Expert Intelligence (EI) ist auf die Durchführung von Schätzungen mithilfe von Expert Elicitation spezialisiert. Ein wissenschaftlich entwickelter Prozess zur Entscheidungsunterstützung des Managements auf der Grundlage vorhandener Daten und Modelle, kombiniert mit dem Wissen derjenigen, die sich auf dem Gebiet bestens auskennen.
Expertenermittlung ist eine leistungsstarke und legitime Technik zur Charakterisierung von Unsicherheit und zum Schließen von „Datenlücken“, bei denen traditionelle Forschung/Methodik nicht funktioniert oder noch nicht verfügbar ist.
Expertenerhebung ist ein systematischer und transparenter Prozess, um von Experten wahrscheinlichkeitsbezogene Urteile über unbekannte Größen oder Parameterwerte einzuholen.
Expert Elicitation ist eine interdisziplinäre Technik zur Optimierung der Ergebnisse von Expertenbewertungen. Die beteiligten Forschungsthemen sind Statistik, Mathematik, Philosophie und Psychologie.
Vorhandene Daten/Statistiken und andere Fakten werden genutzt und mit der Berufserfahrung von Experten kombiniert, um ein bestmögliches objektives Gesamtbild zu erstellen.
Wird in Situationen eingesetzt, in denen trotz Unsicherheit Entscheidungen erforderlich sind, die auf klar quantifizierten Ergebnissen und hervorgehobenen Risiken basieren. Basierend auf einer Methodik, die der kritischen Prüfung durch die Opposition standhält.
Vorteile gegenüber der Datenanalyse: – Erhält eine Gesamtbewertung dessen, was angefordert wird (Datenanalyse beantwortet oft nur Teile der Frage, begrenzt durch Datenerfassung und Wissen) – Gibt eine gute Erklärung der Ergebnisse durch die Fachexperten – Ergebnisse aus Datenläufen ( KI, maschinelles Lernen), die von Analysten/Datenwissenschaftlern durchgeführt werden, können oft als „Black Box“ erlebt werden. – In Bezug auf die kostengünstige Erstellung von Daten und Analysen (kann auch verwendet werden, um zu bestimmen, wo sich eine Datenanalyse lohnt, indem der Umfang und die Unsicherheit veranschaulicht werden). relevanter Variablen)
Vorteile gegenüber der Ad-hoc-Nutzung von Expertenurteilen – Deutlich verbesserte Genauigkeit der Expertenurteile – Transparenz und Reproduzierbarkeit (Vergleich über die Zeit oder mit anderen Variablen) – Objektivität und Korrektheit (Vermeidung bekannter psychologischer Fallstricke und gewünschter Ergebnisse – Klare quantifizierte Ergebnisse und Unsicherheitsbeschreibungen). die die Ergebnisse erklären und die Grundlage für eine gute Entscheidungsfindung optimieren.
Die Alternative, keine Urteile zu fällen, weil es schwierig ist, bedeutet, dass der Entscheidungsträger die Urteile selbst fällen muss oder sich von einer Debatte über das Thema leiten lässt, die möglicherweise eher auf (politischen) Wünschen als auf Fakten und Erfahrungen basiert. Eine Entscheidung aufgrund unzureichender Entscheidungsgrundlage nicht zu treffen, ist ebenfalls eine Entscheidung (vielleicht eine schlechte).
In vielen Fällen liegen begrenzte Daten, widersprüchliche Quellen, nicht validierte theoretische Modelle oder ein Prozess im Wandel vor. Daher ist es schwierig, Entscheidungen auf der Grundlage einer begrenzten Datenanalyse zu treffen, und es ist das Wissen von Experten erforderlich, um sich ein Gesamtbild zu verschaffen. Mit Expert Elicitation geschieht dies unabhängig vom Bereich strukturiert und transparent. Wir bieten Unterstützung bei dieser Arbeit
Methodische Verantwortung für die Erstellung von Scope-Bewertungen im Zeitraum 2006-2012 und 20018-2019.
Die Delegation für fehlerhafte Zahlungen aus den Sozialhilfesystemen ist eine dem Finanzministerium unterstellte Delegation mit der Aufgabe, der Überbeanspruchung und fehlerhaften Zahlungen aus den Sozialhilfesystemen und anderen damit verbundenen steuerfinanzierten oder steuersubventionierten Systemen entgegenzuwirken. Die Delegation muss durch ihre Arbeit dazu beitragen, dass die über diese Systeme verteilten Ressourcen nur diejenigen erreichen, für die sie bestimmt sind. Ein wichtiger Teil der Mission der Delegation besteht darin, Umfangsstudien zu fehlerhaften Zahlungen aus den Sozialsystemen durchzuführen
Im Jahr 2016 Unterstützung einer größeren Kommune in Stockholm, um die Kontrolle über die Kosten und Entschädigungen im Zusammenhang mit der Flüchtlingsarbeit zu erlangen. Erstellung eines Prognosemodells und Erstellung einer Struktur zur Durchführung von Kostenabschätzungen im Budgetprozess. Die Prognosen umfassen Beiträge von Experten und Entscheidungsträgern, einschließlich der Implementierung der neuen Struktur und der Anwendung des HUGI-Modells zur Klärung der Rollen bei der Prognose und Budgetierung.
Die Zuständigkeit für die häusliche Krankenpflege soll vom Bezirksrat Stockholm auf die Stockholmer Kommunen übertragen werden. Mit Hilfe von Expertenbewertungen mithilfe von Expert Elicitation, bei dem vorhandene Daten und das Wissen der Experten kombiniert wurden, um eine Schätzung der Kosten der häuslichen Krankenpflege im Jahr 2020 zu erstellen. Grundlage für Verhandlungen über die Höhe des Steueraustauschs zwischen Stockholms Kommunen und Bezirksräten. Der Auftrag wurde für KSL ausgeführt
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