Process Mining используют далеко не только для поиска «узких мест». В обзоре AIMultiple собраны 50 сценариев применения технологии и 42 практических кейса — от финансов и клиентского сервиса до разработки программного обеспечения, производства и логистики. Большинство из них можно свести к нескольким типовым бизнес-задачам.

Найти «узкие места» и сократить цикл

Базовый сценарий — восстановить фактическое выполнение процесса по журналам событий и определить, где возникают задержки, возвраты, лишние действия и другие отклонения. Это применимо к самым разным процессам — закупкам, обработке заказов, кредитованию, производству или доставке.

Например, Piraeus Bank проанализировал более миллиона событий в процессе потребительского кредитования. Среднее время обработки заявки сократилось с 35 до 5 минут, а полный срок выдачи кредита — на 86%.

Найти кандидатов на автоматизацию

Process Mining помогает находить повторные шаги, возвраты, ручные вмешательства и другие участки процесса с потенциалом автоматизации. После этого компания может определить, что именно имеет смысл автоматизировать и какой инструмент для этого подойдет.

В приведенных AIMultiple кейсах применение Process Mining в purchase-to-pay помогало увеличить уровень автоматизации на 35% и сократить объем повторной работы на 52%.

Контролировать соблюдение процессов

Фактический маршрут можно сравнить с эталонной моделью и увидеть, где сотрудники или системы отклоняются от установленной последовательности.

Такой подход используют, например, в закупках и финансовых процессах, где важны обязательные согласования и контрольные точки. Анализ показывает не только само отклонение, но и насколько часто оно возникает и что происходит после изменения процесса.

Улучшать клиентский путь и продажи

Данные CRM, тикет-систем и других источников позволяют восстановить путь клиента и найти ожидание, повторные обращения и лишние передачи между сотрудниками.

В продажах Process Mining применяют для анализа процессов от появления потенциального клиента до оформления заказа и от получения заказа до оплаты. Анализируют длительность цикла сделки, изменения и отмены заказов, возвраты и задержки поставки. Это помогает связать конкретные особенности процесса с конверсией, выручкой и сроком получения денег. 

Сокращать потери в финансовых процессах

В P2P Process Mining помогает находить ручные вмешательства, закупки вне договоров и задержки согласований. В дебиторской задолженности — причины поздних платежей и задержек выставления счетов. В кредиторской — просроченные или дублирующиеся платежи.

Задача здесь — определить, какие отклонения в процессе напрямую влияют на деньги.

Улучшать ИТ-процессы

В процессах управления ИТ-услугами (ITSM) Process Mining используют для анализа долго обрабатываемых заявок, низкой доли обращений, решенных с первого раза, и поиска операций для автоматизации. При внедрении ERP — чтобы понять, как изменения системы фактически отражаются на работе пользователей и процессах.

Технологию применяют и в разработке ПО. В одном из исследований более 2000 случаев выяснилось, что 25% процессов проходили без этапа планирования, а 44% проектов не были документированы.

Решать специализированные задачи

Общий принцип один — Process Mining связывает результат с тем, как процесс действительно выполняется. Поэтому одна и та же технология может использоваться для оптимизации, автоматизации, контроля и поиска финансовых потерь — независимо от конкретной отрасли.

По материалам AIMultiple