Gestione delle decisioni

Che cos'è la gestione delle decisioni?

La gestione delle decisioni si riferisce all'uso della tecnologia per definire, eseguire, monitorare e ottimizzare la logica decisionale aziendale automatizzata attraverso più applicazioni e processi. Comporta la cattura delle regole aziendali e della logica decisionale in un repository centrale, il test e la simulazione di tali regole, e la loro integrazione nei sistemi e processi operativi per ottimizzare e automatizzare il processo decisionale.

Le piattaforme di gestione delle decisioni, note anche come sistemi di gestione delle regole aziendali (BRMS), forniscono le capacità per creare, archiviare, testare e gestire le regole aziendali che possono essere utilizzate per prendere decisioni automatizzate. Queste regole, costituite da dichiarazioni logiche "if-then", possono essere concatenate per modellare processi decisionali complessi che considerano molteplici fattori. Le regole e la logica decisionale possono richiamare fonti di dati interne o esterne per generare approfondimenti che alimentano le decisioni automatizzate.

Tipi di gestione delle decisioni

A seconda dello strumento di gestione delle decisioni utilizzato o del settore in cui opera un'azienda, verrà utilizzato uno dei seguenti tipi di gestione delle decisioni.

• Gestione delle decisioni basata su regole: Questo approccio codifica le politiche aziendali, le normative e i parametri nella logica decisionale basata su regole. Ottimizza le decisioni operative ad alto volume e ripetitive attraverso processi come l'origine dei prestiti, l'elaborazione dei reclami e l'onboarding dei clienti. La logica decisionale fornisce un modo coerente per automatizzare le scelte quotidiane.
• Gestione delle decisioni predittiva: Questo tipo applica l'analisi predittiva e i modelli di data science al processo decisionale. Le organizzazioni alimentano i dati storici nei modelli che identificano schemi e relazioni. Questi modelli possono quindi essere operativizzati in app e sistemi che sfruttano l'intelligenza predittiva per guidare decisioni come la valutazione del rischio di credito e le offerte di marketing personalizzate.
• Gestione delle decisioni adattiva: Questi sistemi forniscono capacità per monitorare le prestazioni delle decisioni in tempo reale, identificare le aree che necessitano di miglioramento e quindi utilizzare algoritmi per auto-regolarsi e ottimizzare la logica decisionale in tempo reale. Questo consente maggiore agilità alle condizioni aziendali in cambiamento. È strumentale nei settori regolamentati.

• Gestione delle decisioni ibrida: Dato i punti di forza complementari dei diversi approcci, molte organizzazioni implementano sistemi ibridi che stratificano regole, modelli predittivi e auto-regolazione. Ad esempio, un modello di rischio di credito potrebbe alimentare un motore di regole contenente politiche di credito per le decisioni finali di approvazione del prestito.

Vantaggi dell'uso della gestione delle decisioni

La gestione delle decisioni porta decisioni standardizzate, conformi e ottimizzate alle aziende, come le istituzioni finanziarie che affrontano ambienti complessi e ad alto rischio. È una tecnologia preziosa per gestire i rischi normativi, di mercato e finanziari.

• Innovazione del prodotto più rapida: Nel settore bancario e assicurativo, il lancio di nuovi prodotti richiede approvazioni normative. Con la gestione delle decisioni, le organizzazioni possono configurare rapidamente nuovi prodotti e logiche decisionali per soddisfare le esigenze di conformità. Questo accelera il time-to-market per offerte personalizzate e competitive.
• Esperienze clienti coerenti: Le organizzazioni possono garantire che i clienti ricevano risultati coerenti attraverso i canali centralizzando la logica decisionale. Un richiedente di prestito, ad esempio, dovrebbe affrontare gli stessi criteri decisionali tramite applicazioni online, di persona, al telefono, ecc. La gestione delle decisioni consente un processo decisionale unificato.
• Agilità alle condizioni in cambiamento: Nei mercati finanziari dinamici, la flessibilità decisionale è fondamentale. La gestione delle decisioni consente alle istituzioni di modificare rapidamente la logica decisionale in risposta a cambiamenti economici, cambiamenti nella tolleranza al rischio e nuove minacce competitive. Questa agilità aziendale aiuta le aziende finanziarie a rimanere adattabili.
• Miglioramento della gestione del rischio: Monitorando le prestazioni delle decisioni, le istituzioni possono identificare le aree ad alto rischio e perfezionare la logica per minimizzare le perdite. Il processo decisionale adattivo abilitato dalla gestione delle decisioni è fondamentale per la gestione del rischio finanziario.

