Bagaimana kecerdasan buatan secara asasnya merevolusikan pengurusan proses perniagaan

Menggunakan penemuan AI dan keupayaan automasi dalam BPM boleh memacu kemajuan dalam proses hadapan, analisis data proses, pemetaan proses perniagaan dan pemodelan proses.

Pengurusan proses perniagaan mempunyai sejarah panjang dalam membantu perusahaan dengan usaha kejuruteraan proses dan inisiatif transformasi digital. Kini, BPM mendapat rangsangan besar daripada AI

Jeff Springer, perunding utama di perundingan data dan analitik DAS42, berkata: “Teknologi AI berkembang pesat, membolehkan pembangunan penemuan proses dipacu AI yang lebih kompleks dan berkesan serta automatik penyelesaian adalah mungkin. Beliau menambah bahawa banyak kemajuan ini disebabkan oleh peningkatan ketersediaan data daripada banyak sumber seperti sistem perusahaan, penderia dan media sosial, yang membawa kepada pembangunan kecerdasan buatan berskala lebih besar, contohnya untuk belajar daripada data dan mengenal pasti corak yang sukar atau mustahil untuk dikenali oleh manusia

Bagaimana AI mengubah BPM

Dalam BPM, penggunaan yang didayakan AI semakin popular banyak senario aplikasi. Ia boleh digunakan untuk mengoptimumkan proses bahagian hadapan, menganalisis data proses, memetakan proses perniagaan, dan juga menggunakan keupayaan pemodelan proses AI generatif

Proses bahagian hadapan

Gryphon, penyedia platform pintar untuk pusat panggilan, telah menyatakan bahawa penggunaan kecerdasan buatan dalam proses bahagian hadapan memacu jualan, meningkatkan kepuasan pelanggan, dan meningkatkan dedikasi pekerja Contohnya, di pusat hubungan, AI dalam pengurusan proses perniagaan memperkaya interaksi pelanggan, Mengurangkan masa menunggu panggilan , menyediakan cadangan yang diperibadikan dan menawarkan bantuan jualan masa nyata

Process Mining

Process Mining ialah pemboleh utama BPM, membantu syarikat mengenal pasti peluang untuk menambah baik proses, mencipta nilai dan mengurangkan kos “AI membantu membuat proses. perlombongan dengan lebih pantas dan lebih mudah untuk digunakan,” jelas Chris Monkman, naib presiden pengurusan produk, AI dan pengetahuan di pembekal SaaS proses perniagaan Celonis “Sebaliknya, proses perlombongan membolehkan data AI menjadi lebih pintar, membuka kunci kuasanya yang sebenar. Tetapi apabila ia datang untuk melatih model bahasa besar (LLM) dan pertempuran AI generatif menentang halusinasi, inovasi dalam perisikan proses akan memerlukan penambahbaikan dalam data berstruktur masa nyata dan pengetahuan semantik.

Perlombongan proses berpusatkan objek

Celonis dan RWTH Aachen University sedang menggabungkan kecerdasan buatan dan perlombongan proses berpusatkan objek untuk lebih memahami dan mengawal proses perniagaan. Sebagai contoh, apabila objek sebenar seperti pesanan penghantaran atau invois bergerak melalui proses perniagaan, AI boleh terus mengemas kini jangkaan masa penghantaran, menghantar makluman apabila kelewatan berlaku dan juga mengambil tindakan untuk menyelesaikan isu

untuk proses besar Model

Syarikat perisian pengurusan perusahaan SAP Signavio menggunakan data berlabel daripada LLM untuk melatih apa yang dipanggil Model Proses Besar (LPM) untuk menganalisis data proses dengan lebih tepat. SAP dan penyelidik akademik telah mengeluarkan set data LPM Model Akademik SAP Signavio, koleksi ratusan ribu model perniagaan, terutamanya dalam notasi pemodelan proses perniagaan. Dee Houchen, ketua impak pasaran global di SAP Signavio, berkata LPM boleh digunakan dalam banyak kes penggunaan, seperti pengesyoran amalan terbaik, analisis proses, penciptaan kandungan dan peningkatan data proses.

Pengeluaran dan Pembesaran Data

Bruce Orcutt, naib presiden kanan pemasaran produk di ABBYY, berkata pembekal perisian pengecaman aksara optik ABBYY sedang meneroka bagaimana teknologi kecerdasan buatan boleh mengekstrak lebih banyak data daripada dokumen pelanggan dan surat-menyurat untuk mempercepatkan pendaftaran , Keputusan mengenai proses pembiayaan dan kelulusan. AI juga boleh digunakan untuk memperkayakan cerapan data dan meningkatkan hasil proses. "Data adalah raja," kata Orcutt, "tetapi AI membantu memahami semua data dan membawa konteks dan makna kepada semua data dengan cara yang memberi kesan kepada perniagaan

Pembangunan Kod Rendah/Tanpa Kod

Secara tradisinya, alatan kod rendah dan tanpa kod telah digabungkan dengan alat analitis BPM untuk membantu memperkemas usaha kejuruteraan semula perniagaan. John King, rakan kongsi proses perniagaan di Lotis Blue Consulting, berkata AI menggunakan keupayaan GitHub Copilot untuk membolehkan lebih banyak pembangunan kod rendah/tanpa kod. Ciri ini boleh menggalakkan desentralisasi pembangunan aplikasi dan menjanjikan perubahan yang lebih pantas dan lebih banyak penggunaan jenis ujian A/B untuk memenuhi keperluan pelanggan. Perniagaan juga boleh membangunkan dan menyokong aplikasi yang mengautomasikan proses perniagaan kritikal dengan hanya sokongan infrastruktur dan platform daripada jabatan IT mereka

