Révéler le pouvoir de la décision numérique

L’essence de la décision numérique

À la base, la décision numérique est le processus consistant à tirer parti de solutions logicielles qui utilisent des plates-formes de décision numérique ou des moteurs personnalisés pour créer une logique de décision ; utiliser des technologies d’intelligence décisionnelle telles que l’apprentissage automatique et l’IA ; utiliser les décisions numériques dans des cas d’utilisation verticaux et horizontaux ; et gérez le cycle de vie complet de la logique décisionnelle, y compris les boucles de rétroaction, pour améliorer continuellement la logique décisionnelle. Il permet aux organisations de faire des choix éclairés en automatisant et en optimisant les processus décisionnels complexes. En fusionnant des données provenant de diverses sources en temps réel, notamment des données de crédit, le comportement des utilisateurs, les tendances du marché, des données historiques et des facteurs externes, la prise de décision numérique garantit que les décisions prises en temps opportun sont non seulement fondées sur les données, mais également pertinentes sur le plan contextuel.

Composantes de la décision numérique

• Flux de données continu: C’est l’élément vital des décisions numériques. Les organisations normalisent les données provenant de sources disparates pour former des ensembles de données complets et précis. Les données client peuvent inclure les revenus, les antécédents de crédit, les données transactionnelles, le paiement de factures ou les données d’empreinte numérique ; cependant, quelles que soient les sources, il est essentiel que les données soient regroupées dans une vue unique et virtualisée.
• Analyse avancée et apprentissage automatique: Des algorithmes d’analyse et d’apprentissage automatique sont déployés pour extraire des informations significatives à partir des données collectées. Ces informations sont utilisées pour modéliser des scénarios de décision, prédire les résultats et découvrir des modèles cachés.
• Modèles de décision: Les modèles de décision sont créés sur la base des informations dérivées de l’analyse des données. Ces modèles définissent les règles et la logique de prise de décision, en intégrant des facteurs tels que la tolérance au risque, les objectifs commerciaux et la conformité réglementaire.
• Boucle de rétroaction directe: Chaque décision a un résultat. Par exemple, une offre de prêt automatisée est acceptée ou refusée par le client. Ces résultats – bons et mauvais – alimentent automatiquement le modèle décisionnel, qui permet à la technologie d’apprentissage automatique « d’apprendre » quelles décisions sont optimales, compte tenu des circonstances et du profil du client. Cela permet au modèle de s’adapter et de croître avec plus de précision et de précision au fil du temps.
• Automatisation: Les moteurs d’automatisation exécutent les modèles de décision en temps réel, permettant une prise de décision rapide et cohérente sans intervention humaine. Cela améliore l’efficacité et minimise le risque d’erreurs. Selon un sondage Gartner de 2022, le CIO Agenda, plus de 80 % des entreprises prévoient de maintenir ou d’augmenter leurs investissements dans les solutions d’automatisation.

Cas d’utilisation

Répondez plus rapidement aux demandes de carte de crédit et personnalisez les offres de ventes croisées

Les clients demandent en ligne une carte de crédit auprès d’une banque. Au fur et à mesure qu’ils sont pré-qualifiés, la décision numérique analysera instantanément les comptes des clients auprès de la banque, y compris les flux de trésorerie divulgués et non divulgués. Une solution logicielle de décision numérique permet à la banque d’évaluer l’exposition aux risques et d’anticiper les besoins immédiats du client, automatisant ainsi les étapes d’évaluation et d’approbation des demandes pour réduire les délais d’approbation de quelques semaines à quelques minutes. Sur la base de la compréhension globale que la banque a de ce client à ce moment-là, elle déclenche une offre de vente croisée personnalisée pour un autre produit financier pertinent, augmentant automatiquement les revenus supplémentaires.

Boucle d’amélioration continue : Les modèles avancés d’apprentissage automatique améliorent la qualité de la décision

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Conclusion

La prise de décision numérique marque une avancée cruciale dans la manière dont les choix sont effectués en entreprise. En exploitant la puissance des données, de l’analyse et de l’automatisation, les organisations peuvent prendre des décisions plus rapides et plus précises, alignées sur leurs objectifs et les réalités du marché. À mesure que cette technologie continue d’évoluer, elle remodèlera les secteurs et permettra aux individus de naviguer en toute confiance dans le paysage numérique complexe.

Notre plateforme de gestion décisionnelle permet aux clients d’exploiter la puissance de données riches, d’analyses avancées et de logiciels de décision automatisés pour prendre en charge le cycle de vie du client. Ses principaux différenciateurs comprennent le risque de crédit, le risque de fraude et l’expertise en stratégie, le déploiement rapide de stratégies en test et en production, l’autonomisation des utilisateurs professionnels et la surveillance proactive des performances de la stratégie par les utilisateurs. Ses principaux cas d’utilisation incluent la réduction des coûts d’acquisition, du risque de crédit et du risque de fraude, ainsi que l’amélioration du taux d’acceptation et du parcours client.

Nous avons été nommés leader technologique dans le Rapport SPARK Matrix sur les plateformes de décision numérique d’août 2023 publié par Quadrant Knowledge Solutions. Le rapport met en évidence la croissance des plateformes de décision et l’évolution des tendances du marché qui favorisent leur adoption, notamment le rôle que jouent l’apprentissage automatique et l’IA sur le marché technologique. Ce stage est la preuve qu’Experian offre les meilleures capacités de sa catégorie grâce à des données, une orchestration et une automatisation de pointe, des modèles analytiques avancés, des performances décisionnelles et des rapports. Notre infrastructure basée sur le cloud permet une plate-forme évolutive et modulaire qui permet à nos solutions de convenir aux clients de toutes tailles.