Decision Intelligence: Worum geht es und warum sind alternative Daten ein wesentlicher Baustein?

Der Organisationsberater und Autor Idowu Koyenikan schreibt: „Nicht Geschwindigkeit ist Ihr Feind, sondern Zögerlichkeit.“¹ Damit hat er recht. Die Fähigkeit, schnell und fundiert Entscheidungen zu treffen, kann über den Erfolg oder Misserfolg Ihres Unternehmens entscheiden. Besonders auf volatilen Märkten können Zweifel den Fortschritt Ihres Unternehmens bremsen und die Informationsflut kann die Skepsis zusätzlich verstärken.

Wie können Unternehmen sicherstellen, dass sie wettbewerbsfähig bleiben und die Bedürfnisse der Verbraucher erfüllen? Immer mehr Unternehmen setzen dabei auf Decision Intelligence. Dieser transformative Ansatz integriert KI-gestützte Analytik, um die Entscheidungsfindung in verschiedenen Branchen zu unterstützen, angefangen bei Finanzdienstleistern bis hin zu global agierenden Produktionsunternehmen.

Um die Konkurrenz in Schach zu halten, Risiken zu minimieren und Innovation zu fördern, sind schnelle und sichere Entscheidungen von entscheidender Bedeutung. Damit solche Entscheidungen getroffen werden können, sind nicht nur interne Daten erforderlich, sondern auch zeitnahe und relevante alternative Daten, welche in Decision Intelligence-Anwendungen integriert werden können. Dies ermöglicht die Gewinnung von wertvollen Erkenntnissen, welche als Grundlage für datengesteuerte Entscheidungen dienen können.

Warum benötigen Sie Unterstützung bei Ihren Entscheidungen?

Bedenken Sie Folgendes: Investment-Manager, die in volatilen Märkten agieren, Compliance-Beauftragte, welche die ständig wechselnden Vorschriften einhalten müssen und Produktmanager, welche die aktuellen Kundenbedürfnisse verstehen müssen, stehen alle vor der Herausforderung, ihre Entscheidungsprozesse zu beschleunigen.

Angesichts des enormen Datenflusses aus verschiedenen Quellen erweist sich die manuelle Analyse als eine gewaltige Herausforderung. Dies ist sicherlich nicht der geeignete Ansatz, um Entscheidungsprozesse zu beschleunigen. Daher greifen Entscheidungsträger oft auf ihre vergangenen Erfahrungen und ihre Intuition zurück. Allerdings führen diese Ansätze selten zu neuen Erkenntnissen.

Was ist Decision Intelligence?

Auf Toward Data Science beschreibt Cassie Kozyrkov, Chief Decisions Scientist bei Google, Decision Intelligence als „eine neue akademische Disziplin, die sich mit allen Aspekten der Wahl zwischen mehreren Möglichkeiten beschäftigt.² Sie vereint das Beste aus der angewandten Datenwissenschaft sowie den Sozial- und Managementwissenschaften zu einem einzigen Forschungsbereich, der Menschen dabei unterstützt, Daten zur Verbesserung ihrer Lebensumstände, ihrer Unternehmen und der Welt um sie herum zu nutzen.“

Decision Intelligence vereint KI, maschinelles Lernen und Kollaborationstools, um interne Datensilos aufzubrechen. Dieser Ansatz zielt nicht nur darauf ab, den Zugang zu Daten zu ermöglichen, sondern auch darauf, sie praktisch anwendbar zu machen. Dabei spielen Drittparteiendaten eine entscheidende Rolle. Während Trends im Verbraucherverhalten bereits aus internen Daten abgeleitet werden können, liefern historische und aktuelle Nachrichtendatensätze wichtige Kontextinformationen über die treibenden Kräfte hinter diesem Verhalten. Auf diese Weise gewinnen Unternehmen zukunftsgerichtete Erkenntnisse und präzise Handlungsempfehlungen, die letztendlich zu fundierten Entscheidungen führen.

Außerdem wird Decision Intelligence immer schlauer. Je mehr Investitionsentscheidungen getroffen werden, desto besser werden die nächsten Empfehlungen.

Was sind die Grundpfeiler von Decision Intelligence?

