады. Разам з тым прыклады паспяховага прымянення тэхналогіі ў бізнэсе ёсць ужо цяпер, што ў сукупнасці са спрыяльнымі прагнозамі экспертаў выводзіць яе з разраду "модныя тэрміны" на зусім іншы ўзровень. Раскажам аб тонкасцях яе выкарыстання і нюансах, аб якіх трэба ведаць прадпрыемствам, якія вырашылі ўкараніць тэхналогію ў найбліжэйшай будучыні.

Што такое Decision Intelligence або «інтэлект прыняцця рашэнняў»

Глабальная цыфравізацыя і паскаральны тэмп жыцця змянілі падыход да бізнес-аналітыкі. Апошняе дзесяцігоддзе традыцыйныя метады прыняцця рашэнняў у кампаніях станавіліся ўсё менш эфектыўнымі, і на змену ім часцей сталі прыходзіць тэхналогіі, якія ўключаюць у сябе магчымасці Штучнага інтэлекту (ІІ).

Сістэмы, якія базуюцца на ІІ, аперуюць вялікімі аб'ёмамі дадзеных і на іх падставе з дапамогай зададзенага алгарытму фармулююць найболей эфектыўныя рашэнні пастаўленых задач. Да нядаўняга часу праца такіх сістэм абмяжоўваліся аналізам матэматычных паказчыкаў. Усё змянілася са з'яўленнем Decision Intelligence.

Decision Intelligence (DI) - гэта тэхналогія прыняцця рашэнняў, якая аб'ядноўвае ключавыя веды з прыкладнога напрамкі data science, сацыяльных навук і навукі кіравання. Гэта значыць DI, акрамя колькасных, аперуе якаснымі, "эмацыйнымі", фактарамі. З яе дапамогай кіраўнікі кампаній могуць прымаць рашэнні ў адпаведнасці з палітычнай кан'юнктурай і настроямі ў грамадстве - важнымі для эканамічнага сектара, рынку каштоўных папер і шэрагу іншых абласцей тонкасцямі. У гэтым прынцыповае адрозненне DI-сістэм ад іншых сістэм для прыняцця рашэнняў: яны грунтуюцца на веданні бізнэсу, а не на дасканаласці алгарытмаў.

З чаго складаецца сістэма інтэлектуальнага прыняцця рашэнняў

DI-сістэма ўяўляе сабой сукупнасць тэхналогій і алгарытмаў (Малюнак 1).

Малюнак 1

Разгледзім блокі, якія ляжаць у аснове любой DI-сістэмы:

Машыннае навучанне. Алгарытмізаваная апрацоўка структураваных дадзеных і вынясенне рашэнняў у адпаведнасці з зададзенымі параметрамі.

Глыбокае навучанне. Апгрэйд машыннага навучання: выпрацоўка прапаноў з улікам раней прынятых рашэнняў і іх вынікаў.

Візуальнае мадэляванне рашэнняў. Наглядная дэманстрацыя варыянтаў рашэнняў і іх вынікаў для павышэння якасці іх аналізу.

Мадэляванне складаных сістэм. Хуткае пабудова складанай бізнес-логікі на аснове наяўных дадзеных, правіл і мэты.

Прадыктыўная аналітыка. Выбудоўванне максімальна дакладных прагнозаў з дапамогай пабудовы саманавучальных матэматычных мадэляў.

DI з'яўляецца спробай узмацніць перавагі ІІ магчымасцямі чалавечага мыслення, якая адкрывае шэраг пераваг для бізнесу.

1. Павышэнне дакладнасці прымаемых рашэнняў Разбяром, як DI можа павысіць дакладнасць рашэнняў стрымінгавых сэрвісаў. Існыя праграмныя прадукты з ІІ фармуюць прапановы толькі на аснове пераваг чалавека: якія параметры ён паказаў пры аўтарызацыі, што часцей за ўсё глядзіць ці забівае ў пошуку.

DI можа дадаць да збору дадзеных аб карыстачы ўлік дадатковых вонкавых фактараў. Гэта значыць арыентавацца не толькі на перавагі чалавека, але і на сезоннасць, надвор'е ў рэгіёне і нават бліжэйшыя святы. Гэта дапаможа сістэме сфарміраваць больш персаналізаваны спіс фільмаў, якія цікавыя і актуальныя для канкрэтнага карыстальніка.

