Process Mining — полезная технология при грамотном внедрении и использовании. На западных рынках доля компаний, уже внедривших или планирующих использовать процессную аналитику, достигла примерно 93%.
Однако распространение технологии не исключает существующих трудностей и ограничений, прежде всего, связанных с качеством данных и ограничениями имеющихся Process Mining инструментов. Преодолеть эти препятствия может помочь искусственный интеллект.
Аналитика для всех
Один из основных барьеров качественного анализа процессов – низкое качество данных. Проектные команды вкладывают временные и финансовые ресурсы в предварительную обработку данных. Без этого результаты анализа могут быть сильно искажены.
AI помогает решать эти проблемы благодаря возможностям:
- автоматизации ввода;
- выявлению и устранению дубликатов строк;
- классификации и структуризации данных.
Ещё один способ повышения эффективности — применение OCR, NLP и машинного обучения для преобразования неструктурированных данных в удобные для анализа форматы.
Таким образом, связка Process Mining и AI делает профильные инструменты более доступными и эффективными. Однако пользователи должны внимательно следить за качеством результатов и регулярно проверять корректность данных, чтобы исключить возможные ошибки со стороны ИИ. Он все еще неидеален.
Поиск причин возникновения проблем
Важно понимать, что классический Process Mining отлично выявляет «узкие места», но поиск причин этих проблем требует более комплексного подхода. Этот процесс можно упростить, комбинируя процессную аналитику с алгоритмами машинного обучения и искусственного интеллекта, что позволит бизнесу глубже и детальнее изучать проблемные зоны.
Ускорение работы
«Стандартный» Process Mining фокусируется на создании моделей процессов, но обычно не учитывает взаимное влияние бизнес-процессов друг на друга. Зато это учитывает мультипроцессная аналитика, которая позволяет изучать комплексные процессы с учетом всех факторов. Искусственный интеллект здесь тоже применим, он помогаяет формировать новые гипотезы, быстрее находить взаимосвязи и анализировать влияние процессов друг на друга, что сокращает сроки выполнения проектов с нескольких месяцев до нескольких дней.
Прогнозирование и предиктивная аналитика
У искусственного интеллекта есть важное и очень ценное преимущество — он способен обучаться. Process Mining предоставляет необходимый ресурс и данные, что помогает моделям ИИ улучшать прогнозы и предоставлять аналитическую информацию в нужном контексте. Использование корпоративных данных позволяет AI моделировать ситуации, оценивать потенциальные выгоды и риски, предлагая бизнесу ценные прогнозы и предотвращая возможные потери.
По материалам ProcessMi