Представлено Селонисом
У штата Оклахома возникла проблема на 3 миллиарда долларов: в 2022 году его Законодательное управление по финансовой прозрачности обнаружило, что полная четверть бюджета штата в 12 миллиардов долларов была потрачена без надзора, что создало серьезные финансовые и юридические риски. Ее процессы были безнадежно нарушены. Но они нашли решение, которое было не только в 200 раз более эффективным, но и сократило потенциальные затраты на 11,4 миллиона долларов: интеллектуальный процесс. Это технология, которая трансформирует бизнес-операции, и она имеет решающее значение для успешного генеративного ИИ, а также для быстро приближающегося будущего агентного ИИ.
«Каждая организация в каждой отрасли работает на основе набора взаимодействующих процессов – финансов, цепочки поставок, продаж, маркетинга – и все они должны работать хорошо, и они должны хорошо работать вместе, а это непросто, поскольку мы говорим о множестве процессов. систем и отделов и нескольких языков», — говорит Алекс Ринке, со-генеральный директор и соучредитель Celonis. «Платформы анализа процессов дают вам полную информацию о том, как работают эти процессы, где они застревают, где у вас есть узкие места, где у вас есть отклонения, где у вас есть проблемы с процессами, а затем устраняют эти проблемы».
Например, в течение нескольких месяцев аналитика процессов помогла штату Оклахома перейти к проверке государственных закупок в режиме реального времени, поэтому сотрудники могут служить своему штату и быть прозрачными в отношении денег налогоплательщиков. А по ту сторону пруда Национальная служба здравоохранения Великобритании (NHS) использовала интеллектуальные процессы, чтобы исключить 1800 случаев отмены назначений каждую неделю, просто перемещая их, когда выходит напоминание о приеме, находя способы сократить список ожидания примерно на 5300 пациентов за восемь недель. оптимизировав путь пациента и добившись при этом примерной экономии в размере 2,8 миллиона фунтов стерлингов в год. Другими словами, вместо бизнес-эквивалента швыряния спагетти в стену и надежды, что что-то приживется, анализ процессов показывает, где изменения процессов или решения ИИ могут дать существенные результаты.
«Интеллект процессов обеспечивает бизнес-контекст – истинное понимание того, где в любом сквозном процессе нам необходимо применить изменения, и определяет места, где ИИ может оказать наибольшее влияние на наших клиентов, на их прибыль, на их прибыль. зеленая линия для их людей и их производительности», — добавляет Ринке. «Без прозрачности процесса вы бросаете ИИ на решение проблемы только потому, что хотите его использовать. На самом деле вы не перемещаете иглу. Интеллект процессов — единственный способ добиться окупаемости инвестиций в искусственный интеллект».
Почему интеллект процессов является ключом к ИИ
Чтобы понять проблемы корпоративного ИИ, рассмотрим, чем он отличается от потребительского ИИ. Оба полагаются на множество данных для правильной работы. Однако потребительский ИИ не только держит под рукой весь Интернет данных, эти данные также включают в себя такие ресурсы, как Википедия, которая предлагает важный контекст того, как все эти отдельные точки данных связаны и почему.
«Потребительские модели ИИ очень хороши в тех случаях, когда они видели много примеров в Интернете. Они видели миллионы примеров экзаменов на адвоката или кода, чтобы они могли сдать экзамен на адвоката или написать код для веб-сайта», — говорит Ринке. «Но корпоративный ИИ не обучается на примерах уникальных процессов компании — того, как она производит продукцию, платит поставщикам, заключает контракты с клиентами. Эта информация разбросана по всем этим различным системам, без центрального хранилища правил, желаемых процессов и того, кто за что отвечает. Все это заложено в организации».
Платформа Celonis Process Intelligence делает эти знания явными и объединяет все корпоративные данные, хранящиеся в ИТ-системах, таких как ERP и CRM, по всей организации во многих различных форм-факторах. Решение Celonis, в частности, предоставляет необработанные корпоративные данные, которые представляют собой аналог Викапедии, необходимый для обоснования ИИ в контексте бизнеса и процессов. Он обеспечивает соединительную ткань, которая дает организациям понимание, необходимое для определения мощных вариантов использования ИИ, и снабжает ИИ информацией о процессах, которая необходима, чтобы он был полезным, масштабируемым и надежным.
