経営判断市場は、2021年から2026年の予測期間に15.26%のCAGRを登録すると予想されています
経営判断市場は、2021年から2026年の予測期間に15.26%のCAGRを登録すると予想されています。COVID-19の発生は、多くの経済に計り知れない二次的影響をもたらしました。サプライチェーンの閉鎖を目の当たりにしている企業もあれば、極端な需要に直面している企業もあり、労働力の混乱やコミュニケーションと意思決定プロセスの変化につながっています
経営判断ソリューションは、複数の業界にまたがるデジタルトランスフォーメーション戦略を実装するための選択肢になりつつあります。これらの運用上の決定は、運用プロセスにおける決定、コールセンターの担当者、およびその他の最前線のスタッフの決定を含め、組織内で毎日行う必要があります。管理意思決定ソリューションは、ビジネス ルールを実装するために、さらにはビジネス ルールと分析を結び付けてリスクを管理し、不正行為を減らし、顧客エンゲージメントを向上させる方法にも必要です。インサイト主導の堅牢な経営意思決定ソリューションを持つことで、組織は最良の意思決定を効率的に行う準備が整います
アルファ、迅速な消費者のフィードバックプラットフォームは、彼らの主な課題と最も効果的な意思決定プロセスを発見するために300以上の意思決定者を調査しました。その結果、社内組織と外部市場勢力の両方からの変化の力が、ビジネス上の意思決定の性質を変えていることが分かりました。回答者の86.8%は、職場環境が絶え間なく流動的であるか、明確で正しい決定を欠いていると報告し、40%は、市場環境の変化のために意思決定プロセスを変える意欲があると答えました。多くの企業は、データドリブンな意思決定フレームワークを採用し、新製品や新機能をより迅速に立ち上げる上で進歩を遂げています。しかし、意思決定者は現在、多数の利害関係者に義務づけられている一方で、過剰なデータ入力に直面しています
正しい決断と間違った決断の違いは、かつてないほど明確になってきています。このますます困難な意思決定環境に直面して、企業が市場のリーダーシップを獲得し維持したいのであれば、適応する義務があります。効果的な意思決定とは、デジタル時代の目標により多くのショットを当て、反復サイクルを短縮し、さまざまな意思決定者がそのようなアプローチに対して報酬を得ることを意味します。2019年のアルファの調査によると、回答者の82.9%が、自社が意思決定の成功を達成された結果によって測定すると回答しましたが、意思決定の形成に使用されたプロセスまたは方法論に基づいて評価するのはわずか33.2%でした。回答者の60%以上が、ユーザーのフィードバックや実験が最も成功したプロジェクトに貢献したと答え、37.1%が過去1年以内に意思決定により多くの実験を取り入れたと答えました
ビジネスプロセスとバックオフィスのタスクは、エンドツーエンドの自動化の面で依然として遅れています。プロセスフローである程度のインテリジェンスが必要な場合、従来のビジネスプロセス管理アプローチはしばしば失敗し、プロセスが中断されます。インスタンスには、適切な担当者へのタスクの割り当て、検証と計算、ドキュメントの分類、または顧客セグメンテーションが含まれます。管理意思決定ソリューションは、さまざまな方法とテクノロジーを組み合わせて、必要なインテリジェンスをデジタル・ビジネス・プロセスに組み込むことができます
意思決定管理に最も重要な 2 つのアプローチは、ビジネス ルール管理と機械学習です。ビジネス・ルール管理では、組織は意思決定ロジックをルールとして定義します。機械学習は、経験に基づいて自動的に洞察を生成するアルゴリズムを利用しています
主な市場動向
BSFIセクターは大きなシェアを保有すると予想されています< />
BFSIセグメントは、市場の非常に大きなシェアを占めると予想されます。毎日いくつかの反復可能な運用決定があり、BFSIバーティカルにおける管理決定ソフトウェアの需要を牽引することが期待されています。
BFSI組織は、デジタルトランスフォーメーションの課題、規制要件の変化、競争の激化、マージンの制約に直面しています。銀行は、急速な変化のペースに追いつき、銀行とその顧客に効率性をもたらすために、組織の運営方法と管理方法を根本的に変更することを余儀なくされています。
BFSI企業のほとんどはまた、重要な与信管理も扱っており、日々の財務業務のために回収管理と不正検出管理を効果的に管理する必要があります。
意思決定ソフトウェアを使用すると、銀行の役員はスプレッドシートを扱うのではなく、境界線上のケースや人々に対処することに集中できる時間を増やすことができます。つまり、ルーチン分析と数値処理はすべて自動的に処理されます。直感的な意思決定が排除されます。
