Все о Process Mining от ProcessMi

На начальном этапе развития Process Mining технологию использовали для анализа и визуализации процессов. Компании получали возможность увидеть реальную картину дел, определить отклонения от регламентов и выявить проблемные участки. Такой подход хорошо подходил для пилотных проектов. Со временем стало очевидно, что бизнесу мало просто фиксировать проблемы. В условиях высокой скорости изменений нужен постоянный контроль процессов и быстрый переход к управленческим действиям. В связи с этим рынок постепенно...

Компании все активнее переходят от пилотных проектов Process Mining к масштабному использованию технологии. Однако вместе с ростом охвата появляются и системные ограничения, которые напрямую влияют на результат внедрения. Главным барьером остается качество данных. Во многих компаниях журналы событий содержат пропуски, дубли или противоречивые записи, а часть операций фиксируется не полностью. Особенно часто такие проблемы возникают в организациях со сложным ИТ-ландшафтом и большим количеством доработанных решений...

Сейчас управление процессами окончательно перестает быть задачей отдельных ИТ-проектов. Компании переходят к модели непрерывной адаптации, где процессы, данные и цифровые инструменты формируют единую систему операционной устойчивости. На этом фоне рынок Process Mining и Process Intelligence входит в новый этап развития. Компании постепенно переходят от точечного применения ИИ к созданию сетей специализированных цифровых агентов. Такие системы будут использоваться для обработки запросов, планирования операций, поддержки клиентов и внутренней аналитики...

Современные платформы Process Mining постепенно выходят за рамки классического анализа процессов. Если раньше технология больше визуализировала цепочки действий и искала «узкие места», то сейчас рынок движется к автономным системам, способным самостоятельно интерпретировать события, выявлять проблемы и предлагать варианты оптимизации без постоянного участия аналитиков. Исследовательская группа из Индии протестировала архитектуру, объединяющую Process Mining, машинное обучение и мультиагентные ИИ-системы...

Уже около десяти лет банковский сектор работает под давлением. Волнами идут кризисы, клиенты ждут быстрого и удобного сервиса, а регуляторы ужесточают требования к качеству операций, контролю и управлению капиталом. При этом цифровая трансформация далеко не всегда дает ожидаемый результат. Почему? По данным McKinsey, более половины проектов автоматизации и цифровизации либо не достигают целей, либо выходят за рамки бюджета. Во многом это связано с тем, что даже при крупных инвестициях банки по-прежнему не до конца понимают, как реально устроены их внутренние процессы...