Согласно исследованию Gartner, в 2022 году больше компаний будут использовать process mining (PM) в качестве инструмента цифровой трансформации, автоматизации и совершенствования бизнес-процессов. Процессная аналитика развивается, а вместе с ней меняются и требования клиентов, что значительно влияет на перспективы инструментов PM.
В данном исследовании представлены основные факторы, влияющие на будущее процессного анализа.
Process Mining в связке с IoT
IoT («Интернет вещей») – это сеть физических объектов со встроенными технологиями для взаимодействия с внешней средой. Датчики IoT собирают данные о выполнении процессов в режиме реального времени. В дальнейшем полученная информация используется для анализа БП.
Process mining имеет дело с историческими данными, поскольку использует в качестве первоисточника ИТ-системы компании. Однако IoT позволяет PM получить доступ к нужной информации непосредственно при выполнении процесса. На основе полученных данных process mining помогает выявлять отклонения, ошибки и все, что негативно влияет на производительность БП, в режиме реального времени, позволяя оптимизировать их.
Оптимизация работы с клиентами
В рамках проектов process mining оптимизируются бизнес-процессы компании путем поиска возможностей автоматизации, определения неэффективности и выявления проблем. Все эти меры косвенно направлены на повышение удовлетворенности клиентов. Но компании могут использовать процессный анализ для повышения качества обслуживания напрямую, анализируя внешние процессы.
Внешние процессы – это операции и действия, связанные с потребителями, бизнес-партнерами. Например, использование процессной аналитики помогает предотвратить потерю клиентов благодаря:
- помощи в составлении Customer Journey Map;
- повышению эффективности маркетинговых стратегий;
- улучшению веб-сайтов компании.
Вендоры ПО в области process mining могут сочетать возможности разных платформ обслуживания клиентов для извлечения необходимой информации (например, отзывов потребителей). Опираясь на результаты анализа, аналитики могут перестроить БП компании и улучшить качество обслуживания клиентов.
В отчете Gartner за 2021 год говорится о том, что «customer journey mining» – программное решение, которое будет вызывать все большее внимания со стороны компаний.
Ускорение автоматизации с помощью Process Mining
Специалисты в области процессной аналитики уже давно признали необходимость ее использования в проектах RPA. Process mining помогает:
- определить приоритетные процессы для их автоматизации;
- контролировать все этапы автоматизации;
- выявлять и прогнозировать отклонения и ошибки в реализации проекта для обеспечения его эффективности.
По мнению вендоров систем класса PM, интеллектуальный анализ процессов скоро будет интегрирован с низким кодом и превзойдет традиционную RPA. Специалисты утверждают, что такая возможность облегчит работу пользователей с системой и улучшит автоматизацию процессов.
Еще одно наблюдение: боты RPA помогают при анализе процессов, автоматизируя выявление БП, поиск ошибок и их первопричин, оптимизируя сбор данных и фиксацию операций взаимодействия с пользователем.
Конкретным решением в этой области является Robotic Process Mining (RPM), которое использует технологию Artificial Intelligence (искусственный интеллект) для обнаружения процессов, требующих автоматизации.
RPM в автоматическом режиме получает данные о выполнении процесса от сотрудников и ИТ-систем, включает их в модель БП. Затем указывает на повторяющиеся или ручные процессы – идеальных кандидатов для RPA.
Использование методов прогнозирования
На одной из последних конференций, посвященной process mining, родоначальник технологии Вил ван дер Аалст отметил, в будущем процессный анализ будет больше прогностическим, чем описательным. На сегодняшний день вендоры создают возможности предиктивного анализа процессов путем интеграции разных программных решений с платформами для анализа процессов.
Вслед за прогнозной аналитикой растет популярность предписывающей. Вместо простого прогнозирования она помогает настраивать переменные для достижения наиболее эффективного из возможных результатов и предоставляет для этого порядок необходимых действий.
По материалам AI Multiple