ビジネスプロセスの促進：プロセスインテリジェンスが、企業が何を、どこで、いつ自動化するかを決定するのにどのように役立つか

聞いたことがあるかもしれませんが、昨年ABBYYはProcessIntelligenceプラットフォームの開発者であるTimelinePIを買収しました。現在、インテリジェントな情報処理に加えて、ABBYY製品は、企業が新しいクラスの問題を解決するのに役立ちます。ビジネスプロセスを分析し、内部からどのように機能するかを理解し、それらをより良いものに変える方法を理解します。



これは私たちにとって論理的なステップです。大企業の奥深くでは、膨大な量のデータが継続的に生成および処理されます。法人のお客様向けのソリューションは、会計、人事、ロジスティクス、その他のドキュメントからさまざまな情報を構築し、それらとの連携をより便利にするのに役立ちます。情報を整理するだけでなく、それに基づいてビジネスに役立つ結論を導き出すのはなぜですか？たとえば、プロセスがどのように配置されているかを理解し、プロセス内の非自明なパターンを識別し、以前は考慮されていなかったメトリックを分析し、プロセスがこのテクノロジーまたはそのテクノロジーを使用して自動化された場合に何が起こるかを予測しますか？



今日は、ABBYYタイムラインのビジネスプロセスをインテリジェントに分析するためのプラットフォームについて説明します。、その目的、およびこのソリューションがどのように機能し、どこで役立つかについての例を示します。

プロセスインテリジェンスは、ビジネスプロセスをインテリジェントに分析するための一連のツールです。これらのソリューションを使用すると、プロセスを適切に構築して効率を継続的に向上させる方法を視覚化、定量化、および理解できます。



プロセスインテリジェンスとプロセスマイニングはどちらも、ユーザーアクションのデジタルトレースを使用して分析します。ただし、プロセスマイニングソリューション , -. , Happy Path, Happy Path. Process Intelligence - – , .

Process Intelligence

1.過去を分析します。ABBYYタイムラインソリューションは、デジタルトレースに基づいて、プロセスの実際の状況（これはプロセス検出と呼ばれます）を取得するのに役立ちます。そして、すでに実際の状況を把握しているため、管理者は自動化の可能性が最も高い領域を特定できます。

デジタルフットプリント



とは何かを説明しましょうこれは、個々の従業員、部門、または部門のグループのユニークな一連のアクションであり、企業の情報システムに反映されます。プロセスに応じて、これは、電子メールが送信されたという事実、ドキュメントの承認に関するマーク、ユーザー名、サイトでの購入、デスクトップ上のプログラムのボタンのクリックなどに関する情報になります。

2.現在を追跡します。 ABBYYタイムラインプラットフォームを使用すると、プロセスの各段階または複数の段階で何が起こっているかをリアルタイムで監視し、イベント、条件、パターン、違反に関する情報を受け取り、それらに時間内に対応できます。



3.将来を予測します。機械学習法を使用して、まだ完了していないプロセスの考えられる結果を予測できます。機械学習の基礎は、プロセスに関係する経験的データと文書（またはそれらから抽出された情報）になります。



4.仮説を立ててテストします..。ABBYY Timelineは、提案された自動化の効果を計算し、テクノロジーの実装前後のプロセスを比較することができます。たとえば、ある会社が1か月間ソフトウェアロボットを使用していて、ビジネスプロセスの分析を使用して、このプロジェクトがどれほど効果的であるかを理解できます。

なぜそれが必要なのですか

プロセスインテリジェンスを使用してビジネスプロセスを分析する理由を理解しましょう。



どの企業も、競争上の優位性を獲得するために、技術ソリューションを効果的に使用しようとしています。すべての大企業は、何らかの方法で、人工知能、デジタルツイン、ロボットなどを使用して個々のタスクを自動化します。たとえば、コンピュータビジョンを使用して、ドキュメントを電子形式に変換し、データの種類を判別してから、目的のデータベースに送信します。自然言語処理（NLP）-テキストのコンテンツを分析し、そこから必要なエンティティとファクトを抽出します。RPA-ユーザーの操作を再現します。 ：ファイルをターゲットシステムに移動したり、自動返信を送信したり、プログラムを開いたりします。