すべての業界がCOVID-19の発生の影響を受けており、銀行も例外ではありません。資本、損益、流動性ポジションなどの分野は非常に大きな打撃を受けています。失敗は、銀行がこの危機で失敗したモデルを使用したが、危機が突然発生したときに特定の決定を管理するためのフォールバック計画がなかったということではない。銀行は、モデルを効果的に調整して目的に適合させ、不適切なビジネス上の意思決定のリスクを軽減することに重点を置いています。調整は、過度の再開発や再調整のコストを回避し、効率的な経営決定ソリューションを提供するために、迅速かつ効率的かつ一貫して行う必要があります。
北米は主要シェアを保有する見込み< />
北米地域には、Oracle Corporation、IBM Corporation、SAS Institute, Inc.などの重要なプレーヤーがいます。堅牢な経営意思決定モデルの出現により、北米地域のさまざまなタイプの組織がサプライチェーンの最適化、顧客管理、債権回収、詐欺、金融包摂を選択しました
2020年4月、FICOはFICO管理決定ソリューションを使用して目覚ましい成功を収めた組織を表彰するFICO決定賞の2019年の受賞者を発表しました。かなりの数の北米企業が勝者でした。たとえば、北米最大の貨物鉄道の1つであるBNSF鉄道は、割り当てられた列車乗務員の管理を最適化し、すべての組合、業界、および会社の規制を遵守しながら運用コストを大幅に削減できるようにしました。ディスカバーのPULSE Networkは、米国有数のデビット/ATMネットワークの1つであり、不正検出を劇的に改善し、30%以上の不正をブロックし、価値検出率を40%向上させ、偽陽性率を25%改善しました.
2020年6月、金融サービステクノロジー企業のFISは、北米の金融機関が高度なマネーロンダリング対策(AML)ソリューションを構築することで、ますます高度化するマネーロンダラーやその他の金融犯罪者の先を行くのを支援するために、予測分析と金融犯罪防止のリーダーであるFICOと提携していることを発表しました
米国財務省によると、国内の金融犯罪はロンダリング活動のために推定3,000億米ドルの収益を生み出しています。この提携により、FIS AMLコンプライアンスマネージャーは、FICO Falcon X意思決定管理技術と組み合わせることで、金融機関にAMLリスクとコンプライアンスのための統一されたプラットフォームを提供します。この新しいクラウドベースのソリューションは、機械学習とAIを使用して疑わしいアクティビティを検出し、銀行の調査員に透明で詳細なインテリジェンスを提供します.
2020年6月、IBMバンドのSAP SE(両社とも米国に拠点を置く企業)は、パートナーシップの次の進化を発表し、企業がデータ駆動型のインテリジェントエンタープライズになるためのより予測可能な旅を生み出すように設計されたいくつかの新しい製品を開発する予定です。400社を超える企業が、IBMとSAPのデジタルトランスフォーメーションパートナーシップを通じて、エンタープライズシステムとビジネスプロセスをモダナイズしてきました。IBMとSAPのパートナーシップは、顧客が意思決定のスピードを上げるのを支援するように設計されており、顧客や従業員にとってより有意義な体験を創造するために作られています。COVID-19のパンデミックがこの地域の多くの業界に大きな影響を与え続けているため、組織は、クライアントがデータ駆動型の洞察に基づいてビジネス上の意思決定を下すことを可能にするインテリジェントなエンドツーエンドの業界ワークフローを持っていることを認識しています
競争環境
経営判断市場は、主にIBMコーポレーション、オラクル・コーポレーション、SASインスティテュート、TIBCOソフトウェア・インクなど、国内および海外の複数のプレーヤーで構成されており、非常に細分化され、競争の激しい環境にあります。市場における技術的進歩はまた、企業にかなりの競争上の優位性をもたらしており、市場はまた、複数のパートナーシップを目撃しています
2020年6月 - SAS Institue, Inc.は、最新のクラウドテクノロジーを活用するように設計されたSAS Viya 4を2020年後半にリリースすることを発表しました。継続的に配信および更新されるように設計されたモダン アーキテクチャは、強力な分析をすべての人にもたらすのに役立ちます。SAS Viyaは意思決定の技術を人工知能(AI)および分析の科学と統合しているため、組織はより的確な意思決定をより迅速に行うことができます。
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