商业智能(BI)平台正在蓬勃发展。通过添加人工智能和机器学习，公司正在将数据仪表板和业务分析转化为更全面的决策支持平台。这种向“决策智能”发展的趋势将使其复杂的工具组合越来越多地被嵌入到企业的工作流程当中，无论是在何时何地，决策者都将需要这些工具。
“决策智能就是企业处理大量数据以做出决策的能力，”Constellation Research的分析师Nicole France说。“这与商业智能要做的事情是一样的，但它在整个企业中都是可以访问的。”
决策智能的一些最明显的例子就是推荐引擎，它会使用分析来预测消费者会发现哪些产品最合适，或者下一步应该看哪些电影。France表示，这类工具提供了背景和相关选项，可以帮助人们做出更好的决策，并补充说，传统BI工具的仪表板和分析仍然很有价值，但决策智能将更容易被获得并具有相关性。
“对于前线人员来说，背景也很重要，”她说。“这其中有一定程度的复杂性，很难正确理解。目标是能够以一种清晰、易懂的方式来呈现事物，以便人们能够理解一些复杂的分析，并快速做出决策。”
决策智能的案例
新型冠状病毒的大流行加速了全球经济几乎每一个领域的数字化转型，而人工智能正日益成为这一领域的核心。451 Research所调查的公司中，95%以上的公司认为人工智能对数字化转型来说是重要的，其中有65%的公司认为人工智能非常重要。
根据一月底所发布的调查，去年美国人工智能的使用率比前一年上升了9个百分点，只有28%的公司表示，由于疫情的影响，他们放慢了人工智能项目的步伐。
人工智能正在流行的一个关键领域是数据和分析。根据RealBI在2021年对软件开发人员和IT领导者的调查，41%的公司发现访问数据和分析的请求有所增加，其中的一个主要原因是这让用户能够做出数据所驱动的决策。此外，调查显示，人们对将机器学习嵌入分析软件或仪表板的兴趣也越来越浓厚了，近16%的公司计划在不久的将来加入这项技术，而目前只有6%的公司在这么做。
例如，将人工智能或机器学习添加到商业智能平台中，使其能够通过在决策者需要的时间和地点提供上下文、预测和建议而演变为一种决策智能平台。
根据Gartner的数据，到2023年，超过33%的大型组织将有分析师练习使用决策智能。
这家研究公司将“决策智能”定义为一个框架，它使数据和分析的领导者能够根据业务结果和行为来设计决策模型和流程。在实践中，这意味着决策智能需要使用分析来帮助员工、客户或业务合作伙伴来做出决策，在他们需要的时间以及在他们需要的地方向他们提供数据、分析和预测。
随着决策智能开始成为业务流程的核心部分，决策将变得比以前更快、更容易和成本更低。
在加州机动车管理局减少排队
决策智能不仅可以帮助员工做出更好的决策，还可以帮助他们更快地做出决策。当人们在机动车管理局(DMV)排队等候时，后者将尤其重要，因为他们在那里的每一分钟都有感染致命疾病的风险。
“在我的世界里，决策智能不仅仅是分析和洞察，而且还能够做出决策，”加州车管所首席数字转型官Ajay Gupta说。“我们会在日常工作中使用人工智能，不仅仅是因为它能够告诉你需要做什么，还因为是它能够像其他人一样帮助你做决定。”
他说，该机构在流感大流行期间就开始实施了智能文档处理。它允许客户上传文件，并在到达车管所之前就发现他们是否丢失了任何东西。数字化转型平台供应商ABBYY帮助车管所完成了这个项目，其他工作则是由咨询公司User Friendly Consulting完成的。
“有一些会涉及计算机视觉的挖掘，”Gupta说。“人工智能是根据历史数据和我们所提供的训练来做出决定的。”他说，这个平台减少了人们带着正确的文件离开和回来的需要。“而且它也减少了交易时间，因为需要在窗口进行的处理更少了。”