一貫性は、どのテクノロジープロジェクトでも重要です。ソリューションを実装する前に、次のことを明確に理解する必要があります。

• 現在、すべてがどのように機能していますか？
• テクノロジーは正確にどこに組み込まれますか？
• どのタスクを実行しますか？
• 自動化はまだ必要ないかもしれませんが、アクションのシーケンスを再構築して簡素化するのに十分ですか？

これらの質問に対する答えを見つけるには、3つの方法があります。



1つ目は、従業員にインタビューし、プロセスをどのように想像しているかを書き留めることです。しかし、それはそれほど単純ではありません。まず、管理者は全体像を見て、重大な状況でしばしば重要となる詳細や小さなことを知りません。第二に、パフォーマーやスペシャリストは、ステージの順序を間違えたり、何かを隠したりする可能性があります。たとえば、オブザーバーの存在は従業員の行動を変え、彼らはしばしば自分の仕事にもっと意味を与えたいと思うでしょう。第三に、プロセスの複雑さに応じて、さまざまなスペシャリストがさまざまな方法でタスクを実行できます。したがって、このアプローチでは、会社は主観的で矛盾した状況を把握するリスクがあります。





2番目の方法は、コンサルタントに依頼してプロセスの再設計を支援することです。ビジネスコンサルタントは会社をより客観的に見て、微妙な問題を発見するかもしれません。ちなみに、現代のコンサルティング会社の多くはプロセスインテリジェンスソリューションを使用しています。彼らにとって、これは顧客のビジネスプロセスを迅速に調査し、より有用な情報を取得するための追加ツールです。原則として、プロセスのリエンジニアリングには、問題を見つけて解決するために多くの労力が必要です。私たちの見積もりでは、企業内のビジネスプロセスのこのような分析には、6〜8か月かかる可能性がありますが、ABBYY Timelineプラットフォームを使用すると、これをより迅速に行うことができます。



ただし、最適化プロジェクトは最終的なものです。コンサルタントと従業員は、プロセスのセクションを見つけ、プロジェクトを実装し、結果を数えます。その後、彼らは同意しません。 -彼らが分析を行った解決策を彼らと一緒に持っていってください。



3番目の方法-プロセスをリエンジニアリングするときに、企業ソースに残っているデジタルトレースに依存します。情報は情報システムのログに絶えず蓄積されています。このデータを正しく使用すれば、あなたの会社について多くを学ぶことができます。 Forresterのアナリストは、この概念をデジタルインテリジェンスと呼んでいます。これは、デジタルデータを広範囲に使用してプロセスを分析し、ビジネスを成長させる組織のデジタル成熟度レベルです。たとえば、このためにメタデータ（どの従業員がタスクを完了したか、いつ、どのくらいの期間、アプリケーションを閉じたかなど）を取得し、最新のツールを使用して、これらの「デジタルトレース」をプロセスで特定の手順が実行された理由に関連付けます..。



したがって、各従業員の作業を個別に確認できます。これは、プロセスインテリジェンスを使用する方法の1つでもあります。1人の部下は他の部下よりも作業が遅く、1日あたりのタスクの完了数が少なくなります。どういう意味ですか？彼らが処理しているアプリケーションの種類と、これらのドキュメントの特徴を確認することが重要ですか？従業員の1人が、より慎重な分析を必要とする最も複雑な契約を処理していたために、より多くの時間を費やしたとしましょう。



プロセスインテリジェンスの適用により、専門家は外部要因から独立します。このツールは、ビジネスアナリスト、コンサルタント、およびビジネスリーダーの日常業務に役立ちます。

