Entscheidungsmanagement

Was ist Entscheidungsmanagement?

Entscheidungsmanagement bezieht sich auf die Nutzung von Technologie, um automatisierte Geschäftsentscheidungslogik über mehrere Anwendungen und Prozesse hinweg zu definieren, auszuführen, zu überwachen und zu optimieren. Es beinhaltet das Erfassen von Geschäftsregeln und Entscheidungslogik in einem zentralen Repository, das Testen und Simulieren dieser Regeln und deren Integration in operative Systeme und Prozesse, um die Entscheidungsfindung zu optimieren und zu automatisieren.

Entscheidungsmanagement-Plattformen, auch bekannt als Business Rules Management Systems (BRMS), bieten die Möglichkeit, Geschäftsregeln zu erstellen, zu speichern, zu testen und zu verwalten, die zur automatisierten Entscheidungsfindung verwendet werden können. Diese Regeln, bestehend aus "Wenn-Dann"-Logik-Aussagen, können miteinander verknüpft werden, um komplexe Entscheidungsprozesse zu modellieren, die mehrere Faktoren berücksichtigen. Die Regeln und Entscheidungslogik können interne oder externe Datenquellen aufrufen, um Erkenntnisse zu generieren, die in automatisierte Entscheidungen einfließen.

Arten des Entscheidungsmanagements

Je nach verwendetem Entscheidungsmanagement-Tool oder der Branche, in der ein Unternehmen tätig ist, wird eine der folgenden Arten des Entscheidungsmanagements genutzt.

• Regelbasiertes Entscheidungsmanagement: Dieser Ansatz kodiert Geschäftspolitiken, Vorschriften und Parameter in regelbasierte Entscheidungslogik. Es optimiert hochvolumige, sich wiederholende operative Entscheidungen in Prozessen wie Kreditvergabe, Schadensbearbeitung und Kunden-Onboarding. Die Entscheidungslogik bietet eine konsistente Möglichkeit, alltägliche Entscheidungen zu automatisieren.
• Prädiktives Entscheidungsmanagement: Dieser Typ wendet prädiktive Analysen und Datenwissenschaftsmodelle auf die Entscheidungsfindung an. Organisationen speisen historische Daten in Modelle ein, die Muster und Beziehungen identifizieren. Diese Modelle können dann in Apps und Systeme operationalisiert werden, die prädiktive Intelligenz nutzen, um Entscheidungen wie Kreditrisikobewertung und personalisierte Marketingangebote zu leiten.
• Adaptives Entscheidungsmanagement: Diese Systeme bieten die Möglichkeit, die Leistung von Entscheidungen in Echtzeit zu überwachen, Bereiche mit Verbesserungsbedarf zu identifizieren und dann Algorithmen zu verwenden, um die Entscheidungslogik selbst anzupassen und zu optimieren. Dies ermöglicht mehr Agilität bei sich ändernden Geschäftsbedingungen. Es ist in regulierten Branchen von entscheidender Bedeutung.

• Hybrides Entscheidungsmanagement: Angesichts der komplementären Stärken der verschiedenen Ansätze implementieren viele Organisationen hybride Systeme, die Regeln, prädiktive Modelle und Selbstanpassungsschichten kombinieren. Zum Beispiel könnte ein Kreditrisikomodell in eine Regel-Engine eingespeist werden, die Kreditrichtlinien für endgültige Kreditgenehmigungsentscheidungen enthält.

Vorteile der Nutzung von Entscheidungsmanagement

Entscheidungsmanagement bringt standardisierte, konforme und optimierte Entscheidungsfindung in Unternehmen, wie Finanzinstitute, die sich in komplexen, risikoreichen Umgebungen befinden. Es ist eine wertvolle Technologie zur Verwaltung von regulatorischen, marktbezogenen und finanziellen Risiken.

• Schnellere Produktinnovation: In Banken und Versicherungen erfordert die Einführung neuer Produkte behördliche Genehmigungen. Mit Entscheidungsmanagement können Organisationen schnell neue Produkte und Entscheidungslogik konfigurieren, um Compliance-Anforderungen zu erfüllen. Dies beschleunigt die Markteinführung personalisierter, wettbewerbsfähiger Angebote.
• Konsistente Kundenerfahrungen: Organisationen können sicherstellen, dass Kunden über alle Kanäle hinweg konsistente Ergebnisse erhalten, indem sie die Entscheidungslogik zentralisieren. Ein Kreditbewerber sollte beispielsweise die gleichen Entscheidungskriterien über Online-Anwendungen, persönlich, telefonisch usw. erleben. Entscheidungsmanagement ermöglicht eine einheitliche Entscheidungsfindung.
• Agilität bei sich ändernden Bedingungen: In dynamischen Finanzmärkten ist Entscheidungsflexibilität entscheidend. Entscheidungsmanagement ermöglicht es Institutionen, die Entscheidungslogik schnell an wirtschaftliche Veränderungen, Änderungen der Risikotoleranz und neue Wettbewerbsbedrohungen anzupassen. Diese geschäftliche Agilität hilft Finanzunternehmen, anpassungsfähig zu bleiben.
• Verbessertes Risikomanagement: Durch die Überwachung der Entscheidungsleistung können Institutionen risikoreiche Bereiche identifizieren und die Logik feinabstimmen, um Verluste zu minimieren. Adaptives Entscheidungsmanagement, ermöglicht durch Entscheidungsmanagement, ist entscheidend für das Finanzrisikomanagement.

