人工知能がビジネスプロセス管理にどのような根本的な変革をもたらすのか

AI の検出機能と自動化機能を BPM に導入すると、フロントエンド プロセス、プロセス データ分析、ビジネス プロセス マッピング、プロセス モデリングの進歩を促進できます。

ビジネス プロセス管理には、企業のプロセス エンジニアリングの取り組みとデジタル変革の取り組みを支援してきた長い歴史があります。現在、BPM は AI によって大幅に向上しています

データおよび分析コンサルティング会社 DAS42 の主任コンサルタント、ジェフ・スプリンガー氏は次のように述べています。「AI テクノロジーは急速に進歩しており、開発はより複雑になり、より複雑なものになっています。同氏は、効果的なAI主導のプロセス発見と自動化ソリューションが可能であり、これらの進歩の多くは、エンタープライズシステム、センサー、ソーシャルメディアなどの多くのソースからのデータの可用性の増加によるものであり、大規模なAI導入につながっていると付け加えた。たとえば、深層学習アルゴリズムの開発により、人工知能システムがデータから学習し、人間が認識するのが困難または不可能なパターンを識別できるようになります。

AI は BPM をどのように変化させますか?

BPM では、AI 対応の導入がますます一般的になってきています。この導入方法は、多くのアプリケーション シナリオで重要な役割を果たしています。フロントエンド プロセスの最適化、プロセスの分析に使用できます。データを作成し、ビジネス プロセスをマッピングし、さらに生成 AI プロセス モデリング機能を活用する

フロント オフィス プロセス

Gryphon は、次のようなインテリジェント プラットフォームを提供しています。コールセンターでは、フロントエンド プロセスに人工知能を導入することで売上が伸び、顧客満足度が向上し、従業員の献身性が向上していると述べています。たとえば、コンタクト センターでは、ビジネス プロセス管理における AI が顧客との対話を豊かにし、電話の待ち時間を短縮し、パーソナライズされた推奨事項を提供し、リアルタイムの販売支援を提供します。

プロセス マイニング

プロセス マイニングは BPM を実現する重要な要素であり、企業の発見を支援します。ビジネス プロセス SaaS プロバイダーである Celonis の製品管理、人工知能、ナレッジ担当バイスプレジデントである Chris Monkman 氏は、「人工知能は、プロセス マイニングをより速く、使いやすくするのに役立ちます。対照的に、プロセスは、マイニングにより手動が可能 インテリジェンス (システム) がトレーニングされるデータはさらに賢くなり、それによってその真の力が解放されます。しかし、大規模言語モデル (LLM) のトレーニングや生成 AI の幻覚との戦いとなると、プロセス インテリジェンスの革新には、リアルタイムの構造化データとセマンティック知識の改善が必要になります。

オブジェクト中心のプロセス マイニング

Celonis とアーヘン工科大学は、人工知能とオブジェクト中心のプロセス マイニングを組み合わせて、理解と制御を改善しています。ビジネスプロセス。たとえば、出荷注文や請求書などの実際のオブジェクトがビジネス プロセス内を移動するにつれて、AI は予想納期を継続的に更新し、遅延が発生した場合にはアラートを送信し、問題を解決するための措置を講じることもできます

大規模プロセス モデル

エンタープライズ管理ソフトウェア会社 SAP Signavio は、LLM からのラベル付きデータを使用して、いわゆる大規模プロセス モデル (LPM) をトレーニングしています。プロセスデータをより正確に分析します。 SAP と学術研究者は、主にビジネス プロセス モデリング表記による数十万のビジネス モデルのコレクションである SAP Signavio Academic Models LPM データセットをリリースしました。 SAP Signavioのグローバル市場影響責任者であるDee Houchen氏は、LPMはベストプラクティスの推奨、プロセス分析、コンテンツ作成、プロセスデータの強化など、多くのユースケースに導入できると述べた。

データ抽出と強化

ABBYY 光学式文字認識ソフトウェア プロバイダーである ABBYY は、人工知能テクノロジーを研究していると製品担当上級副社長の Bruce Orcutt 氏は述べています。 ABBYY でのマーケティング クライアントの文書や通信からより多くのデータを抽出して、登録、資金提供、承認プロセスの意思決定を迅速化する方法。 AI は、データの洞察を強化し、プロセスの成果を向上させるためにも使用できます。 「データは王様です」とオーカット氏は言いました、「しかし、AI はすべてのデータを理解し、ビジネスに影響を与える方法ですべてのデータにコンテキストと意味をもたらすのに役立ちます。

ローコード/ノーコード開発

従来、ローコード ツールとノーコード ツールは BPM 分析ツールと組み合わされて、ビジネス リエンジニアリングの合理化を支援してきました。尽力。 Lotis Blue Consulting のビジネス プロセス パートナーである John King 氏は、AI が GitHub Copilot 機能を使用して、よりローコード/ノーコード開発を可能にしていると述べました。この機能はアプリケーション開発の分散化を促進し、顧客のニーズを満たすためにより迅速な変更とより多くの A/B テスト タイプの展開を約束します。企業は、IT 部門のインフラストラクチャとプラットフォームのサポートだけで、重要なビジネス プロセスを自動化するアプリケーションを開発およびサポートすることもできます