プロセスインテリジェンスがBI以上である理由

ビジネスプロセスの最適化のトピックに直接精通している人は、「プロセスインテリジェンスとビジネスインテリジェンス（BI）の違いは何ですか？」という論理的な質問があるかもしれません。 BIは、主要なパフォーマンス要因に焦点を合わせて大量のデータを解釈し、意思決定の追跡とビジネスの全体像の構築を支援することもできます。はい、そうですが、彼らが言うように、悪魔は細部にあります。



ビジネスインテリジェンスの仕事は、静的な指標を表示することです。また、PIシステムはリアルタイムのプロセス監視を提供します。これらのソリューションの主な違いは、BIシステムにはデータをプロセスとして提示するための標準ツールがないことです。さらに、このプロセスは一連のステップであるだけでなく、一連の状態、理由、およびそれらの間の移行の条件でもあります。



BIにないシステムのプロセスインテリジェンス機能BIとは



異なり、プロセスインテリジェンスプラットフォーム、特にABBYYタイムラインには、データの収集と抽出、監視と通知、イベント予測など、さまざまなビジネスタスクに特化したツールが数十あります。 .d。それらについては以下で説明します。

プロセスインテリジェンスはどのように見えるか

処理されるデータの全体が、コンテンツの抽出と処理のために多くの人に理解され、なじみのあるツールを使用してABBYYタイムラインに入ります。ETL（「抽出、変換、ロード」、または文字通り「抽出、変換、ロード」）



の必要性は、データが格納されているさまざまなソースに起因します。たとえば、分析用の情報は、ERP、CRM、Web分析システムなどから取得されます。 ETLを使用すると、さまざまなソースからABBYYタイムラインに直接データをロードできます。このために追加のデータベースをインストールする必要はありません。







ABBYYタイムラインインターフェイスでは、イベントログは次のようになります（以下、スクリーンショットはクリック可能です）。 このデータは、ETLをより効率的に使用するために、補足、準備、クリーニングなどを行うことができます。たとえば、日付を追加したり、タイムスタンプを指定した単位（分、秒）に切り上げたり、重複レコードを削除したり、共通のキーを使用して複数のシステムのデータを1つのデータセットに結合したり、起動時にリアルタイムで実行される一連のデータ変換操作を構築したりできます。











また、各イベント（つまり、プロセスのステージ）に必要なパラメーター（属性）を割り当てることができます。これは、より詳細な分析を行うのに役立ちます。属性は、ドキュメントから情報システムに手動で、またはOCRとNLPを使用して入力された構造化データです。たとえば、銀行について話している場合は、ローンの金額、クライアントの年齢、またはマネージャーの名前と姓になります。地域、保険の種類、または保険会社について話している場合は曜日。したがって、ビジネスプロセスを分析する場合、ロードされた属性値の1つ以上を選択できます。たとえば、23から3つの領域です。







プロセスインテリジェンスシステムは、リアルタイムで更新されるインジケーター、数値、グラフなど、さまざまな指標を備えたプラットフォームです。たとえば、ABBYYタイムラインは、招待されたコンサルタントが1か月に1回チェックする12の指標を設定したダッシュボードだけではありません。 ABBYYタイムラインプラットフォームは定期的に使用できます。設定を行い、毎日さまざまな側面からプロセスを監視するのは簡単です。実装後の分析：ダッシュボードで、特定の期間（この場合は数か月）のビジネス指標の変化を確認できます。したがって、たとえば、保険会社は、ソフトウェアロボットを使用してリスクカテゴリをチェックするプロセスを自動化することがどれほど効果的であったかを理解できます。











ABBYY Timelineは、完全なビジネスインテリジェンスツールです。彼は、高価な雇われたコンサルタントではなく、ライセンスを取得した組織の従業員である可能性があります。プラットフォームの開始画面の例を示しましょう。開始画面を使用して、トップレベルの分析を実行できます。各平均インジケーターをクリックし、プロセスインスタンスの数ごとに分布のヒストグラムを確認し、属性（曜日、マネージャー、地域など）ごとにこの分布がどのように変化するかを確認します。 ）。