Analisis Rangkaian Kerja

Analisis rangkaian ialah penggunaan teori graf untuk memahami kompleks Satu pendekatan kepada struktur sistem dan kefungsian. King percaya konsep yang sama ini boleh diperluaskan kepada perusahaan melalui analisis rangkaian kerja, yang boleh mengendalikan kandungan kerja daripada mesyuarat, panggilan telefon, mesej segera dan e-mel. Melalui kuasa kecerdasan buatan untuk mengenal pasti corak tingkah laku dan kerjasama dan membandingkannya dengan jangkaan syarikat dan amalan terbaik, produktiviti boleh dipertingkatkan apabila diperlukan kepada persekitaran fizikal dunia sebenar dan proses yang kompleks. Teknologi AI boleh membantu mengubah data mentah yang ditangkap daripada penderia dan aliran kerja kepada kembar digital yang lebih relevan. Selain itu, King menegaskan bahawa kecerdasan buatan juga boleh digunakan pada model ini untuk menyediakan senario yang berbeza dan analisis membuat keputusan. Beliau percaya ini akan membantu menjimatkan masa dan wang serta membolehkan syarikat memodelkan peristiwa yang jarang berlaku atau dijangka sebelum ia berlaku, dengan itu memahami kesan peristiwa dalam persekitaran yang selamat tetapi objektif dan membangunkan langkah-langkah luar jangka

Pemetaan Proses Perniagaan

Menurut kepada Springer DAS42, model kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin telah digunakan untuk memetakan proses perniagaan secara automatik dan mengenal pasti peluang untuk penambahbaikan dan automasi. Beliau menyatakan bahawa sebuah syarikat pembuatan berjaya meningkatkan pengeluaran sebanyak 10% dengan memantau barisan pengeluarannya dalam masa nyata, mengenal pasti potensi kesesakan dan isu lain, dan menyediakan tindakan pembetulan kepada pengendali

Analisis Proses Perniagaan

Secara tradisional, proses perniagaan analisis dilakukan secara manual oleh pakar proses. Stephen Ross, ketua pembangunan perniagaan untuk Amerika di firma perunding keselamatan siber S-RM, berkata AI dalam BPM boleh mempercepatkan keputusan analisis proses perniagaan untuk tugas yang melibatkan pemodelan, kerjasama, perlombongan proses dan pengurusan risiko serta pematuhan.

Chatbots, Virtual Assistants dan NLP

Walaupun chatbots dan pembantu maya telah wujud selama hampir 60 tahun, nilai komersialnya hanya direalisasikan dalam dekad yang lalu. Dikuasakan oleh AI generatif, pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) membuka peluang perniagaan baharu untuk chatbots dan pembantu maya yang boleh disepadukan ke dalam sistem BPM untuk mengendalikan pertanyaan, membimbing pekerja melalui proses dan meningkatkan interaksi pelanggan. NLP juga pandai menganalisis sumber data tidak berstruktur, seperti maklum balas pelanggan dan siaran media sosial, untuk mendapatkan cerapan berharga.

Kelebihan AI dalam BPM

Mengambil Steele of Gryphon sebagai contoh, beliau menegaskan bahawa penerapan kecerdasan buatan dalam BPM boleh menemui peluang untuk pengoptimuman proses, peningkatan kecekapan, pengurangan kos dan berikut :

Mengenal pasti dan mengautomasikan tugasan berulang, membebaskan ejen panggilan untuk memberi tumpuan kepada tugas yang lebih kompleks dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Hantar pelanggan ke ejen atau jabatan yang betul untuk mengurangkan masa menunggu panggilan dan memastikan pelanggan menerima perkhidmatan terbaik.

Menyediakan bantuan masa nyata kepada ejen untuk menyelesaikan masalah perkhidmatan pelanggan dengan lebih pantas dan cekap.

Analisis data untuk mengenal pasti sentimen, trend dan corak pelanggan untuk meningkatkan pengalaman pelanggan.

• Cabaran Kecerdasan Buatan dalam Pengurusan Proses Perniagaan
• Faedah menggunakan AI dalam aplikasi BPM datang dengan cabaran, risiko dan isu etika, termasuk yang berikut:
• Kurang gambaran keseluruhan. Pada masa ini tiada konsensus tentang cara AI generatif boleh menyumbang kepada BPM secara lebih meluas.
• Kelemahan kecerdasan buatan generatif. Kebimbangan tentang ketepatan, berat sebelah, kebolehulangan, privasi data dan halusinasi LLM perlu ditangani oleh kehomogenan vendor.
• Kualiti data. Data yang digunakan untuk melatih dan mengendalikan sistem AI mestilah bersih, tepat dan lengkap.
• Risiko data baharu. Perlu ada penelitian yang lebih mendalam terhadap AI yang tersenyap dalam organisasi dan pemahaman tentang tempat data organisasi berada, apa yang dibuat daripadanya, dan cara ia digunakan.
• Kekurangan pekerja mahir. Kecerdasan buatan dan BPM memerlukan kemahiran dan pengetahuan khusus, yang memerlukan pelaburan tambahan dalam latihan profesional atau pengambilan pekerja dengan kemahiran yang diperlukan.
• Takut kerja diganti. Banyak organisasi mahukan teknologi AI dan automasi generatif berfungsi seiring, jadi mereka perlu memastikan pekerja mereka sentiasa berada dalam gelung dan berada di tengah-tengah transformasi.
• Isu etika. Ketelusan, akauntabiliti dan penggunaan yang bertanggungjawab, serta potensi berat sebelah dan ilusi, hanyalah sebahagian daripada pertimbangan etika apabila menggunakan AI pada BPM.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana kecerdasan buatan secara asasnya merevolusikan pengurusan proses perniagaan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!