Process Mining – полезная технология, если внедрять и применять её правильно. Доля компаний, внедривших или стремящихся к использованию процессной аналитики на западном рынке, приближается к 93%. 

Тем не менее массовая популяризация не означает отсутствия проблем и ограничений, в первую очередь связанных с качеством данных и доступным инструментарием систем PM. Ответом на этот вызов может стать искусственный интеллект. 

Аналитика, доступная каждому

Одним из главных препятствий эффективного анализа процессов является качество данных. Команды проектов тратят огромный временной и финансовый ресурсы на предварительную обработку. Если таких действий не происходит, то результаты исследования будут далеки от истины. 

Алгоритмы искусственного интеллекта позволяют решить описанные проблемы, так как: 

• автоматизируют процесс ввода,
• выявляют и устраняют дублирующие строки,
• классифицируют и кластеризируют данные.

Дополнительный вариант решения – интеграция алгоритмов OCR, NLP и машинного обучения для преобразования неструктурированных данных в читаемые форматы.

Таким образом, связка PM+AI носит более эффективный характер и делает аналитические инструменты более доступными. Тем не менее бизнес-пользователи должны сохранять концентрацию внимания и не забывать о систематических проверках соответствия с целью предотвращения возможных ошибок со стороны ИИ. 

Не следствия, а причины

Важно: классический Process Mining – идеальное средство обнаружения «узких мест», но поиск их первопричин – более сложная история. Её можно упростить, если совместить инструментарий процессной аналитики с алгоритмами машинного обучения и искусственного интеллекта. В этом случае бизнес получит более эффективную диагностику и возможность своевременной детекции проблем. 

Ускорение  

Классический Process Mining – это создание идеальных моделей процессов и отсутствие возможности учитывать влияние одного БП на другой. Соответственно, создаются дополнительные временные лаги и финансовые издержки. Также страдает и точность полученной информации. Ответом на эти вызовы становится мультипроцессная аналитика, позволяющая изучать сквозные процессы, учитывая все моменты выше. Ко всему прочему, дополнить возможности МПА может и искусственный интеллект. Комбинация инструментов позволяет формировать новые гипотезы, быстрее обнаруживать взаимосвязи и фиксировать степень взаимосвязи сквозных БП, что позволяет сократить срок реализации проекта с нескольких месяцев до нескольких дней.

Прогнозирование

Важное преимущество моделей искусственного интеллекта – их обучаемость. Process Mining предоставляет ресурс и ценную информацию, тем самым конкретизируя алгоритмы ИИ и создавая для них нужный контекст. Ко всему прочему, AI с загруженными корпоративными данными становится ценным инструментом с точки зрения предиктивной аналитики, ведь способен моделировать ситуации и предоставлять компании потенциальные выгоды и оценивать возможный ущерб. 

По материалам AIMultiple