被保険者のイベントを解決するプロセスの例を使用して、開始画面をどのように使用できるかを見てみましょう。上の開始画面には、プロセスの最初と最後のイベントの分布が表示されます。ほとんどの場合（89％）、最初のイベントは被保険者のイベントの通知です。最後のイベント（アプリケーションが閉じられている）は、84％の確率で発生します。スタート画面の情報だけで、データが壊れていることを理解できる場合があります。たとえば、最初のイベントとして「注文が完了しました」と表示されている場合、入り口で誤ったデータが明らかに受信されました。または、たとえば、管理者は、被保険者のイベントを解決するプロセスが1か月より長く続かないことを知っています。平均時間が5年の場合、問題が発生している可能性があります。

分析ツールとその使用例

ABBYYタイムラインツールはクラスター全体に分散されています。彼らは一貫して質問に答えるのに役立ちます：



各グループについてもう少し話しましょう。

プロセスがどのように見えるかを理解する

ABBYYタイムラインは、プロセスの一般化されたスキームを復元する機会を提供します。ステージ、その期間、およびプロセス間の遷移の数を確認し、アニメーションを使用して最速（図の緑）と最長（図の赤）のプロセスを視覚化します。スキームをカスタマイズして、さまざまな詳細レベルを実現できます。たとえば、マネージャーは、最後のステップに近い請求書支払いプロセス図に黄色と赤の点が多い理由について警告を受ける場合があります。これは高レベルを最大化する方法です







分析：すぐに目立つ反復段階、ボトルネック、不要なステップを検出します。たとえば、請求書が会計部門で長い間調整されている理由に注意を払うことができます。会社がプロセスをスピードアップしたり、自動化したりしたい場合は、そのような場所に焦点を当てる必要があります。



データ視覚化のもう1つの例は、パスツールを使用することです。スキームとは異なり、請求書の支払いプロセスとそれを渡すためのすべてのオプションのより詳細なビューは、ここですでに作成されています。「パス」は、頻度、期間、ステップ数、平均費用コストで並べ替えることができます。スライドでは、最も人気があり、最も調和のとれたルートを赤い枠でマークしました。このプロセスは、ほぼ47％のケースでそれに従いました。







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クエリは、会社が関心を持つ特定の一連のアクション（パターン）が実行されるプロセスを検出する方法です。このようにして、さまざまなパターンを確認できます。たとえば、マネージャーがクライアントからの要求に大幅な遅延で応答する頻度などです。リクエストは、柔軟かつ厳格に設定できます（ステージを次々に厳密に順守するため）。保険業界の



例を見てみましょう。リクエストを使用すると、たとえば、事故後にクライアントに交換用の車が渡された場合を追跡できますが、このオプションは保険契約では規定されていません。このような状況に対応するプロセスを見つけるために、会社の専門家はクエリを作成します。







スクリーンショットは、クライアントに交換用の車が渡され、保険会社が損失の拒否を確認したことを示しています。ご覧のとおり、クライアントが車を返却するのに4日以上かかりました。これは理解できることです。保険会社を犠牲にしてレンタカーを運転できるのに、なぜ急いでいる必要があるのでしょうか。



したがって、ABBYYタイムラインでは、必須の手順が完了していないプロセスを監視できます。たとえば、スペシャリストが保険の適用範囲を確認していません。つまり、要求に応じて、最終的に、手順の1つに違反しているプロセスを見つけることができます。



規制は、手順の違反を見つけるためのもう1つのツールです。イベントのシーケンス、属性値、ステージの期間などを厳密に定義する機能があります。







このツールを使用すると、指定された規制に対応しないプロセスを特定し、違反の性質を判断できます（一般にパターンに対応しないプロセスだけではありません）。ABBYYタイムラインは、次のタイプの違反を検出します。

