Capital One 計畫向約 1,000 家零售分行的櫃員部署支票影像處理技術。顯而易見的專案管理做法是選擇最快或最便宜的推行路徑,但類似的銀行專案曾遭遇延誤,並導致客戶與員工不滿。

第一個決策模型讓管理層對各推行替代方案進行整體的量化比較。高階主管隨後發現了陷阱:某個在總體上看起來沒問題的選項,仍可能嚴重損害某個業務領域,嚴重到足以使專案停滯。

團隊圍繞群體決策理論重建分析,將每個利害關係人群體的觀點與公司整體觀點分開。這揭示了為何最初三個替代方案都有缺陷,並協助高階主管設計出第四種推行策略。

這個巧妙的做法,是把組織摩擦當成模型的輸入變數。Capital One 並未將阻力視為模型完成後的變革管理雜務,而是用它來形塑推行計畫本身。

最佳化採用過程的痛苦,而不只是推行速度

若對利害關係人的效用取平均,會掩蓋可能延誤採用的局部痛點。

該方法將推行爭論轉化為按業務領域對權衡取捨進行結構化比較。

最終策略源自模型的失敗,而非強迫某個預設選項勝出。

對於大型內部推行,聰明的模型往往是能顯示誰的工作流程會中斷的模型,而不是最大化總體分數的模型。

論文報告指出,新策略避免了其他銀行在推行類似技術時所見的延誤,節省約 3,000 萬美元,並提升了客戶與員工滿意度。該案例於 2023 年發表於《INFORMS Journal on Applied Analytics》。

追溯依據

參考來源

  1. Technology Implementation at Capital One IDEAS/RePEc · ideas.repec.org
  2. Technology Implementation at Capital One INFORMS Journal on Applied Analytics · pubsonline.informs.org ·