Datensammlung und -analyse

Decision Intelligence lebt von robusten Daten. Datenanalysemethoden im Rahmen der Decision Intelligence nutzen sowohl quantitative als auch qualitative Daten, um die Beziehungen zwischen Variablen zu bewerten. Das sind die Unterschiede:

• Quantitative Daten führen ausgehend von riesigen Datensätzen zu mathematisch und statistisch messbaren Ergebnissen.
• Qualitative Daten machen unstrukturierte Daten nutzbar, indem sie darin Muster erkennen.

Investitionsentscheidungen profitieren zweifellos von quantitativen Daten, aber Zahlen allein erzählen nicht die ganze Geschichte. Die Integration qualitativer Daten, wie historischer und aktueller Nachrichtenmeldungen, in Decision Intelligence-Anwendungen ermöglicht es, wertvolle Erkenntnisse über Ereignisse, Trends und andere bedeutende Einflussfaktoren zu gewinnen. Statt nur den Rückgang eines Aktienkurses festzustellen, kann ein Decision Intelligence-System einen verknüpften Nachrichtenartikel aufdecken, der Investoren dabei hilft, die Ursache hinter dem Kursrückgang zu verstehen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Das Informatiker-Sprichwort "garbage in, garbage out" gilt tatsächlich auch für Decision Intelligence. Die Effektivität von Decision Intelligence hängt von der Qualität der zugeführten Daten ab. Die Bereitstellung der passenden Daten für Decision Intelligence beginnt damit, einen Anbieter aktueller, angereicherter externer Datensätze unter einer Vielzahl von Quellen zu finden. Die Analyseergebnisse, Empfehlungen und Entscheidungen werden dann relevante Erkenntnisse für Entscheidungsträger liefern.

Menschliches Urteilsvermögen und Fachwissen

Decision Intelligence integriert menschliche Entscheidungsfindung in den Prozess. Sie stellt dazu interaktive Tools bereit, die es den Entscheidungsträgern ermöglichen, ihr Fachwissen optimal zu nutzen, mit Modellen zu interagieren und die Vor- und Nachteile verschiedener Optionen sorgfältig abzuwägen.

Menschliches Wissen spielt eine unverzichtbare Rolle bei der Auswahl und Sammlung von Daten sowie bei den Verfahren der Decision Intelligence. Mitarbeiter, die ein tiefes Verständnis für die grundlegenden Aspekte ihres Unternehmens und ihrer eigenen Rolle darin entwickelt haben, sind in der Lage, den Decision Intelligence-Prozess zu lenken und die Empfehlungen sowie die erzielten Ergebnisse hinsichtlich ihres Mehrwerts für das Unternehmen zu bewerten.

Technologie und Automatisierung

Hochentwickelte Tools wie maschinelles Lernen und modellbasierte Prognosen bilden das Kernstück der Decision Intelligence. Zum Beispiel können modellbasierte Prognosen Investment-Managern dabei unterstützen, Marktbewegungen vorherzusagen. Ebenso ermöglicht die Automatisierung von Compliance-Entscheidungen eine schnelle und einheitliche Vorgehensweise in Übereinstimmung mit den geltenden regulatorischen Vorschriften.

Wie nutzen Unternehmen Decision Intelligence?

Wie bei vielen KI-gestützten Technologien ist der Aufbau von Vertrauen entscheidend, um deren Anwendung zu erweitern und in die betrieblichen Abläufe zu integrieren. Glücklicherweise kann Decision Intelligence individuell an die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens angepasst werden. Auf diese Weise können Sie die Nutzung schrittweise erhöhen, sobald Ihr Vertrauen in die Technologie wächst und Sie sich mit ihrer Anwendung vertraut gemacht haben. Hier sind einige Beispiele dafür, wie Unternehmen im Laufe der Zeit den Einsatz dieser Technologie steigern können:

