Capital Oneは各計画が誰に打撃を与えるかをモデル化して小切手画像処理を展開した

Capital Oneは、約1,000の小売支店で窓口係向けに小切手画像処理技術を展開する計画を立てていた。プロジェクト管理上の明白な答えは、最速または最も安価な展開経路を選ぶことだったが、同様の銀行プロジェクトでは遅延や顧客・従業員の不満が生じていた。

最初の意思決定モデルは、展開の代替案について経営陣に全体的な定量的比較を提供した。その後、経営幹部は罠に気づいた。全体として見れば問題ないように見える選択肢でも、ある事業領域にプロジェクトを停滞させるほど深刻な打撃を与え得るのだ。

チームはグループ意思決定理論を中心に分析を再構築し、各ステークホルダーグループの見方を会社全体の見方から分離した。これにより、当初の三つの代替案がすべて不備を抱えていた理由が明らかになり、経営幹部が第四の展開戦略を設計する助けとなった。

洗練された一手は、組織的な摩擦をモデルへの入力としたことだった。抵抗をモデル構築後のチェンジマネジメントの雑務として扱うのではなく、Capital Oneはそれを実施計画そのものの形成に用いた。

展開速度だけでなく、導入時の負担を最適化する

ステークホルダーの効用を平均化すれば、導入を遅らせ得る局所的な負担点が隠れていただろう。

この手法は、展開をめぐる議論を事業領域ごとのトレードオフの構造化された比較へと変えた。

最終戦略は、あらかじめ設定された一つの選択肢を無理に勝たせることではなく、モデルの失敗から生まれた。

大規模な社内展開では、賢いモデルとは集計スコアを最大化するものではなく、誰のワークフローが破綻するかを示すものであることが多い。

論文は、新戦略により同様の技術を導入した他の銀行で見られた遅延を回避し、約3,000万ドルを節約し、顧客満足度と従業員満足度を向上させたと報告している。この事例は2023年にINFORMS Journal on Applied Analyticsで発表された。