当今的商业环境无疑比以往任何时候都更具竞争性和复杂性：客户期望空前高涨，企业需要满足（或超越）这些需求，同时创造新产品和新体验，为消费者带来更多价值。与此同时，许多组织资源匮乏，预算紧张，并面临供应链延迟等无处不在的业务挑战。
企业及其成功取决于他们每天做出的决策总和。这些决策（无论好坏）具有累积效应，而且往往比表面上看起来或处理得更相关。为了跟上这个要求高且不断变化的环境，企业需要具备快速决策的能力，许多企业已经转向人工智能解决方案来实现这一目标。这种敏捷性对于保持运营效率、分配资源、管理风险和支持持续创新至关重要。同时，人工智能的广泛采用也加剧了人类决策的挑战。
当组织在做出决策（利用人工智能或其他方式）时，如果没有充分了解背景以及这些决策将如何影响业务的其他方面，就会出现问题。虽然速度是决策的重要因素，但了解背景至关重要，尽管说起来容易做起来难。这就引出了一个问题：企业如何才能做出快速而明智的决策？
一切都始于数据。企业敏锐地意识到数据在其成功中所起的关键作用，但许多企业仍在努力通过有效的决策将其转化为商业价值。这在很大程度上是因为良好的决策需要背景，但不幸的是，数据并不包含理解和完整的背景。因此，仅基于共享数据（无背景）做出决策是不精确和不准确的。
下面，我们将探讨阻碍组织实现这一领域价值的因素，以及他们如何才能做出更好、更快的商业决策。
了解全貌
西门子前首席执行官海因里希·冯·皮埃尔 (Heinrich von Pierer) 曾说过一句名言：“如果西门子只知道西门子所知道的东西，那么我们的数字就会更好”，这强调了组织利用集体知识和技能的能力的重要性。知识就是力量，做出正确的决策取决于对业务的每个部分都有全面的了解，包括不同方面如何协同工作并相互影响。但是，由于有如此多来自不同系统、应用程序、人员和流程的数据，获得这种理解是一项艰巨的任务。
缺乏共享知识通常会导致一系列不良情况：组织决策速度太慢，导致错失良机；决策孤立地进行，没有考虑涓滴效应，导致业务成果不佳；或者决策不精确，无法重复。
在某些情况下，当公司不加区分地将人工智能 (AI) 技术应用于不同的用例并期望它自动解决业务问题时，人工智能 (AI) 可能会进一步加剧这些挑战。当 AI 驱动的聊天机器人和代理独立构建且缺乏做出合理决策所需的背景和可见性时，这种情况很可能会发生。
帮助企业快速做出明智的业务决策
无论公司的目标是提高客户满意度、增加收入还是降低成本，都没有单一的驱动因素能够实现这些目标。相反，良好的决策制定的累积效应将产生积极的业务成果。
一切始于利用一个易于使用、可扩展的平台，该平台允许公司捕获其集体知识，以便人类和人工智能系统都可以对其进行推理并做出更好的决策。知识图谱正日益成为组织发现其数据中背景的基础工具。
这在实际中是什么样子的？想象一下，一个零售商想知道在夏季应该订购多少件 T 恤。必须考虑许多高度复杂的因素才能做出最佳决策：成本、时间、过去的需求、预测的需求、供应链突发事件、营销和广告如何影响需求、实体店的物理空间限制等等。我们可以推理所有这些方面以及使用知识图提供的共享上下文之间的关系。
这种共享背景使人类和人工智能能够合作解决复杂的决策。 知识图谱可以快速分析所有这些因素，从本质上将来自不同来源的数据转化为与整个业务相关的概念和逻辑。而且由于数据不需要在不同系统之间移动，知识图谱就可以捕获这些信息，因此企业可以更快地做出决策。
在当今竞争激烈的环境中，组织不能做出不明智的业务决策，而速度才是关键。知识图谱是释放生成式人工智能的力量以做出更好、更明智的业务决策的关键要素。
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