Welche Funktionen bietet Kherad?
Kherad verwandelt Entscheidungsfindung von einer verstreuten menschlichen Handlung in ein intelligentes, überwachbares und verbesserbares System. Diese Plattform ist für Umgebungen konzipiert, in denen Geschwindigkeit, Genauigkeit und Koordination der Entscheidungen entscheidend sind. Kherad analysiert nicht nur; es trifft Entscheidungen, führt sie aus und lernt.
Verständnis des Problems und des Entscheidungskontexts (Decision Context)
Hoosh schaut nicht nur auf Rohdaten; es versteht den Entscheidungskontext. Umweltbedingungen, Einschränkungen, Geschäftsziele und der aktuelle Systemstatus werden alle in die Entscheidung einbezogen. Beispiel: Die Preisentscheidung wird basierend auf Lagerbestand, Nachfrage, Gewinnpolitik und Marktbedingungen getroffen, nicht nur als feste Zahl.
Integration komplexer Daten (Data Integration)
Hoosh kann sich mit verschiedenen Systemen verbinden und Daten in Echtzeit empfangen. Die Daten werden vor der Entscheidungsfindung bereinigt, ausgerichtet und nutzbar gemacht. Beispiel: Finanz-, Betriebs- und Verhaltensdaten werden in einer einzigen Entscheidung verwendet.
Richtlinien- und Entscheidungs-Engine (Policy Engine)
Die Organisation kann Richtlinien, Einschränkungen und Entscheidungsgrundsätze definieren. Hoosh trifft Entscheidungen, die mit diesen Richtlinien übereinstimmen, auch unter komplexen oder widersprüchlichen Bedingungen. Beispiel: Gewinnsteigerung ist erlaubt, aber nicht auf Kosten der Kundenzufriedenheit oder der Einhaltung von Vorschriften.
Erstellung und Ausführung von Entscheidungen (Decision Automation)
Hoosh führt nach der Entscheidungsfindung die geeigneten Maßnahmen aus oder sendet sie an andere Systeme. Die Entscheidung geht über die Analysephase hinaus und wird umgesetzt. Beispiel: Die Entscheidung, einen risikoreichen Prozess zu stoppen, wird sofort umgesetzt.
Überwachung der Ergebnisse und Rückmeldungen zu Entscheidungen
Das System überwacht die Ergebnisse der Entscheidungen im Zeitverlauf. Erfolgsindikatoren, Misserfolge oder Nebenwirkungen werden erfasst und analysiert.
Lernen und kontinuierliche Verbesserung von Entscheidungen
Hoosh passt seine Entscheidungslogik basierend auf den tatsächlichen Ergebnissen an. Entscheidungen mit besseren Ergebnissen werden verstärkt, schwache Entscheidungen verworfen. Beispiel: Das System lernt, welche Art von Entscheidung unter bestimmten Bedingungen erfolgreicher war.