• Entscheidungsverbesserung: Decision Intelligence-Technologie bietet Nutzern Unterstützung bei der Entscheidungsfindung durch Datenanalyse, Datenexploration und Bereitstellung von Hinweisen. In dieser Situation dient es als Leitfaden für potenzielle Entscheidungen.
• Entscheidungsempfehlung: Decision Intelligence wird sowohl zur Analyse von Daten als auch zur Generierung von Prognosen eingesetzt, welche als Grundlage für Entscheidungen dienen. Diese Vorhersagen und Empfehlungen ermöglichen fundiertere Entscheidungsprozesse. Ein Beispiel hierfür wäre, dass ein Risikomanager mithilfe von Decision Intelligence-Erkenntnissen Warnsignale identifizieren und entsprechend handeln kann.
• Entscheidung: Decision Intelligence nutzt historische Erfolge als Grundlage für Entscheidungen. In Echtzeit-Handelsszenarien kann es Transaktionen anhand vordefinierter Parameter durchführen, um die Rendite der Investition zu maximieren.

Unterschiede zwischen Business Intelligence, Decision Intelligence und künstlicher Intelligenz

Obwohl Business Intelligence, Decision Intelligence und künstliche Intelligenz miteinander verknüpft sind, unterscheiden sie sich in wesentlichen Punkten.

• Bei Business Intelligence geht es um die Nutzung von Datenanalyse-Tools und Methoden, um aus Rohdaten Erkenntnisse abzuleiten, die Unternehmen beim Fällen fundierter Geschäftsentscheidungen helfen.
• Decision Intelligence wurde speziell für geschäftliche Entscheidungsfindung entwickelt und umfasst eine Reihe von Tools, Prozessen und Systemen, die zur Modellierung, Analyse und Optimierung komplexer Systeme und Szenarien verwendet werden, um Entscheidungen zu unterstützen. Während Business Intelligence in der Regel dazu dient, Muster im Verbraucherverhalten zu erkennen, kann Decision Intelligence beispielsweise dazu verwendet werden, die Empfehlung abzugeben, eine neue Finanzdienstleistung zu entwickeln, die auf diesem erkannten Verbraucherverhalten basiert.
• Künstliche Intelligenz simuliert menschliche Intelligenz mithilfe von Computern. Sowohl Business Intelligence als auch Decision Intelligence greifen auf KI zurück, indem sie Bereiche wie die Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen nutzen. Dies ermöglicht die Automatisierung von Datenanalyse und Ergebnisprognosen, was zu einem effizienteren und stärker datengesteuerten Entscheidungsprozess führt.

Die Notwendigkeit von Decision Intelligence für den künftigen Erfolg

Hochwertige Entscheidungen sind von entscheidender Bedeutung für finanziellen Erfolg. Bedenken Sie dabei Folgendes: Selbst eine geringfügige Fehleinschätzung bei der Anlagestrategie oder die Nichteinhaltung von Vorschriften können Millionenkosten verursachen. Laut Forbes verliert ein durchschnittliches Unternehmen im S&P 500-Index jährlich etwa 250 Millionen US-Dollar aufgrund ineffizienter Entscheidungsprozesse.³ Daher sind fundierte Entscheidungen und die Fähigkeit eines Unternehmens, Erkenntnisse in Handlungen umzusetzen, unverzichtbar für unternehmerischen Erfolg.

Decision Intelligence reduziert den Zeitaufwand für Mitarbeiter, der sonst für die Datenaufbereitung und ähnliche Aufgaben erforderlich wäre. Dadurch erhalten Führungskräfte schneller Empfehlungen und können ihre Aufmerksamkeit auf andere wichtige Bereiche lenken. Darüber hinaus sind diese Empfehlungen oft frei von menschlichen Fehlern, die bei der Analyse großer Datenmengen auftreten können, was wiederum Zeit und Geld einspart.

Zusätzlich gewährleistet der kontinuierliche Lernprozess der Decision Intelligence eine fortlaufende Verbesserung der Entscheidungsqualität und bietet konkrete Empfehlungen basierend auf den vom Benutzer festgelegten Parametern.

Wichtige Überlegungen vor dem Einsatz von Decision Intelligence

Man muss auch immer die Grenzen neuer Technologien kennen. Die Vorbereitung auf den Umgang mit diesen einschränkenden Faktoren ist ausschlaggebend für den Erfolg.

