AI自動決策：提升業務價值的新策略

如何利用人工智能為企業創造價值

許多組織目前正在考慮如何利用人工智能（AI）的潛力來推動業務轉型和改善運營效率。採取戰略性的方法來實施人工智能能幫助企業從探索性討論轉向具有實際影響的解決方案。

一個有前景的方法在於自動化決策，企業可以利用人工智能來推動業務價值的創造。實施自動化決策應用的第一步是識別具體的業務工作流程或使用案例，確定上游依賴關係，並將決策分解到最基本的層面。這一初步分析為識別適合的人工智能、機器學習、統計或自動化技術的應用提供了基礎。

涉及高頻次決策或非結構化數據（如合同、發票、備忘錄、月度報表、維修記錄或舊的運營報告）的工作流程是自動化的理想候選者。企業通常將這些解決方案應用於如對賬過程、審計、合規檢查、收入確認以及詐騙篩選/完整性驗證等工作流程。

開始進行自動化決策的過程通常涉及以下考量：

1. 流程識別：確定哪些具體流程或功能適合自動化。
2. 商業價值和影響：定義評估和測量解決方案的方法，以確保其提供明確的效益。
3. 團隊組成：選擇合適的團隊以確保成功實施。
4. 技術可行性：確保解決方案滿足技術要求，包括數據安全和整合。
5. 數據準備/數據治理：確認是否有足夠、準確和可靠的數據可用。
6. 數據管理：識別集中數據的機會。

為了最大化人工智能解決方案的價值，優先考慮以下四個關鍵要素：

1. 團隊組成

組建一支跨職能團隊是成功實施人工智能項目的關鍵。團隊需要一位高層贊助人來主導該計劃，明確其目標並分配必要的資源。團隊還應包括具備「專業知識」的人員，這些人需具備對流程的廣泛理解及特定決策的深入了解。

這些人員還需能夠解釋質量標準和評估機制，可能包括能夠概述整體工作流程的經理，以及理解特定功能領域細節的專家。此外，熟悉系統設計、人工智能和機器學習的技術人員也是必不可少的。通過聚集不同技能和知識的人員，團隊將能夠有效交付人工智能解決方案。

2. 決策管理

決策管理是一種框架，正確使用時能顯著提高人工智能實現可見商業成果的可能性。事實上，如果本傑明·富蘭克林今天還在世，他可能會說：「一盎司的決策管理勝過一百磅的治療。」

決策管理是一種方法論，正確使用能顯著提高人工智能解決方案實現可見商業價值的可能性。對於有興趣深入探討此主題的人而言，詹姆斯·泰勒的《數字決策：利用決策管理實現商業影響》提供了更深入的見解。

3. 數據管理

在探索性數據評估過程中，通常會遇到內部和外部數據集的差距和限制。幾乎所有組織都面臨類似挑戰，關鍵在於制定策略來應對這些差距。

許多商業領導者可能未意識到，人工智能和機器學習在縮小這些差距方面可以發揮重要作用，通過標準化、推測、推斷和分類數據來提升數據質量，以便進行後續的人工智能工作。正如最近的Gartner演示所示，「沒有準備好的數據不再是障礙。」

4. 組織準備

整合組織變革管理（OCM）對於成功採用和嵌入人工智能解決方案至關重要。識別培訓差距和技能提升機會是最大化投資回報率的關鍵步驟。若未充分準備，新技術往往無法帶來預期的結果，因為員工可能會回歸熟悉的方法，限制新工具的影響。提供必要的培訓和支持能夠使團隊充分發揮技術和工具的潛力，實現有意義和持久的轉型。

最終，成功實施自動化決策應用不僅僅是達成啟用階段，還需進一步培養對變革的擁有感和責任感。通過從結局開始思考，領導者可以建立一種文化，使人們能夠支持組織的目標，並通過在商業系統和運營模型中應用人工智能來推動增長。

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在當前瞬息萬變的商業環境中，人工智能的應用不僅是一種技術升級，更是一種戰略必需。透過有效的決策管理和數據治理，企業能夠在日益競爭的市場中獲得優勢。這篇文章強調了團隊組成和決策管理的關鍵性，這些都是推動企業成功實施人工智能的核心要素。隨著AI技術的發展，企業若能積極應對這些挑戰，將能在未來的商業生態中佔據一席之地。

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