Дапушчальны, сэрвіс ведае, што цяпер за акном лёгкі мінус і вялікая верагоднасць выпадзення ападкаў у выглядзе снега, а карыстач N актыўна цікавіцца зімовымі выглядамі спорту. Таму яму можна рэкамендаваць да прагляду дакументальныя фільмы пра сноўбардыстаў.

Здаецца, што эмацыйныя фактары нельга аблічбаваць. Але гэта не так:

Эмоцыі ўмоўна прагназуемы, паколькі, ацэньваючы характар ​​той ці іншай падзеі, можна прадбачыць яго ўплыў на соцыум.

Ёсць шаблоны паводзін людзей у той ці іншай сферы дзейнасці. Калі мы гаворым аб рынку каштоўных папер, то часта шаблоны паводзін інвестараў з часам мяняюцца - па меры іх апускання ў тэму. Дапушчальны, спачатку чалавек купляе толькі акцыі, а затым дадае да іх аблігацыі і дыверсіфікуе свой партфель, балансуючы яго на ўзроўні 50/50 для зніжэння інвестыцыйных рысаў. Дык вось сістэма з DI можа ўлічваць гэтыя змены ў сваіх прагнозах для кліентаў.

2. Эканомія часу супрацоўнікаў кампаніі DI дапамагае скараціць час і намаганні, звязаныя са стварэннем, распрацоўкай і разгортваннем складанай бізнес-логікі. На пачатковым этапе супрацоўнікі займаюцца фармаваннем уваходных дадзеных і пастаноўкай мэты.

Затым усё самае працаёмкае - аналіз дадзеных і выпрацоўку рашэнняў - сістэма бярэ на сябе. Таму супрацоўнікі кампаніі могуць сфакусавацца менавіта на выніку: ацаніць яго карэктнасць, дастасавальнасць у канкрэтным выпадку і магчымасці кампаніі для рашэння задачы зададзеным шляхам.

3. Павышэнне эфектыўнасці бізнесу Адзін з галоўных прыярытэтаў для большасці сучасных кампаній - уменне хутка рэагаваць на змены рынку, каб задавальняць патрэбнасці кліентаў. Гэта наўпрост уплывае на эфектыўнасць бізнэсу: чым хутчэй прымаюцца рашэнні і чым мацней іх сувязь з рэаліямі, тым задаволеней аўдыторыя.

Апроч гэтага, персаналізаваныя рашэнні, строга арыентаваныя на бягучыя мэты, дапамагаюць дасягаць максімальных вынікаў. Таму будучыня за тымі кампаніямі, чыя дзейнасць грунтуецца на якаснай аналітыцы і магчымасцях ІІ.

Ці можна з дапамогай DI вывесці чалавека з раўнання прыняцця рашэнняў

Чалавек павінен удзельнічаць ва ўсіх этапах працы DI-сістэмы:

1. Вызначэнне і пастаноўка мэты перад сістэмай. Самы складаны і адказны крок кладзецца на плечы чалавека, бо на гэтым этапе фармуюцца бізнэс-мэты і чаканні па іх дасягненні.

2. Рэалізацыя праекта. Кантралюючы працу DI-сістэмы, чалавек зможа прытрымлівацца пастаўленай мэты і арыентавацца на спецыфіку правіл свайго бізнэсу, а не толькі на ўдасканаленне алгарытмаў.

3. Тэставанне сістэмы перад укараненнем. Важна пераканацца ў тым, што DI выдае карэктныя рашэнні задач.

4. Прыняцце рашэння аб неабходнасці прымянення DI. Сістэма для інтэлектуальнага прыняцця рашэнняў падыходзіць для аналізу далёка не ўсіх працэсаў. Таму нельга паставіць бізнэс-аналіз па гэтай тэхналогіі "на паток". У кожным выпадку мэтазгоднасць падыходу мусіць ацэньвацца і абмяркоўвацца.

5. Ацэнка вынікаў. Пры ўсіх сваіх магчымасцях, безумоўна, DI можа памыляцца. Вялікая колькасць дадзеных, з аднаго боку, робіць рашэнне больш узважаным, з другога - здольна згуляць злы жарт. Гэта адбываецца тады, калі пры вымярэннях была дапушчана вялікая хібнасць. Таму якасць уваходных дадзеных вызначае карэктнасць працы DI-сістэмы.

DI-сістэма спрашчае ўсе працэсы бізнес-аналізу, эканоміць час, павялічвае дакладнасць прыняцця рашэнняў, але яна не вызваляе чалавека з гэтага ланцужка.

