Опираясь на анализ кривой технологического развития от Gartner, можно сделать вывод, что от искусственного интеллекта ждут многое. Пожалуй, даже слишком. Это может привести к большим разочарованиям постфактум. Однако, как показывает опыт, возможно достичь синергии функций при эффективном сочетании инновационных технологий. Пример – связка Process Mining и генеративного искусственного интеллекта (ИИ, GenAI), совместное применение которых способно трансформировать корпоративные бизнес-процессы.
Рассмотрим конкретные примеры.
- Улучшенная визуализация и выявление
Для банков, например, «гибрид» процессной аналитики и ИИ дает возможность формировать детализированные графы процессов выдачи потребительских кредитов. Это позволяет предвидеть и оптимизировать «узкие места» в бизнес-процессах до их фактического выполнения, существенно повышая эффективность и делая кредитование более быстрым и удобным для клиентов.
- Рост эффективности
Использование GenAI и PM в автомобилестроении оптимизирует рабочие процессы на производственных линиях. Анализ данных о сборке автомобилей позволяет предложить решения для снижения отходов и вредных выбросов, а также для соответствия экологическим нормам.
- Мониторинг и быстрая адаптация
Логистические компании, занимающиеся сложным обслуживанием клиентов, используют данные технологии для адаптации своих процессов realtime. Отслеживание и анализ доставки позволяет эффективно корректировать операции, поддерживая высокое качество обслуживания.
- Автоматизация создания документации
В медицинских учреждениях генеративный ИИ может анализировать процессы обращения и лечения пациентов, автоматически создавая отчеты. Это существенно сокращает объем ручной работы, при этом обеспечивает соблюдение конфиденциальности и законодательных требований.
- Прогнозная аналитика
Телеком применяет связку технологий для анализа трафика и взаимодействия с клиентами. Генеративный ИИ позволяет предсказывать и предотвращать потенциальные проблемы с нагрузкой на сеть, способствуя оптимизации инфраструктуры и улучшению обслуживания клиентов.
- Персонализация предложений
В ритейле анализ заказов с использованием GenAI и PM определяет ключевые потребительские предпочтения, что ведет к более персонализированному и эффективному обслуживанию, повышая лояльность клиентов.
- Алгоритмизация
Проанализировав использование технологий на практике, следует разработать унифицированный цикл внедрения, упрощающий интеграцию и повышающий общую эффективность:
- Сбор и анализ соответствующих данных о бизнес-процессах;
- Отбор подходящих инструментов ИИ и Process Mining, способных интегрироваться и масштабироваться вместе с бизнесом;
- Организация пилотов для тестирования подхода;
- Реализация механизмов для постоянного получения обратной связи;
- Вовлечение заинтересованных сторон для обеспечения соответствия целей бизнеса и технологических решений.
По материалам ProcessMi.