Datamengdene vokser, beslutninger blir mer komplekse – og rom for menneskelig feil blir stadig større. For virksomheter som vil ta raske, presise og rettferdige avgjørelser, holder det ikke lenger med tradisjonelle regelbaserte systemer. Det er her Decision Intelligence kommer inn.
Hos Decisive leverer vi plattformen SMARTS™, som gjør det mulig å bygge Decisioning Agents. I denne bloggen ser vi på hva en Decisioning Agent er, hvordan den brukes, og hvorfor den kan effektivisere prosesser som boliglånsbehandling.
En undersøkelse fra MIT Technology Review og EY viser at 70 % av banker allerede bruker agentbasert AI, enten i pilotprosjekter eller i drift. (1) AI-agenter gjør boliglånsprosessen mer effektiv ved å bruke dokumentasjon, kredittscore og betalingshistorikk til å ta presise beslutninger.
Hva er en Decisioning Agent?
Decisioning-agenter analyserer komplekse data, forutser behov og kan både ta autonome beslutninger i sanntid og forsterke menneskelig dømmekraft der full automatisering ikke er mulig eller ønskelig. Dette kalles ofte “human-in-the-loop”, en tilnærming som sikrer kontroll og kvalitet i kritiske beslutninger. I motsetning til tradisjonelle systemer med faste hvis-så-regler, bruker Decisioning Agents maskinlæring og avansert resonnering for å ta datadrevne beslutninger som tilpasser seg endrede forhold.
Bruksområder for Decisioning Agents
- Bank og finans: Brukes til kredittvurdering, sikre compliance og svindelforebygging for å redusere risiko og øke lønnsomhet.
- Olje og energi: Sørger for prediktivt vedlikehold og automatisering av ingeniørstandard for å redusere kostnader og minimere manuelle feil.
- Offentlig sektor: Automatiserer saksbehandling, kontrollerer regelverk og planlegger ressurser for mer effektive tjenester.
Slik lykkes du med Decisioning Agents
- Start med et tydelig bruksområde
Velg en operasjonell beslutning som skjer ofte og i stort volum, og som egner seg for automatisering. For eksempel:
– Bør en kunde innvilges boliglån basert på innsendt dokumentasjon, kredittscore og tidligere betalingshistorikk?
- Bruk en beslutningsplattform
Når det gjelder boliglånsbehandling kan SMARTS hente inn relevant dokumentasjon, kjøre modeller for risikovurdering og bruke regelmotoren til å avgjøre om søknaden skal gå videre til manuell behandling eller godkjennes automatisk. Når de fleste søknader kan godkjennes automatisk kan saksbehandlere bruke tiden på andre arbeidsoppgaver som krever menneskelig vurdering.
- Bevar menneskelig kompetanse
Decisioning-agenter bør forsterke, ikke erstatte, menneskelig dømmekraft. La saksbehandlere håndtere unntak, som for eksempel søkere med uvanlig inntektsstruktur eller spesielle livssituasjoner som ikke fanges opp av modellen.
- Rull ut gradvis
Start med lavrisiko-scenarier og skaler etter hvert som du validerer ytelse og nøyaktighet. Når det gjelder vurdering av boliglån kan man begynne med automatisering av søknader med høy kredittscore og stabil inntekt, og utvide til mer komplekse vurderinger etter hvert.
- Planlegg for kontinuerlig forbedring Design tilbakemeldingssløyfer og triggere for retrening og prosessforbedring. For eksempel kan du oppdage at kunder med lavere inntekt og flere barn likevel har lav misligholdsrate. Dette kan tyde på at modellen overser viktige faktorer, og bør justeres. Kanskje bør du inkludere nye variabler – som antall forsørgede, type bolig, geografisk område eller stabilitet i arbeidsforhold – eller revurdere vektingen av eksisterende data. La oss si at du ser at kunder som har bodd lenge på samme adresse har lav misligholdsrate, selv om andre faktorer gir lav score. Da kan det være nyttig å inkludere «botid» som en variabel i modellen.
Decisioning Agents gir mer tilpasningsdyktige beslutningssystemer. Med en plattform som SMARTS kan du enkelt endre, forbedre og automatisere beslutninger. Du får en løsning som er fleksibel og skalerbar, slik at virksomheten kan reagere raskt på endrede markedsforhold og redusere risiko.
Nysgjerrig på hvordan dette fungerer i praksis? Kontakt oss for en demo.
Kilde