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La mayoría de las empresas basan sus acciones en la toma de decisiones, por ejemplo: “concedemos el préstamo, sí o no”, “aceptamos la reclamación, sí o no”. La automatización del proceso de toma de decisiones hace que las empresas sean más receptivas y eficientes. Esa es la primera ventaja de la automatización de las decisiones, pero también es importante poder ajustar de manera flexible el resultado de la decisión a las circunstancias cambiantes y a los objetivos empresariales, también cambiantes. Por ejemplo, una compañía de seguros que durante una campaña de promoción tiene como objetivo ganar cuota de mercado, aplicará reglas de elegibilidad y precios diferentes que en circunstancias normales.

Así que tomar la decisión correcta requiere:

1

Automatizar el proceso de toma de decisiones para poder tomar las decisiones de manera más rápida y eficiente.

2

Permitir a usuarios de negocio cambiar fácilmente los parámetros alineando decisiones con objetivos empresariales.

Si se da alguno de los siguientes puntos, podría ser beneficioso automatizar la decisión:

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Repetición

La decisión se toma muchas veces. Por ejemplo, para una empresa de alquiler de coches “aceptar a un cliente para alquilar un coche”, o para una compañía de seguros “determinar el precio de una cobertura”.

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Múltiples variables

Tomar la decisión requiere tener en cuenta múltiples variables. Por ejemplo, en la empresa de alquiler, “¿es la solvencia del cliente suficiente?”, “¿tiene el conductor una edad de > x?”, “¿es aceptable su historial de daños?”, etc.

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Impacto en el negocio

La decisión tiene un impacto directo en el logro de los objetivos de la empresa. Mejorar la calidad de la toma de decisiones críticas tendrá un impacto directo en el resultado final del negocio.

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Datos

Los datos necesarios para tomar la decisión provienen de diferentes fuentes o deben derivarse dinámicamente en tiempo real.

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Respuestas rápidas

Cambios normativos o acciones de la competencia, requieren respuestas rápidas y eficientes. Evita que los departamentos IT tengan que cambiar los parámetros de una decisión, permitiendo a los usuarios de negocio hacerlo rápidamente.

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Time-to-market

Reducir el tiempo de salida al mercado de los productos de meses a semanas es, en los mercados dinámicos actuales, una necesidad. Un sistema de gestión de decisiones permite una rápida implementación de los nuevos productos.

El concepto clave de un BRMS

(Business Rule Management System)

Tomar una decisión requiere aplicar diferentes reglas y políticas, también conocidas como Lógica de Negocios. En un BRMS, en lugar de tener la lógica de negocio oculta en sistemas o procedimientos complejos, la lógica de negocio está separada y claramente estructurada,  disponible para los usuarios de negocio en formato de tabla o gráfica. Esto hace que el mantenimiento y los ajustes sean extremadamente simples y rápidos. A menudo, la implementación de un sistema de gestión de decisiones requiere la transformación hacia una arquitectura de TI más flexible. El equipo de arquitectura de Decide4AI, será el responsable de ayudar y apoyar a las empresas en este proceso.

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Implementando una solución BRMS

La implementación de un sistema BRMS requiere un enfoque disciplinado y estructurado.

Decide4AI apoya a las empresas en todas las fases del proceso.

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Analizando los objetivos de negocio y los KPI’s

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Definiendo las decisiones clave y alineándolas con los objetivos de la empresa

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Identificando las reglas, políticas y procedimientos (lógica de negocio)

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Seleccionando, probando y desplegando el BRMS

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Definiendo e implementando la arquitectura TI correcta (ver también Arquitectura de TI flexible)

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Definiendo las estrategias de mantenimiento y gobernanza de la gestión de decisiones

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Analizando los objetivos de negocio y los KPI’s

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Definiendo las decisiones clave y alineándolas con los objetivos de la empresa

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Identificando las reglas, políticas y procedimientos (lógica de negocio)

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Seleccionando, probando y desplegando el BRMS

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Definiendo e implementando la arquitectura TI correcta (ver también Arquitectura de TI flexible)

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Definiendo las estrategias de mantenimiento y gobernanza de la gestión de decisiones

Ejemplos

  • Elegibilidad de los productos
  • Tarificación dinámica
  • Scoring crediticio
  • Compliance
  • Detección del fraude
  • Identificación de oportunidades de venta cruzada
  • Suscripción
  • Gestión de reclamaciones
  • Cálculo de comisiones

Machine Learning y Optimización

 

Tomar una decisión más inteligente en tiempo real, puede requerir el uso de Machine Learning y Optimización. El Machine Learning permite analizar rápidamente grandes cantidades de datos para conocer las tendencias y correlaciones. Por ejemplo, las acciones de los competidores pueden influir en el comportamiento de compra de los consumidores. Detectar los cambios, encontrar la causa y adoptar medidas correctivas en tiempo real puede ser de gran valor. La optimización ayuda a equilibrar los diferentes objetivos empresariales que entren en competencia, y a mejorar el proceso de toma de decisiones mediante la optimización continua de los resultados de las decisiones y el cambio automático de los parámetros si es necesario.

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Saber más sobre Optimización Matemática

Decide4AI

El equipo de Gestión de la Decisión de Decide4AI es uno de los principales equipos europeos especializados en Sistemas Basados en Reglas. ¡Con más de 12 años y en total más de 250.000 horas de experiencia! Déjanos ayudarte en el análisis, implementación y mantenimiento de tu BRMS. Saca el máximo partido de tus datos, de tu lógica de negocio y convierte tu organización en una empresa ágil, eficiente y centrada en el cliente.

 

Partner de IBM ODM y RedHat Decisions Manager

Hace 12 años los fundadores de Decide4AI vinieron del mundo de la gestión de decisiones de IBM (entonces Ilog) y crearon Decide4AI. Nuestra compañía nació como una empresa especializada en Gestión y Optimización de Decisiones y hoy en día seguimos siendo un socio líder de IBM ODM y Red Hat Decision Manager en Europa.