#ネットワーク分析の作業

ネットワーク分析とは、グラフ理論を使用して複雑なシステムの構造と機能を理解する方法。 King 氏は、これらと同じ概念を、会議、電話、インスタント メッセージ、電子メールからの仕事内容を処理できる職場ネットワーク分析を通じて企業に拡張できると考えています。人工知能が行動パターンとコラボレーション パターンを特定し、それらを企業の期待やベスト プラクティスと比較することで、必要に応じて生産性を向上させることができます。

#デジタル ツイン

##デジタル ツインは、デジタル スレッドを現実世界の物理環境および複雑なプロセスに接続する実用的なモデルです。 AI テクノロジーは、センサーやワークフローから取得した生データを、より関連性の高いデジタル ツインに変換するのに役立ちます。さらに、キング氏は、人工知能をこれらのモデルに適用して、さまざまなシナリオや意思決定分析を提供できることも指摘しました。これにより、時間と費用が節約され、企業がまれなイベントや予想されるイベントを発生前にモデル化できるようになり、それによって安全かつ客観的な環境でイベントの影響を理解し、緊急時対応策を策定できるようになると彼は考えています

ビジネス プロセス マッピング

DAS42 の Springer 氏によると、人工知能と機械学習モデルは、ビジネス プロセスを自動的にマッピングし、改善と自動化の領域を特定するためにすでに適用されています。同氏は、ある製造会社では、生産ラインをリアルタイムで監視し、潜在的なボトルネックやその他の問題を特定し、オペレーターに是正措置を提供することで、生産量を 10% 増やすことに成功したと述べました。

ビジネス プロセス分析

従来、ビジネス プロセス分析はプロセスの専門家によって手動で行われていました。サイバーセキュリティコンサルティング会社S-RMの南北アメリカ事業開発責任者スティーブン・ロス氏は、BPMのAIはモデリング、コラボレーション、プロセスマイニング、リスク管理とコンプライアンスを含むタスクのビジネスプロセス分析結果を加速できると述べた。

チャットボット、仮想アシスタント、NLP

チャットボットと仮想アシスタントは 60 年近く前から存在していますが、その商業的価値が存在するようになったのは、これはここ 10 年間でようやく達成されました。生成 AI を活用した自然言語処理 (NLP) は、BPM システムに統合してクエリを処理し、プロセスを通じて従業員をガイドし、顧客との対話を改善できるチャットボットと仮想アシスタントに新たなビジネス チャンスをもたらします。 NLP は、顧客のフィードバックやソーシャル メディアの投稿などの非構造化データ ソースを分析して、貴重な洞察を抽出することにも優れています。

BPM における AI の利点

Gryphon の Steele を例として、彼は次のように指摘しました。中国で人工知能を適用すると、次のように、プロセスの最適化、効率の向上、コストの削減、価値創造の機会を特定できます。

反復的なタスクを特定して自動化し、コール エージェントを解放して集中できるようにします。より複雑なタスクに対応し、顧客満足度を向上させます。

顧客を適切なエージェントまたは部門にルーティングして、電話の待ち時間を短縮し、顧客が最高のサービスを受けられるようにします。
• カスタマー サービスの問題をより迅速かつ効率的に解決するために、エージェントにリアルタイムの支援を提供します。
• データを分析して顧客の感情、傾向、パターンを特定し、顧客エクスペリエンスを向上させます。
• ビジネス プロセス管理における人工知能の課題

BPM アプリケーションに AI を導入するメリットには、次のような課題、リスク、倫理的問題が伴います。

で始まる次の内容:

• 全体的な概要が不足しています。生成 AI がより広範に BPM にどのように貢献できるかについては、現時点ではコンセンサスがありません。
• 生成型人工知能の弱点。 LLM の精度、偏り、再現性、データ プライバシー、幻覚に関する懸念には、ベンダーの均一性によって対処する必要があります。
• データ品質。 AI システムのトレーニングと運用に使用されるデータは、クリーン、正確、完全である必要があります。
• 新たなデータリスク。組織内でサイロ化された AI をさらに精査し、組織データがどこに存在するか、何で構成され、どのように使用されるかを理解する必要があります。
• 熟練労働者が不足しています。人工知能と BPM には専門的なスキルと知識が必要であり、専門的なトレーニングや必要なスキルを持つ従業員の雇用への追加投資が必要になります。
• 仕事が取って代わられるのが怖い。多くの組織は、生成 AI と自動化テクノロジーが連携して機能することを望んでおり、そのため従業員が最新情報を把握し、変革の中心に位置し続ける必要があります。
• 道徳的な問題。 AI を BPM に適用する場合、透明性、説明責任、責任ある使用、および潜在的な偏見や錯覚は、倫理的考慮事項の一部にすぎません。

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