Лучший способ узнать о технологии – посмотреть на результаты ее внедрения. Джем Дильмегани, основатель исследовательского центра технологий искусственного интеллекта AIMultiple, считает, что именно изучение и анализ кейсов дают всестороннее понимание процессной аналитики и её пользы для бизнеса. 

Ожидаемые результаты

Процессная аналитика, или технология process mining, ориентирована на детальное представление и глубинный анализ внутренних бизнес-процессов компании. Это помогает управленцам:

• Принимать эффективные решения.

В основе технологии лежит использование данных, полученных из логов – журналов событий информационных систем. На них нельзя оказать какое-то воздействие, видоизменить или подделать, что делает логи источником точной, достоверной и объективной информации. Используя полученные результаты, управленцы будут уверены, что их дальнейшие решения, действия или стратегии базируются на фактах, а не домыслах или гипотезах. 

• Экономить ресурсы.

Любой бизнес хочет работать более эффективно, используя меньшее количество ресурсов. Визуализируя процесс, система класса process mining фиксирует фактическую, а не регламентированную продолжительность каждого этапа изучаемого процесса, его стоимость и сценарий оптимизации. Это помогает компании избавиться от лишних затрат или найти временные и трудовые резервы.

• Ликвидировать уязвимости.

Под уязвимостью подразумевается “узкое место” – некое несовершенство, которое не позволяет процессу выполняться корректно на 100%. Это может быть как преждевременное закрытие инцидента, так и возвращения на предыдущие шаги (например, бэк-офис банка обнаружил, что поданы не все нужные документы, после чего возвращает заявку обратно) или дублирование операций. Все это приводит к затягиванию процесса и повышает возможность возникновения финансовых или репутационных рисков. Инструмент процессной аналитики помогает обнаруживать “узкие места” и разрешать их. 

Типовые процессы для анализа

По сути, компания может исследовать любой процесс, чтобы узнать, как он протекает на самом деле и оптимизировать его. Одно из наиболее частых решений – внедрение инструментов RPA для автоматизации рутинных, повторяющихся действий. 

Перед управленцами, например, на стадии определения процесса для проведения пилотного проекта, встает логичный вопрос: что именно следует выбрать для анализа. Эксперты выделяют ряд процессов, которые называют типовыми и наиболее удобными для исследования. Среди них:

• от закупки до оплаты (Purchase-to-Pay);
• от заказа до платежа (Order-to-cash);
• логистические (транспортные).

Примеры кейсов

Мнение, что подобные технологии применимы лишь в крупных финансовых или телекоммуникационных структурах, ошибочно. На текущий момент процессная аналитика нашла применение в следующих сферах:

• промышленность;
• ритейл;
• проектирование и строительство;
• гостиничный бизнес;
• страхование;
• консалтинг;
• медицина.

Ниже несколько кейсов внедрения систем класса процессной аналитики в бизнесе. 

• Kemira, финский гигант водо-интенсивной химической  промышленности, как раз сделал акцент на процессах P2P и O2C. Вследствие внедрения специализированного инструмента им удалось повысить уровень клиентского сервиса, сократить сроки реагирования на инциденты и сроки выполнения заказов.
• Telefonica, телекоммуникационная компания из Испании, при помощи ИТ-решения Fluxicon уменьшила количество инцидентов со 124 до 13, по собственному признанию, улучшила взаимоотношения с активными клиентами.
• Bridge Loan, страховая организация из ЮАР,  благодаря внедрению QPR смогла на 40% ускорить кредитный процесс, автоматизировав ряд ручных операций.
• ANA Aeroportos de Portugal, администрация управления аэропортами Португалии, применила технологию process mining для устранения ненужных и не имеющих ценности операций, тем самым ускорив процесс. Кроме того, администрации удалось задать точные KPI как для процесса в целом, так и для конкретных задач, а также внести изменения в приоритизацию заказов для повышения уровня работы технической поддержки. 
• Patria, финская государственная компания, один из лидеров аэрокосмической промышленности и оборонной индустрии, инициировала внедрение специализированного ПО для совершенствования системы управления внутренними бизнес-процессами. Рост потребностей клиентов и масштабирование технологических процессов требовали новых решений. Благодаря использованию системы process mining удалось выявить отклонения фактического протекания процессов от регламентированных, исключить ряд затрат и повысить степень удовлетворенности клиентов.

Интерес к внедрению подобной технологии также проявляют компании государственного сектора, спортивные организации и медиагиганты.