决策智能与决策自动化

决策智能（DI） 的范围扩展到多个级别的自主性。借助决策自动化 （DA），人类可以设置控制任务，以自主运行决策过程。

与辅助驾驶所需的自动驾驶级别类似，决策智能（DI） 的范围跨越多个级别。借助决策自动化 （DA），人类将整个决策过程委托给机器。

DI 的三个级别

l 决策支持通过分析和数据探索协助人类决策。

l 决策增强建议要做出的决策，并使用分析的数据预测未来的情况。

l 决策自动化使机器能够自主执行决策步骤和执行步骤。

DA 是 DI 可用于在公司和组织运营中做出日常决策的众多流程之一。人工智能、机器学习和流程自动化的使用使用户能够根据现有数据做出全面、公正的决策。

对于用户更愿意使用经验或认知考虑来执行的任务，通过分析或数据可视化（决策支持）提供支持通常就足够了。另一方面，对于重复过程，补充支持（决策增强）是最佳选择。在这种情况下，分析的数据用于生成建议和预测。

换句话说，DA 只需要最少的人工参与决策过程。机器独立执行决策步骤和执行步骤。当然，人类会保持概览并监控风险和任何异常活动，同时定期审查结果以改进系统。

找到合适的自动化级别

自动化系统是业务和客户运营以及生产中日常任务的最快、最有利可图的解决方案。编程过程可以执行原理图任务，并且无错误且不会暂停运行。因此，自动化决策提高了生产力，同时降低了决策过程中的风险和错误率。它们在需要解决反复出现的管理问题的情况下最有用。

高效的DI 系统将允许选择所有三个级别——支持、增强和自动化。这使用户有机会根据自己的技能和对技术的信心采用不同级别的自动化。

另一个好处是能够在条件发生极端变化时切换到不同的级别。例如，在Covid-19 大流行期间，在大多数情况下，前一年的数据无法用于预测。

要开始使用DI，最好使用上述三个级别的矩阵图按频率和复杂性对您的业务决策进行分类。对于最简单和最频繁的决策，使用 DA 是合适的，而最复杂和最不频繁的决策则属于决策支持类别。

更多精彩分析阅读我们的博客《基于人工智能的决策：人类和机器如何成功协作》。