Например, интеграция технологического интеллекта с генеративным ИИ означает, что ответы на запросы поколения ИИ предоставляются с использованием данных и знаний процессов в реальном времени. А интеллект процессов может раскрыть основные преимущества агентов ИИ, следующего шага эволюции ИИ, которые способны независимо выполнять ряд взаимосвязанных задач и принимать автономные решения на этом пути. В конечном итоге сети агентов смогут взаимодействовать друг с другом для выполнения целых процессов – например, получения маркетингового результата, проверенного и одобренного юристами, а затем выпуска его в канал клиента, мониторинга показателей и предоставления отчета.
Но это множество движущихся частей и множество потенциальных точек сбоя, когда организации переходят к агентному ИИ с закрытыми глазами. Аналитика процессов помогает организациям определить виды четко определенных и узкомасштабных проблем, которые лучше всего решают агенты ИИ. Это помогает устранить непоследовательные реакции или галлюцинации, а количество потенциальных и фактически пропущенных шагов значительно сокращается, когда платформа анализа процессов может отслеживать, отслеживать и отмечать решения агентов.
ИИ и платформа анализа процессов
В центре платформы Celonis Process Intelligence находится Process Intelligence Graph (PI Graph). Используя анализ процессов, он извлекает данные о процессах из транзакционных систем (например, ERP, CRM, HCM) и объединяет их в уровень данных — живой цифровой двойник бизнес-процессов. PI Graph объединяет этого цифрового двойника с уровнем знаний — контекстом, упомянутым выше (т. е. тем, что делает что-то «хорошим» или «плохим» для организации), определяемым ключевыми показателями эффективности, контрольными показателями, моделями процессов и т. д. Короче говоря, он знает, как процессы протекают во всем предприятии, и показывает людям, как они могут работать лучше.
Например, при управлении заказами пользователь может изучить текущий процесс заказа, увидеть, как он связан с процессом возврата, как он влияет на процесс выставления счетов, как он информирует процесс продаж и так далее. И чтобы управлять всем этим, платформа предлагает такие возможности, как создание информационных панелей, создание приложений, мониторинг в реальном времени, автоматизация рабочих процессов, оркестрация, оповещения, анализ первопричин и оптимизация процессов. Другими словами, он объясняет, как и почему что-то происходит, а также какие шаги следует предпринять, чтобы раскрыть возможности улучшения процессов.
«Когда вы объединяете уровень данных и уровень знаний, вы получаете огромную информацию для генеративного и агентного ИИ — например, чтобы предоставить сотруднику службы поддержки клиентов в кредитном агентстве всю необходимую информацию, чтобы решить, следует ли клиенту одобрить лимит. увеличиться», — говорит Ринке. «И это только поверхностное понимание. Это возможность вырваться из статус-кво и найти новые решения текущих проблем – или проблем, о необходимости решения которых вы даже не подозревали».
Например, глобальная энергетическая компания узнала, что она дважды оплатила счета на сумму более 100 миллионов долларов, и так и не заметила этого. Другие клиенты не получают кредиты от своих поставщиков или делают неверные предположения при планировании, и возникают проблемы с цепочкой поставок. Влияние решения подобных проблем огромно во всех отраслях, как государственных, так и частных.
«Мы называем это моментом «ага», когда организация приступает к работе с аналитикой процессов и раскрывается то, что на самом деле происходит под капотом», — говорит он. «В организациях происходит так много всего, что если у вас нет данных, которые кричат вам: «Вот как вы можете изменить свой процесс, вот как вы можете его улучшить», то вы этого не делаете. А для таких организаций, как Национальная служба здравоохранения и штат Оклахома, это не просто делает эти организации более эффективными. Это делает общество лучше».
Celonis представит новые функции своей платформы Process Intelligence в этом году Целосфера 2024который пройдет 23-24 октября в Мюнхене. Следите за новыми новостями!
Спонсорские статьи — это контент, созданный компанией, которая либо платит за публикацию, либо имеет деловые отношения с VentureBeat, и они всегда четко обозначены. Для получения дополнительной информации свяжитесь