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Decision Automation: Automatisierung des menschlichen Entscheidungsprozesses

Decision Automation: Automatisierung des menschlichen Entscheidungsprozesses
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Das Ziel eines jeden Unternehmens besteht darin, schnell gute Entscheidungen zu treffen, die die Rentabilität erhöhen, die Effizienz steigern und die Kosten senken. Dazu müssen Unternehmen eine erstaunliche Menge an Daten verarbeiten. Die Bewertung und Einordnung dieser außergewöhnlichen Datenmengen ist selbst für erfahrene Manager eine echte Herkulesaufgabe, die kaum schnelle Entscheidungen zulässt. Der Lösung dieses Problems heißt Decision Automation (DA). Die Automatisierung von Entscheidungsprozessen eröffnet Unternehmen einen Weg, die Entscheidungsfindung zu optimieren, indem Regeln und Daten genutzt werden, um automatisch präzise, effektive und faktenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Was ist Decision Automation?

Eine Entscheidung ist nicht nur die Wahl zwischen definierten Handlungsalternativen, sondern umfasst den gesamten Prozess der Sammlung und Bewertung von Informationen über eine Situation, der Ermittlung eines Entscheidungsbedarfs, der Identifizierung relevanter Handlungsoptionen, der Auswahl der optimalen Aktion. Deshalb eignen sich Entscheidungsautomatisierungssysteme auch zur kompletten oder teilweisen Automatisierung von Entscheidungsprozessen. Bei Decision Automation (DA) trifft vereinfacht ausgedrückt ein Computerprogramm, das Daten, Regeln und Kriterien verwendet, und nicht der Mensch die Entscheidung. DA verwendet Künstliche Intelligenz, Daten und Geschäftsregeln, um Unternehmen dabei zu unterstützen, Entscheidungsprozesse in unterschiedlichen Bereichen zu automatisieren. Die Entscheidungsautomatisierung wird normalerweise auf routinemäßige und sich wiederholende Entscheidungen angewendet, die Teil der täglichen Aktionen eines Unternehmens sind. Diese Arten von Entscheidungen werden als operationell bezeichnet, was bedeutet, dass sie das Tagesgeschäft eines bestimmten Unternehmens bestimmen. Im Idealfall ist die Entscheidungsautomatisierung ein vollständig automatisierter Prozess, der aber einen gewissen Spielraum für menschliche Eingaben bietet. Generell ist bei DA ein menschlicher Entscheidungsträger in einer bestimmten Entscheidungssituation aber nicht mehr notwendig.

Stufen der Entscheidungsautomatisierung

Um spezifische Aktivitäten der Entscheidungsfindung zu identifizieren, stehen Entscheidungsmodelle wie die Beobachtungs-, Orientierungs-, Entscheidungs- und Handlungsschleife, kurz OODA-Schleife (observe–orient–decide–act) zur Verfügung. Dieses Modell wird nach seinem Schöpfer und Militärstrategen, Luftwaffenoberst John Boyd, auch als "Boyd-Zyklus" bezeichnet. Durch die Nutzung der OODA-Schleife können die verschiedenen Stufen der Entscheidungsautomatisierung - die vollständige Entscheidungsautomatisierung, die erweiterte Entscheidungsunterstützung und die Entscheidungsunterstützung - weiter charakterisiert werden, indem der Grad der Automatisierung jeder einzelnen Entscheidungsfindungsaktivität berücksichtigt wird.

Vollständige Entscheidungsautomatisierung

Die vollständige Automatisierung von Entscheidungen stützt sich auf präskriptive Analysen und, falls erforderlich, auch auf prädiktive Analysen. Die Entscheidungsfindung obliegt dabei allein dem System. Zu den Vorteilen gehören Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Konsistenz der Entscheidungsfindung, wobei die wachsende Verfügbarkeit von kontextbezogenen Daten und Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) genutzt werden. Bei der Entscheidungsautomatisierung werden die Aktivitäten Beobachten, Orientieren und Entscheiden vollständig automatisiert. Die Aktivitäten sind oft halbautomatisiert, da die Anwendung der Entscheidungsautomatisierung andere Systeme auslöst oder die Akteure benachrichtigt, die die Entscheidung durch Ausführung einer Aktion umsetzen. In den Fällen, in denen die Handlung ebenfalls voll automatisiert ist, ist das System "autonom" geworden.