У якіх выпадках кампаніі будзе карысны інтэлект прыняцця рашэнняў

Адзін з ключавых эфектаў ад укаранення DI-сістэмы - павышэнне эфектыўнасці бізнесу. Аднак такія праграмныя прадукты арыентаваны на тыя сферы, дзе трэба прымаць хуткія рашэнні, дзе дадзеныя ўвесь час змяняюцца, а вынікі вельмі залежаць ад якасных фактараў. Для статычных кампаній ужыванне тэхналогіі Decision Intelligence немэтазгодна.

Апроч гэтага, думаючы над укараненнем інтэлектуальнай сістэмы для прыняцця рашэнняў, кампанія павінна разумець, якія мэты яна пераследуе. Разгледзім напрамкі бізнесу, дзе арганізацыі могуць атрымаць вялікую карысць з тэхналогіі DI і з яе дапамогай выкарыстоўваць свае дадзеныя па максімуме.

Рынак каштоўных папер

Decision Intelligence максімальна раскрывае свой патэнцыял пры пошуку рашэнняў для шэрагу задач фінансавага сектара. Тэхналогія дапамагае ўхіліць неадпаведнасці паміж практыкай прыняцця рашэнняў і складаным характарам бягучых акалічнасцяў. І гэта добра прасочваецца пры параўнанні DI з яе папярэдніцай - прагнознай сістэмай (прадыктыўнай аналітыкай), якая аперуе толькі колькаснымі фактарамі.

У сферы фінансаў, напрыклад, фактам змены коштаў на акцыі вызначанай кампаніі на працягу вялікага прамежку часу. На аснове гэтай інфармацыі будуецца рэгрэсійная мадэль з графікам. І сістэма спрабуе адгадаць, па якой залежнасці ён пойдзе, каб разлічыць будучыя скокі кошту. Мадэль навучэнцаў: калі дадзеныя змяняюцца, то і яна перабудоўваецца, што станоўча ўплывае на дакладнасць прыманых рашэнняў.

Але прэдыктыўная аналітыка не ўлічвае эмацыйныя фактары - палітычныя падзеі, сацыяльныя змены і сезоннасць, якія аказваюць вялікі, часам нават вельмі вялікі, уплыў на кошт акцый. Гэтыя дадзеныя зрабілі б мадэль дасканалей, а рашэнні - дакладней. Як у сістэмах з DI.

DI-сістэма ж будзе прымаць рашэнне аналагічна лекару, які арыентуецца не толькі на візуальны складнік, але і на шэраг спецыфічных маркераў, свайго роду сабраны анамнез пацыента. Менавіта таму, пакуль такія сістэмы не распаўсюджаныя, лекары не любяць праводзіць дыягностыку з выкарыстаннем інфармацыйных тэхналогій, "па фота", і рэкамендуюць вочныя кансультацыі.

Будучыня Decision Intelligence

Не выключана, што дзякуючы DI не толькі з'явіцца шмат новых сістэм, але і адбудзецца мадыфікацыя даўно выкарыстоўваных прадуктаў для бізнэс-аналітыкі. Тэхналогія можа стаць наступнай надбудовай над магчымасцямі існуючых сістэм (Малюнак 2).

Малюнак 2

Як паказана на малюнку, мадыфікаваная сістэма для бізнэс-аналітыкі будзе складацца з некалькіх узроўняў:

1. Датчыкі, якія ажыццяўляюць збор зыходнай інфармацыі.

2. Уліковая сістэма, пабудаваная на аснове апрацаваных даных з прыбораў уліку.

3. Маніторынгавы цэнтр, які транслюе разлічаныя ключавыя паказчыкі эфектыўнасці на аснове ўліковай сістэмы.

4. Прагнозная аналітыка, якая спрабуе прадбачыць паводзіны сістэмы на кароткі гарызонт часу.

5. Сістэма прыняцця рашэнняў (DI), якая будзе засноўвацца на паказчыках маніторынгавага цэнтра і прагнознай сістэмы.

Што дакранаецца агляднай будучыні, то можна сапраўды сказаць, што тэхналогія ў сілу спецыфікі развязальных задач ці наўрад стане паўсюднай. У той жа час DI будзе неад'емнай часткай працэсаў бізнэс-аналітыкі для кампаній пэўных тыпаў. Тых, чыя дзейнасць патрабуе хуткай, але пры гэтым узважанай рэакцыі на імкліва якія змяняюцца сацыяльныя фактары.

bbabo.Net