决策智能（DI）能做的事情可多了，它能帮你在好几个层面上自己做决定。有了决策自动化（DA），人类就能设定一些任务，让机器自己去搞定这些决策过程。
就像自动驾驶分好几个等级一样，决策智能（DI）也是分等级的。有了决策自动化（DA），人类就能把整个决策过程交给机器去处理。
DI有三个等级
l 决策支持就是通过分析和数据探索来帮助人类做决定。
l 决策增强就是给出建议，告诉你应该怎么做决定，并且用分析的数据来预测未来会发生什么。
l 决策自动化就是让机器自己去执行决策步骤和执行步骤。
DA是DI中的一种，它能帮公司在日常运营中做决策。用上人工智能、机器学习和流程自动化，用户就能根据现有的数据做出全面、公正的决定。
对于那些用户更愿意用经验或直觉去做的任务，用分析或数据可视化（决策支持）来帮忙就差不多了。而对于那些重复性的过程，用补充支持（决策增强）就最合适了。这种情况下，分析的数据能用来生成建议和预测。
换句话说，DA让机器自己做决策，人类只需要最少的参与。机器自己会执行决策步骤和执行步骤。当然，人类还是会保持总体的掌控，监控风险和任何异常情况，同时定期检查结果来改进系统。
找到合适的自动化等级
自动化系统是业务、客户运营和生产中日常任务的最快、最划算的解决办法。编程过程可以执行原理图任务，不会出错也不会停。所以，自动化决策能提高生产力，同时减少决策过程中的风险和错误率。它们在需要解决重复出现的管理问题时最有用。
一个高效的DI系统会让你选择所有三个等级——支持、增强和自动化。而在Together规则引擎中刚好就可以满足。这样用户就能根据自己的能力和对技术的信任来选择不同等级的自动化。
另一个好处是能在情况发生巨大变化时切换到不同的等级。比如在疫情期间，前一年的数据就不太能用来预测了。
要开始用DI，最好用上面提到的三个等级的矩阵图来按频率和复杂性给你的业务决策分类。对于最简单、最常做的决策，用DA就挺合适，而最复杂、最不常做的决策就归到决策支持类别。