例如，联邦政府正在推动将驾照升级为新的真实身份证格式，这将使人们在国内乘坐飞机变得更加容易。因此，许多加州居民需要进入车管所才能获得新的许可证。通过增加人工智能功能和提前上传文件的能力，加州车管所将需要亲自交易的时间从每人27分钟减少到了10分钟左右。
这在流感大流行期间起了很大作用，Gupta补充说。“你在拥挤的设施里待的时间越少，暴露的可能就越少。”另外，如果没有文件来回传递，病毒在纸面上传播的机会也更少了。
聊天机器人也能帮助回答车管所客户和员工所提出的基本问题，他说。“我们现在正在探索的一件事就是利用这一点来及时地培训技术人员。”
注入决策智能
加州车管所也在使用AI进行调度。由于大约有10000名员工在家、外地办事处和总部工作，要确保每个分公司的轮班都有足够的人手是很困难的。
今天，车管所的数据科学家正在对此进行分析，向地区经理和办公室经理提供建议。但该机构目前正在评估能否将决策智能嵌入非数据科学家员工所使用的系统平台，并有望在今年做出最终的供应商选择。
“有了新工具，它们将被联合起来，”Gupta说，并与工作流系统集成在一起。“这一切都将成为易于使用的界面的一部分，通过使用专为拥有良好用户体验而设计的现成产品。它将为员工创建一个增强的决策过程。”
最终的决定将取决于人，他说。“它提供了选项，创建可更改的日历，创建最佳的比较基准计划，但实际的触发器将由管理者触发。”
车管所目前正在评估的工具包括了注入街道交通数据的能力。该机构的网站已经包括了步行交通信息，可以帮助客户决定进入的日期和时间。这些信息还可用于安排工作班次。
“但在湾区和洛杉矶，交通和停车给现场办公室带来了很多干扰，所以我们正在考虑吸收那些有助于我们进行优化的数据，”Gupta说。
车管所还希望通过机器学习来帮助内部调查人员识别组织内外的浪费和滥用行为。“我们的目标是建立一个人类辅助决策智能模型，由我们的调查人员、行为科学家和数据官员来提供信息，”他说。
新型冠状病毒疫情加速了该机构的转型时间，车管所已经在朝着这个方向前进了，他说。
“我们已经能够很好地利用这场危机来帮助我们的客户使用AI、RPA和ML了。我希望我们能继续保持势头。“我希望新型冠状病毒会很快消失，但我们所做的会一直保持下去，”Gupta说。
决策智能的其他用例
网络安全是一个人们必须根据大量快速移动的数据来做出决策的领域，因为这对他们的公司来说会有很大的潜在风险。正如网络公司Cato Networks所显示的那样，AI和ML可以在帮助安全分析师做出更好的决策方面发挥作用。
“我们在Cato的一系列活动中大量使用了AI和ML，”该公司的研究团队负责人Avidan Avraham说。“例如，我们建立了一个信誉模型，它使用了我们所掌握的有关域或IP地址的所有信息。基于内部网络数据和开源的情报数据，它预测了存在恶意的可能性。”
这意味着威胁搜寻分析师可以优先考虑他们的调查，他说。
Cato建立了自己的技术来实现这一点，并使用了Amazon弹性MapReduce来训练自己的模型。Avraham说，公司已经使用该系统一年多了，效果很好，误报率也很低。“它已经嵌入了我们分析师的工作流程当中，”他说。“在我们建立这项技术之前，我们通常是手工进行分析的，因此，很明显，现在的分析过程要快得多了。”
决策智能还可以帮助公司变得更加一致。举个例子，一个银行职员正在做贷款批准的决定。
“在许多涉及个人的情况下，每个人都会有不同的背景，”普华永道的合伙人兼全球人工智能负责人Anand Rao表示。
公司有很多方法来实现一致性，比如通过培训，但是外部因素仍然会起到作用。例如，如果一个贷款官员今天过得不好。在这里，决策智能工具将可以提供上下文和建议，以帮助人们在业务流程中创建更多的一致性。
决策智能在其他企业领域的应用，包括客户关系管理和销售工具，也在增长当中--这并不奇怪，因为人类智能与人工智能的结合将有望增强决策过程。