• Datenverfügbarkeit: Wenn Ihre Datensätze begrenzt oder zu klein sind, werden auch die resultierenden Erkenntnisse begrenzt sein. Daher ist es ratsam, mit einem Anbieter zusammenzuarbeiten, der Ihnen ausreichend hochwertige Daten zur Verfügung stellt, um sicherzustellen, dass Ihre Forschung robust und ertragreich ist. In dieser Hinsicht kann Ihnen Nexis Data+ behilflich sein. Von historischen und aktuellen Nachrichten bis hin zu rechtlichen und regulatorischen Informationen – LexisNexis sammelt Daten aus vertrauenswürdigen Quellen, damit Sie Ihre Decision Intelligence-Anwendungen mit den richtigen Informationen versorgen können.
• Datenqualität: Wenn die bisher von Ihnen genutzten Daten nicht konsistent, aktuell, korrekt und vollständig sind, benötigen Sie Zugriff auf Datensätze, die diese Voraussetzungen erfüllen. Die Ergebnisse, die von Decision Intelligence bereitgestellt werden, sind nur so präzise wie die Informationen, die in sie eingespeist werden und die durch den kontinuierlichen Lernprozess verbessert werden. Die Qualität der ursprünglichen Daten bildet jedoch die Grundlage für diesen Ansatz.
• Change Management: Der Gedanke, in absehbarer Zeit von einer Maschine ersetzt zu werden, ist für niemanden erfreulich. Doch wenn Sie über potenzielle Vorbehalte innerhalb Ihrer Belegschaft informiert sind, können Sie diese Herausforderung angehen, Widerstände überwinden und die Akzeptanz der Technologie fördern. Eine transparente Kommunikation über den Prozess und die Vorteile für die Mitarbeiter wird einen erfolgreichen Wandel unterstützen.
• Menschliche Vorurteile: KI-Anwendungen wie Decision Intelligence werden durch die Verwendung historischer Daten trainiert, um zukunftsorientierte Entscheidungen zu treffen. Wenn diese historischen Daten Vorurteile enthalten und die Algorithmen nicht korrekt gestaltet sind, können sie dazu führen, dass Diskriminierung in den Analyseergebnissen von Decision Intelligence verstärkt wird, indem sie Vorurteilmuster reproduzieren. Um solche Fallstricke zu vermeiden, ist eine umfassende Überwachung notwendig. Ein Team mit vielfältigen Hintergründen und Perspektiven trägt dazu bei, ein angemessenes Datenmanagement zu gewährleisten und hilft dabei, die Weitergabe von Vorurteilen durch Decision Intelligence zu verhindern.

Bezüglich Decision Intelligence-Trends auf dem Laufenden bleiben

Effiziente Entscheidungsfindung bildet das Fundament für unternehmerisches Wachstum und Erfolg. Die Wirksamkeit dieser Entscheidungen ist jedoch stark von der Qualität der zugrunde liegenden Daten abhängig. Selbst die modernste Technologie kann keine präzisen Entscheidungen ermöglichen, wenn die Daten von minderer Qualität sind. Dies unterstreicht auch die Aussage von Asif Syed, Vice President of Data Strategy bei Hartford Steam Boiler, gegenüber dem MIT: "Hochwertige Prognosemodelle können in den meisten Fällen nicht ausschließlich auf interne Daten vertrauen."⁴

Nexis Data+ erhöht die Leistungsfähigkeit, beschleunigt Innovationen, mindert Risiken und führt zu Wettbewerbsvorteilen. Wenn Sie Ihre intern generierten Daten mit relevanten externen Datensätzen ergänzen, wird Decision Intelligence Sie zum Erfolg führen und rasche, fundierte und gut argumentierbare Entscheidungen ermöglichen.

Nächste Schritte:

• Möchten Sie tiefer in das Thema Entscheidungsfindung eintauchen? Sehen Sie sich unser Whitepaper „The Future of Decision-Making“ an.
• Erfahren Sie, wie Nexis Data+ Ihre finanzielle Zukunft neu definieren kann.

¹ 30 Quotes About Speed: Inspiring Thoughts On Moving Forward, thesuccessfulspirit.com, 6.2.2023
² Introduction to Decision Intelligence, towardsdatascience.com, 3.8.2019
³ Is Decision Intelligence The New AI?, forbes.com, 25.5.2022
⁴ 15 quotes and stats to help boost your data and analytics savvy, mitsloan.mit.edu, 9.3.2021