Auswirkungen der Nutzung von Entscheidungsmanagement

Hier sind einige wichtige Auswirkungen der Nutzung von Entscheidungsmanagement in Unternehmen:

• Automatisiert wiederholte Entscheidungen: Entscheidungsmanagement-Plattformen ermöglichen es Unternehmen, hochvolumige, sich wiederholende operative Entscheidungen zu automatisieren, die klaren Regeln oder Richtlinien folgen. Dies verbessert die Effizienz und senkt die Kosten.
• Zentralisiert Entscheidungslogik: Entscheidungsregeln und Geschäftslogik können in einem zentralen Entscheidungs-Repository konsolidiert werden, anstatt über Anwendungen verstreut zu sein. Dies ermöglicht Konsistenz und Aufsicht.
• Bietet umsetzbare Erkenntnisse: Dashboards, Berichte und Analysen innerhalb von Entscheidungsmanagementlösungen helfen, Muster zu identifizieren, die Leistung zu überwachen und die Entscheidungsfindung kontinuierlich zu verbessern.

Grundelemente des Entscheidungsmanagements

Ein Entscheidungsmanagementsystem umfasst die folgenden Kernelemente:

• Geschäftsregel-Repository: Ein zentrales Repository zur Speicherung, Kategorisierung und Verwaltung von Geschäftsregeln. 
• Regel-Erstellungsoberfläche: Intuitive web- oder tabellenbasierte Oberfläche zum Schreiben von Geschäftsregeln ohne Programmierung, die natürliche Sprache und Vorlagen verwendet.
• Simulations-Engine: Ein Tool zur Validierung und zum Testen von Geschäftsregeln vor der Bereitstellung, um sicherzustellen, dass sie wie erwartet funktionieren.
• Entscheidungslogik-Laufzeit: Produktionsumgebung zur Ausführung von Geschäftsregel-Logik und zur Steuerung automatisierter Entscheidungen. Integriert sich in operative Systeme.
• Analyse-Dashboard: Berichte, Metriken und visuelle Analysen, die Einblicke in die Regelverwendung, Entscheidungen und Leistung bieten.
• Admin-Konsole: Verwaltungsportal zur Verwaltung von Regeln, Modellen, Regeltests, Laufzeitkonfiguration, Systemzugriff und Berechtigungen.

Best Practices für Entscheidungsmanagement

Um das Entscheidungsmanagement erfolgreich zu gestalten, befolgen Sie diese Best Practices:

• Definieren Sie die Governance klar: Etablieren Sie eine klare Governance für die Entscheidungslogik-Eigentümerschaft, Test-, Genehmigungs-Workflows und Produktionsüberwachung. Dies gewährleistet Verantwortlichkeit und Konsistenz. Ernennen Sie Entscheidungsbeauftragte für jeden Geschäftsbereich.
• Fangen Sie klein an, iterieren Sie schnell: Versuchen Sie nicht, alles auf einmal zu lösen. Identifizieren Sie einige Entscheidungen mit hoher Auswirkung und beginnen Sie mit dem Aufbau von Geschäftsregeln. Testen und verfeinern Sie iterativ. Sobald der Prozess ausgereift ist, erweitern Sie ihn auf andere Entscheidungsbereiche.
• Testen Sie Entscheidungen umfassend: Nutzen Sie Testwerkzeuge, um verschiedene reale Szenarien und Randfälle zu simulieren. Beheben Sie Logikfehler, bevor Sie in die Produktion gehen.

Entscheidungsmanagement vs. Geschäftsprozessmanagement (BPM)

Hier ist ein Vergleich zwischen Entscheidungsmanagement und Geschäftsprozessmanagement (BPM):

• Fokus: Entscheidungsmanagement optimiert und automatisiert Geschäftsregeln und Entscheidungslogik. BPM modelliert, automatisiert und optimiert umfassendere Geschäftsprozesse und Workflows.
• Zweck: Entscheidungsmanagement zielt darauf ab, spezifische Entscheidungen zu systematisieren und zu verbessern. BPM betrachtet End-to-End-Prozesse mit dem Ziel der unternehmensweiten Optimierung.
• Fähigkeiten: Entscheidungsmanagement-Fähigkeiten umfassen Regel-Engines, Simulation, Repositories und Analysen. BPM bietet Modellierungs-, Automatisierungs-, Überwachungs-, Optimierungs- und Simulationsfähigkeiten.

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