Erweiterte Entscheidungsunterstützung

Die erweiterte Entscheidungsunterstützung ist eine teilautomatisierte Entscheidungsfindung, bei der der Mensch die endgültige Entscheidung trifft und die Wahl zwischen mehreren Entscheidungsalternativen hat. Die erweiterte Entscheidungsunterstützung, auch als Augmented Decision Support bezeichnet, schafft Synergien zwischen menschlichem Wissen und gesundem Menschenverstand einerseits und digitalen Technologien, die mit mehr Daten und größerer Komplexität umgehen können, andererseits. Bei der erweiterten Entscheidungsunterstützung werden Beobachten und Orientieren automatisiert, während Entscheiden halbautomatisiert ist, wobei eine präskriptive Analytik verwendet wird. Das System bietet dem Benutzer, der die endgültige Entscheidung trifft, Vorschläge an.

Entscheidungsunterstützung

Die Entscheidungsunterstützung begleitet die menschlichen Entscheidungen nur durch beschreibende, diagnostische oder prädiktive Analysen. Bei der Entscheidungsunterstützung ist nur das Beobachten in Bezug auf die Datenerfassung vollständig automatisiert. Orientieren ist halbautomatisch, indem es den Benutzern und Benutzerinnen, die noch eigene Schlussfolgerungen ziehen müssen, Einsichten bietet, bevor sie entscheiden und handeln können.

Vorteile der automatisierten Entscheidungsfindung

Decision Automation hat für Unternehmen mehrere Vorteile im Gepäck. Einer der wesentlichsten Vorteile ist die Fähigkeit, schnelle und fehlerfreie Entscheidungen zu treffen. Die Automatisierung wird rund um die Uhr auf Geschäftsentscheidungen angewendet und ermöglicht eine Konsistenz über alle Entscheidungen hinweg, die von einer Einzelperson oder einer Gruppe von Entscheidungsträgern nicht erreicht werden kann. Durch die explizite Modellierung von Entscheidungen herrscht immer Klarheit über die Art und Weise, wie Entscheidungen getroffen werden. Gleichzeitig wird die Einhaltung von Vorschriften verbessert. Durch die Reduzierung des Auftretens von regulatorischen oder vertraglichen Fehlern können sich Organisationen vor Geldbußen bei Nichteinhaltung bewahren.

Risikovermeidung bei Entscheidungen nach Ermessen

Decision Automation steigert die Produktivität und reduziert Risiken und Fehler bei den getroffenen Entscheidungen.  Entscheidungsautomatisierung hilft Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen, da sich beispielsweise kundenzentrierte Entscheidungen auf Berechnungen, Daten und Domänenexpertise und -wissen stützen. Gleichzeitig beseitigt Decision Automation das Risiko von Entscheidungen, die auf dem Ermessen des Einzelnen beruhen. DA minimiert die Zeitspanne zwischen dem Eintreten eines Ereignisses und der Reaktion auf ein Ereignis und erhöht die Genauigkeit der Entscheidung, da es möglichst viele relevante Daten verwendet, wenn nötig in Echtzeit, um ein vollständigeres und aktuelleres Situationsbewusstsein zu schaffen. Dieses Bewusstsein wiederum wird als Grundlage für die Anwendung von Wissen, Erfahrung, Entscheidungslogik, Modellen und Algorithmen verwendet, um die Richtigkeit von Entscheidungen zu verbessern.

Wie funktioniert Decision Automation?

Einfache oder mäßig komplexe Entscheidungen können von Citizen Developern mit Low Code-Entwicklungswerkzeugen effizient umgesetzt werden. Dabei bilden diese Decision Automation Tools Entscheidungsbäume digital ab. Für jeden Ast kann eine Bedingung und eine damit verknüpfte Aktion definiert werden. Entscheidungswege und -logiken lassen sich so mit bestimmten Aktionen wie etwa E-Mail Versand, Dokumentengenerierung oder Integrationen in andere Anwendungen kombinieren. Die automatisierten Entscheidungsworkflows können auf Webseiten oder im Intranet eingebettet werden oder unsichtbar im Hintergrund laufen. Dabei kann es sich beispielsweise um einen interaktiven Fragebogen handeln, der in Abhängigkeit von den Antworten verschiedene Textbausteine nutzt und am Ende ein Ergebnis liefert oder eine Aktion startet. Weitere Beispiele sind rechtliche Prüfungen, Risikoanalysen oder die Schadenabwicklung bei einer Versicherung. Unternehmen können mit derartigen Tools Wissen, das zur Entscheidungsfindung notwendig ist, digitalisieren und skalieren.

Regeln oder Algorithmen?