Impatto dell'uso della gestione delle decisioni

Ecco alcuni impatti chiave dell'uso della gestione delle decisioni nelle aziende:

• Automatizza le decisioni ripetitive: Le piattaforme di gestione delle decisioni consentono alle aziende di automatizzare decisioni operative ad alto volume e ripetitive che seguono regole o politiche chiare. Questo migliora l'efficienza e riduce i costi.
• Centralizza la logica decisionale: Le regole decisionali e la logica aziendale possono essere consolidate in un repository decisionale centrale piuttosto che sparse tra le applicazioni. Questo consente coerenza e supervisione.
• Fornisce approfondimenti azionabili: Dashboard, reportistica e analisi all'interno delle soluzioni di gestione delle decisioni aiutano a identificare schemi, monitorare le prestazioni e migliorare continuamente il processo decisionale.

Elementi di base della gestione delle decisioni

Un sistema di gestione delle decisioni include i seguenti componenti principali:

• Repository delle regole aziendali: Un repository centrale per archiviare, categorizzare e gestire le regole aziendali. 
• Interfaccia di creazione delle regole: interfaccia intuitiva basata sul web o su fogli di calcolo per scrivere regole aziendali senza codifica che utilizza linguaggio naturale e modelli.
• Motore di simulazione: Uno strumento per convalidare e testare le regole aziendali prima della distribuzione per garantire che si comportino come previsto.
• Runtime della logica decisionale: Ambiente di produzione per eseguire la logica delle regole aziendali e guidare decisioni automatizzate. Si integra con i sistemi operativi.
• Dashboard analitico: Report, metriche e analisi visive che forniscono approfondimenti sull'uso delle regole, sulle decisioni e sulle prestazioni.
• Console di amministrazione: Portale di amministrazione per gestire regole, modelli, test delle regole, configurazione del runtime, accesso al sistema e permessi.

Best practice per la gestione delle decisioni

Per far funzionare la gestione delle decisioni, segui queste best practice:

• Definisci chiaramente la governance: Stabilisci una governance chiara per la proprietà della logica decisionale, i test, i flussi di lavoro di approvazione e il monitoraggio della produzione. Questo garantisce responsabilità e coerenza. Nomina steward delle decisioni per ciascun dominio aziendale.
• Inizia in piccolo, itera rapidamente: Non cercare di fare tutto subito. Identifica alcune decisioni ad alto impatto e inizia a costruire regole aziendali. Testa e affina iterativamente. Una volta che il processo è maturo, espandi ad altre aree decisionali.
• Testa le decisioni in modo estensivo: Sfrutta gli strumenti di test per simulare vari scenari reali e casi limite. Correggi gli errori logici prima di distribuire in produzione.

Gestione delle decisioni vs. gestione dei processi aziendali (BPM)

Ecco un confronto tra la gestione delle decisioni e la gestione dei processi aziendali (BPM):

• Focus: La gestione delle decisioni ottimizza e automatizza le regole aziendali e la logica decisionale. Il BPM modella, automatizza e ottimizza processi aziendali e flussi di lavoro più ampi.
• Scopo: La gestione delle decisioni mira a sistematizzare e migliorare decisioni specifiche. Il BPM guarda ai processi end-to-end con l'obiettivo di un'ottimizzazione a livello aziendale.
• Capacità: Le capacità di gestione delle decisioni includono motori di regole, simulazione, repository e analisi. Il BPM fornisce capacità di modellazione, automazione, monitoraggio, ottimizzazione e simulazione.

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