• 締め切りに間に合わなかった、
• スキップされたステージ、
• 間違った位置、
• 特定のステップの間違った回数の繰り返し。

システムでは、そのような違反がいくつあり、それらが遭遇した「パス」の数を確認できます。損傷評価が時間内に確認されなかったなど、違反が発生したすべてのイベントを除外できます。次に、違反に通知を割り当てることができます。違反が発生すると、人またはロボットが通知を受け取ります。



ABBYYタイムラインで「スケジュール」ツールが役立つのはなぜですか。ほとんどのプロセスインテリジェンスシステムは、マネージャーが理想的なスキームを作成し、それに対応しないプロセスを再設計または無視するように動機付けます。ただし、すべての違反が重大であるとは限らないため、マネージャーはスケジュールからの逸脱の理由について心配する必要があります。規制を評価し、マネージャー自身が違反に対応するかどうかを決定します。



もう1つのツールを分析しましょう-「タイミング分析」。履歴プロセスデータでトレーニングされたMLモデルを使用して、2つのイベント間の経過時間の遵守を監視できます。これにより、現在のプロセスまたはそのステージのどれが期限に間に合わないかを予測できます。 「時間分析」では、たとえば「今日受け取ったすべての請求書は16:00までに支払う必要がある」という条件を設定できます。新しい間隔の追跡期間が開始するいくつかのイベントと、それが終了する必要があるいくつかのイベントを選択できます。



医学の例を見てみましょう。患者が民間の診療所でサービスを受ける場合、特に、すべての研究を記録し、治療プロセスを追跡する必要があります。これにより、履歴データとトレーニング済みモデルに基づいて、保険の適時の請求に必要な時間内に医療検査が実行されるかどうかを予測できます。企業。過去のデータによると、医療検査の11％が時間どおりに完了していませんでした。

プロセスがどのように発展するかを決定する

履歴データに基づく予測 ツールは、まだ完了していないプロセスの結果を予測するのに役立ちます。例として、病院の無料病棟の数を予測してみましょう。患者が午後4時以降に検査のために到着し、3人の医師を訪問するとします。彼らの最後は、別の検査が必要であることを発見しました。過去のデータによると、同様のシナリオで発展したプロセスがあり、一定の確率で朝まで入院していたことが判明しました。つまり、このツールを使用すると、入院が予想されることを予測し、そのような患者のための空き部屋を探し始めることができます。



この情報をどうするか？ABBYY Timelineでは、特定のイベントの発生で表されるプロセスの予測結果に基づいて、外部サービスへの呼び出しを設定できます。たとえば、ロボットを使用してシステムに自動チケットを作成できます。RPAは、無料の病棟があるブランチネットワーク全体のERPシステムの検索を開始し、他のブランチの場所を見つけ、患者を輸送するために一定時間輸送を予約します。この予測によれば、患者は77％の確率で帰宅することが許可されます。これは、彼のために部屋を予約する必要がないことを意味します。

ロボットが必要な場所を評価する

ABBYYタイムラインを使用すると、プロセスを分析し、プロセス内の反復アクションを検出できます。その後、ロボット（RPA）などのテクノロジーを使用してプロセスを自動化できます。ソフトウェアロボットは、近年の主要な技術トレンドの1つです。 RPAの生産者は数十億の投資を調達し、大企業（Alfa-Bank、VTB、VimpelComなど）はロボット労働による数百万の節約を報告しています。



ソフトウェアロボットに与えることができるプロセスを特定し、ABBYYタイムラインを使用してRPAの使用を正当化する方法を説明します。



1）。検出プロセスを実行すると、RPAのビジュアルスクリプトのドラフトが得られます。プロセスの発見-これはプロセスの同じ図です。さらに、測定可能な指標を使用して問題点を見つけ、25を超える分析ツールを使用してプロセスを最適化することができます。プロセスディスカバリーでは、高レベルで何かを見ることができ、将来的には、プロセスのいくつかの段階をより詳細に検討することができます。



