Как сочетаются BPM и интеллектуальные технологии, такие как AI, ML, RPA и другие?

По мере развития систем управления бизнес-процессами (BPMS) мы перешли от систем, которые просто выполняют предварительно определенные модели процессов, к более интеллектуальным системам, которые динамически поддерживают, направляют и автоматизируют процессы. Чтобы стимулировать инновации и поддерживать операционную эффективность, нам необходимо дополнить процессы и человеческий интеллект машинным интеллектом. Как все эти технологии сочетаются друг с другом и как они могут помочь компаниям получить операционные преимущества?

В 2016 году меня попросили внести свой вклад в книгу Коалиции по управлению рабочими процессами «Лучшие практики для работников умственного труда». В моем разделе «Помимо контрольных списков» содержится призыв к более интеллектуальному адаптивному управлению делами для стимулирования инноваций при сохранении операционной эффективности. К следующему году они опубликовали «Интеллектуальную адаптируемость», а я написал раздел «Машинный интеллект и автоматизация в ACM [адаптивном управлении делами] и BPM», в котором эти идеи развились дальше. Прошел еще один год, и пришло время взглянуть на то, как продвигается переход между BPM и искусственным интеллектом (ИИ) — на самом деле, между BPM и широким спектром интеллектуальных технологий. Многие поставщики BPM интегрируют ИИ и другие интеллектуальные технологии в свои продукты; Я поговорил с Мигелем Вальдесом Фаурой, генеральным директором Bonitasoft (спонсор этой статьи) и несколькими другими людьми о том, над чем они работают.

Понимание интеллектуальных технологий в контексте BPM

Сочетание BPM и интеллектуальных технологий обусловлено двумя факторами: появлением BPMS в качестве платформ разработки приложений общего назначения, позволяющих легко интегрировать другие технологии; и необходимость автоматизации процессов и решений по бизнес-причинам, начиная от эффективности и заканчивая соблюдением нормативных требований. Типичные интеллектуальные технологии, дополняющие BPM, включают:

· Бизнес-правила и автоматизированное принятие решений обеспечивают выполнение нормативных требований и рекомендаций. Это может гарантировать, что работник умственного труда не нарушит стандартную процедуру для конкретной задачи и что в каждом случае применяется одна и та же логика принятия решения.

· Прогнозная аналитика рекомендует действия работникам на основе схожих прошлых ситуаций и текущего контекста. Это сокращает время обучения работников и помогает им принимать более взвешенные решения.

· Машинное обучение (ML) и роботизированная автоматизация процессов (RPA) автоматизируют задачи, требующие полуквалифицированного труда, изучая действия человека, чтобы определить, какие действия необходимо выполнить для выполнения задачи. Это избавляет работников умственного труда от полуквалифицированных задач, позволяя им сосредоточиться на более сложной неструктурированной работе.

· Обработка событий Интернета вещей (IoT) взаимодействует с внешними устройствами и действиями и может автоматически запускать процессы и действия на основе событий, генерируемых удаленными устройствами или внешними данными.

· Комплексная обработка событий/потоков отслеживает закономерности в транзакциях и может запускать новые процессы или оповещения в ответ на аномалии.

· Интеллектуальный анализ процессов обнаруживает возникающие модели и поведение процессов и может рекомендовать действия и делать прогнозы относительно завершения процесса.

Не все эти технологии классифицируются как ИИ, но ИИ и машинное обучение становятся строительными блоками во многих других технологиях, что стирает грань между тем, что именно является ИИ, а что нет. Например, RPA можно реализовать с помощью простых методов обучения, которые записывают и воспроизводят действия пользователя; его реальный потенциал проявляется, когда агент машинного обучения RPA развертывается заранее, чтобы наблюдать за действиями работника в течение определенного периода времени и определять лучший способ заменить их все самостоятельно.