Entscheidungen können durch Wissen über Geschäftsregeln (regelbasierte Entscheidungen) oder auf Basis von Daten und Informationen (datengesteuerte Entscheidungen) unter Zuhilfenahme von quantitativen, logischen, heuristischen, statistischen, prädikativen und/oder auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Algorithmen getroffen werden. Ein Algorithmus spezifiziert eine oder mehrere Aktionen, die in der Situation angewendet werden sollen. Im Idealfall arbeiten beide Techniken Hand in Hand, um eine Entscheidung zu automatisieren. Die regelbasierte Einscheidungsautomatisierung ist dann sinnvoll, wenn die Erklärbarkeit und die Begründung bestimmter Entscheidungen für den Kunden oder Kundin, für Behörden oder Dritte wichtig sind. Die datengesteuerte Entscheidungsautomatisierung funktioniert besonders gut, wenn Vorhersagemodelle benötigt werden oder Unsicherheiten über die Entwicklung einer Situation besteht.  

Die Rückversicherung Mensch

Intelligente Entscheidungsautomatisierungsprogramme lernen aus Erfolgen und Misserfolgen und verbessern und aktualisieren gespeicherte Prozeduren, Regeln oder Wahrscheinlichkeiten automatisch. Die menschlichen Entscheidungsträger bestimmen lediglich die Alternativen, Regeln, Modelle und Methoden, die verwendet werden, um Entscheidungen zu treffen. In jedem Fall sollte Decision Automation aber auch die Option bieten, dass bei Szenarien, in denen vollautomatisierte Entscheidungen aufgrund von Mehrdeutigkeiten, Unsicherheit usw. bezüglich der Entscheidungen nicht möglich sind, Domänenexperten eingreifen und entsprechende Eingaben vornehmen können.

Anwendungsbeispiele

In vielen Branchen wie Versicherungen, Finanzen, Banken usw. werden Routine- und Wiedergutmachungsentscheidungen automatisiert, um sicherzustellen, dass Qualität und Konsistenz nicht beeinträchtigt werden. Vor allem dann, wenn Entscheidungen schnell getroffen werden müssen, das Risiko einer Fehlentscheidung als gering eingestuft werden kann und Entscheidungen/Ergebnisse „reversibel“ sind, ist eine Automatisierung der Entscheidung durch Algorithmen, Künstliche Intelligenz (KI) oder Machine Learning (ML) praktisch und wirtschaftlich sinnvoll. Im Versicherungsbereich können beispielsweise viele der Entscheidungen, die bei Underwriting, Schadenbearbeitung, Preisgestaltung, Rabatt usw. getroffen werden, mit Hilfe der Automatisierung von Geschäftsregeln automatisiert werden. Entscheidungsautomatisierung kann in einer Flugsicherungsumgebung, in flexiblen Produktionssystemen, in der Erdölraffination, in Hochgeschwindigkeitssortiersystemen, in der Steuerentscheidungsautomatisierung, in der intelligenten Überwachung und Entscheidungsfindung in Intensivsituationen, in luftgestützten Kollisionsvermeidungssystemen, in Gebäudeautomationssystemen, in Facility Management Systemen und Labormanagementsystemen eingesetzt werden. Fragenkataloge können ermitteln, ob und wie Kurzarbeit eingeführt werden kann. Fluggesellschaften können automatisierte Entscheidungsanwendungen nutzen, um die Preise basierend auf der Sitzplatzverfügbarkeit und der Stunde oder dem Tag des Kaufs festzulegen.

Fazit

Decision Automation ist mehr als nur ein Trend und mehr als ein Konzept - es ist tief in der Geschäfts- und Backend-Automatisierung verwurzelt und wird in allen Branchen zunehmend eingesetzt. Viele DA-Tools bieten eine intuitiv zu bedienende Oberfläche, über die mittels Drag & Drop die Entscheidungsfindung automatisiert werden kann. Die nutzerfreundliche Handhabung lässt bei dem einen oder anderen vielleicht Zweifel an der Leistungsfähigkeit der Tools aufkommen. Aber dem ist nicht so. DA-Tools sind durchaus in der Lage, komplexe Entscheidungsprozesse und anspruchsvolle Anwendungsfälle zu meistern. So können Mitarbeiter von Kanzleien, Banken oder Beratungsfirmen selbst Entscheidungsprozesse automatisieren. Komplexes Entscheiderwissen genauso wie jegliches Wissen im Unternehmen wird durch Decision Automation zu einer skalierbaren Ressource, die überall verfügbar ist und die schnelle, effiziente Entscheidungen ermöglicht.

Wir haben schlechte Prozesse zum Fressen gern.

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