Entscheidungsautomatisierung bezeichnet die systematische Überführung wiederkehrender menschlicher Entscheidungsprozesse in automatisierte Systeme – so dass diese Entscheidungen ohne oder mit reduzierter menschlicher Beteiligung konsistent, schnell und skalierbar getroffen werden können. Sie geht über einfache Regelautomatisierung hinaus: Sie umfasst das vollständige Management von Entscheidungslogik, einschließlich deren Dokumentation, Versionierung, Testen, Überwachen und kontinuierlichen Verbesserung.
Während automatisierte Entscheidungen den Output beschreiben (eine Entscheidung, die ein System trifft), beschreibt Entscheidungsautomatisierung den Prozess und die Disziplin dahinter: Wie werden Entscheidungsregeln formal erfasst? Wie werden sie getestet, bevor sie produktiv gehen? Wie wird ihre Performance überwacht? Und wie werden sie aktualisiert, wenn sich die Welt ändert?
Vom Experten-Wissen zur automatisierten Entscheidung
Schritt 1 Entscheidungslogik aufdecken: Durch Interviews mit Fachexperten wird implizites Wissen in explizite Regeln überführt
Schritt 2 Formalisieren und dokumentieren: Regeln werden in DMN-Tabellen, Entscheidungsbäumen oder Scorecards dokumentiert
Schritt 3 Testen und validieren: Historische Fälle werden durch das Regelwerk gespielt und mit den tatsächlichen Entscheidungen verglichen
Schritt 4 Produktiv betreiben und überwachen: Entscheidungsqualität, Ausnahmeraten und Feedback fließen in kontinuierliche Verbesserungen ein
Entscheidungsautomatisierung vs. Prozessautomatisierung
Prozessautomatisierung automatisiert den Ablauf von Schritten in einem Prozess – was passiert, wann, in welcher Reihenfolge. Entscheidungsautomatisierung automatisiert die Bewertungslogik an Entscheidungspunkten innerhalb dieser Prozesse – was das richtige Ergebnis für einen spezifischen Vorgang ist. Beide ergänzen sich: Prozessautomatisierung orchestriert den Fluss, Entscheidungsautomatisierung füllt die Entscheidungspunkte im Fluss mit intelligenter Logik.
Einsatzgebiete
- Kreditvergabe: Automatisierte Bonitätsprüfung und Kreditentscheidung auf Basis von Scorecards und Regelwerken
- Preisgestaltung: Dynamische Preise werden in Echtzeit auf Basis von Nachfrage, Wettbewerb und Regeln berechnet
- Schadensbewertung: Versicherungsschäden werden nach definierten Kriterien automatisch bewertet und einer Regulierungskategorie zugeordnet
- Ressourcenzuweisung: Aufgaben, Anfragen oder Vorgänge werden automatisch dem richtigen Team, Agent oder Prozesszweig zugewiesen
- Compliance-Prüfung: Transaktionen oder Vorgänge werden automatisch gegen regulatorische Regelwerke geprüft
Praxisbeispiel
Ein Telekommunikationsanbieter automatisiert seine Tarifwechsel-Entscheidungen: Welchen Kunden soll bei einem Kündigungswunsch welches Gegenangebot gemacht werden? Die implizite Entscheidungslogik des erfahrensten Retentions-Teams wird in 3 Workshops in ein Entscheidungsmodell überführt: 12 Kundenvariablen (Vertragslaufzeit, ARPU, Nutzungsverhalten, Vertragsgröße, Kundenwert) fließen in einen Score, der die Angebots-Kategorie bestimmt. Nach Validierung auf 2.000 historischen Fällen (87% Übereinstimmung mit manuellen Entscheidungen) geht das Modell produktiv. 73 Prozent der Kündigungsanrufe werden jetzt mit dem automatisch empfohlenen Angebot bearbeitet. Das Retentions-Team konzentriert sich auf die 27 Prozent komplexer Fälle – und ist dadurch effektiver.
