Сразу скажем: machine learning дает шанс организациям в разы эффективнее применять процессную аналитику. Она создает условия для повышения прозрачности протекающих корпоративных бизнес-процессов (БП), определяет в них нарушения и самые уязвимые места, а также конкретизирует потенциал для применения инструментов класса Robotic process automation. В связку к этому алгоритмы machine learning предоставляют дополнительную информацию.
Глубинный анализ бизнес-процессов – т.е. как раз process mining – применяет machine learning для внедрения AI. Поэтому все возможности технологии можно разбить на группы:
- Анализ исторических данных
По сути, это формирование наглядной карты БП на базе информации об уже случившихся событиях. Из-за этого значительно растет конкретизация процессов, и становится легче найти отклонения и «бутылочные горлышки». Machine learning в данном случае помогает кластеризовать, т.е. группировать и анализировать схожие процессы.
- Определение причин событий
После нахождения проблемы нужно понять, почему вообще стала возможной возникшая ситуация. Как раз алгоритмы машинного обучения дают возможность решить все возникшие проблемы. Процессная аналитика, изучив все данные о процессе, позволяет понять источник его нарушений.
- Прогнозирование по примеру
Оно становится возможно, потому что в модели process mining уже есть информация обо всех исполненных БП. Основываясь на этом, машинное обучение может предсказать итог каждого процесса.
- Выявление цепочки действий для предотвращения будущих проблем
Полученный прогноз помогает ликвидировать все потенциальные угрозы для успешного выполнения процесса, а алгоритм Intelligent Orchestrator способен отправлять уведомления об определенных нарушениях, создавать роботов, запускать новые процессы и обновлять данные в системах.