Обработка событий — это еще одна технология, которая уходит своими корнями в более стандартное управление принятием решений, но добавление AI/ML позволяет обнаруживать шаблоны во многих тысячах транзакций, которые невозможно заранее закодировать. Это можно использовать, например, для обнаружения мошеннических действий в финансовых транзакциях, нарушений безопасности сети на основе методов доступа и предотвращения сбоев оборудования на основе журналов машин. Хотя многое из этого будет выполняться вне BPMS, система обработки событий будет инициировать процессы расследования в BPMS.

Другим примером является интеллектуальный анализ процессов, который может использовать стандартные алгоритмы обнаружения процессов, чтобы показать, по каким путям прошел экземпляр процесса, но он получает гораздо больше возможностей в сочетании с ИИ. Вводя цели в виде метрик процесса и позволяя ИИ искать наилучший путь вперед, эти алгоритмы могут прогнозировать завершение экземпляра процесса, выбирать, какой путь выбрать для улучшения метрик процесса для этого экземпляра, и рекомендовать способы, которыми базовый процесс может быть улучшен для будущей работы. Эта последняя возможность — «настройка» ИИ модели процесса для достижения оптимальной производительности — замыкает цикл оптимизации процессов и позволяет процессам стать самовосстанавливающимися.

Конечно, эти технологии не исключают друг друга: часто многие из них объединяются в единую систему для создания более интеллектуальных процессов.

Инновации в бизнесе благодаря интеллектуальным процессам

Как технолог, я нахожу технологии интересными, но что действительно важно, так это то, что они позволяют делать бизнесу. Во-первых, мы видим ряд эксплуатационных преимуществ:

· Повышение эффективности как с точки зрения количества рабочих часов, так и времени сквозного цикла для транзакций.

· Улучшение качества и соответствия за счет стандартизированных процессов и решений.

· Квалифицированные работники имеют больше времени для решения вопросов клиентов и другой неструктурированной работы.

Все это способствует повышению удовлетворенности клиентов, а также может повысить удовлетворенность работой за счет автоматизации неквалифицированных и полуквалифицированных задач, которые не добавляют ценности в рабочую нагрузку большинства работников.

Помимо этих базовых операционных преимуществ, более разумный BPM с AI/ML позволяет компаниям делать то, что раньше было просто невозможно. Например, можно не только предсказать, какие экземпляры процесса могут не соответствовать соглашениям об уровне обслуживания или нормативным требованиям, но и рекомендовать — или даже автоматизировать — корректирующие действия для соблюдения сроков. Эти действия могут включать пропуск шагов утверждения для экземпляров с низким уровнем риска, корректировку приоритетов в очередях работ или распределение работы внешним подрядчикам.

Что это значит для вашего бизнеса? И как вы начинаете добавлять AI/ML в свои процессы BPMS? Как и во многих других технологиях, это не обязательно должен быть подход «большого взрыва», его можно внедрять постепенно. Начните с использования ИИ для анализа исторических и текущих данных о процессах, а также прогнозирования и автоматизации принятия решений; вы можете попробовать это с одной или двумя точками принятия решений в вашем процессе, где это может значительно повысить пропускную способность и качество без большого риска. Добавьте RPA на основе ML для автоматизации сложных шагов ручной интеграции, например, между устаревшими системами и BPMS; реализация одной точки интеграции под наблюдением квалифицированного специалиста снижает риск и обеспечивает быструю окупаемость инвестиций. По мере расширения возможностей AI/ML применяйте интеллектуальную обработку событий для отслеживания событий из нескольких систем и обнаружения необычных шаблонов, а также используйте их для запуска процессов обработки исключений в вашей BPMS.

Вам не нужно полностью переводить свои процессы на ИИ, и вам не нужна технологическая инициатива отдельно от ваших возможностей BPM: ИИ может быть очень эффективным дополнением, чтобы сделать ваши существующие процессы более интеллектуальными.

Сэнди Кемсли, Column2. Первоначально опубликовано на www.bonitasoft.com.