以前にレビューした「パス」のスクリーンショットをもう一度見てみましょう。ご覧のとおり、最初のパスは最も頻繁で細く、明確で予測可能なステップがあります。このパスは自動化の最初の候補であり、そのスキームはRPAのビジュアルスクリプトのドラフトそのものです。







残りのパスは完全に異なります。どうして？たとえば、金額と日付の上にペンマークまたはスタンプが付いた請求書は、認識の追加の品質管理に使用されます。別の例として、軍人にローンを発行するプロセスは、多くの子供を持つ母親にローンを発行するプロセスとは異なる場合があります。



上で述べたように、ProcessDiscoveryはタスクを完了するためのコストも計算します。静的コストメトリックと可変コストメトリックの両方を指定することで、プロセスのコストを計算できることに注意してください（以下のスクリーンショットを参照）。最初のスクリーンショットは、どのイベントのコストが時間に依存するかを示しています。特に、これらはすべてのレベルの請求書支払い承認です。 2番目のスクリーンショットは、「契約レベル1」イベントの詳細なコスト設定を示しています。











2）。プロセスのタイプを調べ、それらの質量、タスクを完了するためのコスト、および期間を決定する機会があります。シーケンス図を見ると、一部のパスが非常に複雑で混乱していることがわかりますが、自動化するのは意味がなく、全体の0.01％を占めます。あるいは、ステージも混乱するようなプロセスのパスがあるかもしれませんが、このパスはすべてのケースの90％を占め、したがってコストがかかります。次に、これらの部分に取り組み、最初に自動化する必要があります。



フローチャートの矢印は、プロセスステップがどのように関連しているかを示しています。たとえば、「シャトルラン」を前後に確認できます。







3）。ABBYY Timelineには、RPAなどの新しい技術ソリューションの実装前後のプロセスでの費用と時間の節約を示すwhat-if分析があります。



ABBYYタイムラインは、イベントのすべてのペアを見つけ、それらの間で経過する時間を表示し、プロセス全体をRPAに切り替えた場合に節約できる工数と費用の仮説をテストするのに役立ちます。たとえば、RPAシステムパイロットの結果、マネージャーは、あるシステムから別のシステムにデータを自動的にコピーする方が、手動でデータをコピーするよりも5倍高速であることを学びました。ABBYYタイムラインを通じて、従業員は会社がロボット化によってどれだけの時間とお金を節約できるかをチェックします。この情報で、彼は新しいシステムの導入を正当化することができます。スクリーンショットは

• 処理中のイベントのすべてのペア、
• 彼らの数、
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ABBYY Timeline . , , 2 , ( ) .

自動化のプロセスと私たちの生活への機械学習の導入は加速するだけです。人々がランダムに行きたくないのと同じように、ナビゲーターを使用して旅行のルート、時間、コストを計算するため、企業はPIを使用してビジネスプロセスでのテクノロジー実装の効果を評価します。プロセスインテリジェンスツールを使用するのと同様に、今日ナビゲーターを取得するのは簡単です。ほとんどすべての企業がデジタルフットプリントを持っているため、プロセスを研究するための基礎となります。そして今、このデータを使用して、分析、予測、および有用な洞察の取得に従事する技術的な機会があります。



国際的な分析会社NelsonHallの予測によると、今後数年間で、PIプラットフォームはビジネスへのフィードバックの手段になるでしょう。つまり、ビジネスプロセスの分析結果に基づいて、ボトルネックを発見し、組織内のプロセスとそのステージを簡素化、加速、自動化し、RPAを迅速に実装し、ソフトウェアロボットが企業の収益に与える影響を評価することが、事後ではなくリアルタイムで可能になります。より正確には、将来の計画を立てます。プロセス分析市場の調査結果について詳しくは、こちらをご覧ください。