Оригинал: How AI Is Transforming Business Process Management
Управление бизнес-процессами (Business Process Management – BPM) существует уже несколько десятилетий, но технологические прорывы в этой области происходили нечасто. Основной каркас BPM остается неизменным, и наиболее значительное продвижение происходит, когда появляется программное обеспечение для управления процессами и для их автоматизации.
Такие платформы предоставляют новые инструменты для моделирования, анализа и оптимизации процессов и позволяют компаниям повышать производительность за счет автоматизации и интеграции в существующий стек технологий. Сегодня слияние BPM и технологий искусственного интеллекта (ИИ), таких как OpenAI и GPT-4, стремительно меняет подход компаний к построению процессов и управлению ими.
Что такое искусственный интеллект
Искусственный интеллект – это дисциплина, объединяющая компьютерные науки и работу с данными для решения сложных задач. ИИ использует машинное обучение, распознавание естественного языка, глубокое машинное обучение и алгоритмы анализа данных и прогнозирования. Генеративный ИИ способен также изучать и воспроизводить программный код.
Использование искусственного интеллекта стремительно расширялось последние несколько лет, но максимум внимания он привлек в начале 2023 года, когда OpenAI представила GPT-4 – мультимодальную модель, пришедшую на замену предыдущей версии GPT-3.
Как и его предшественник, GPT-4 «учится», обрабатывая и анализируя огромные массивы данных. Модель может генерировать текст, анализировать данные, предсказывать результаты и выполнять широкий спектр сложных операций, взаимодействуя с пользователями через команды на естественном языке.
Применение GPT-4 практически не имеет ограничений. Эта технология уже активно используется в чат-ботах, где она предоставляет наиболее релевантную информацию в ответ на запрос пользователя. Более интересные варианты применения – создание оригинального контента, глубокий анализ данных, предиктивная аналитика, классификация медицинских данных и даже успешное прохождение различных тестов на интеллектуальные способности.
Что такое искусственный интеллект в управлении бизнес-процессами
Искусственный интеллект в BPM подразумевает использование возможностей ИИ для построения, анализа, автоматизации и оптимизации процессов и потоков работ. ИИ помогает компаниям повысить операционную эффективность и оптимизировать процессы.
Так, до появления ИИ карты процессов создавали вручную, на что уходило много времени. Сейчас работу по созданию процессов может взять на себя ИИ. Пользователю достаточно указать какой процесс нужен, какие данные необходимо отслеживать и прочие параметры, а ИИ сделает все остальное.
Еще одно преимущество ИИ – скорость обработки и анализа данных. ИИ способен быстро обработать огромные объемы информации, экономя часы работы команды. Быстрая аналитика помогает компаниям принимать более обоснованные тактические и стратегические решения, выявляя тренды, предсказывая результаты, определяя корневые причины, автоматизируя ручные задачи и оценивая эффективность процессов и исполнителей.
Роль искусственного интеллекта в управлении бизнес-процессами
Роль ИИ в BPM можно разделить на три направления: анализ данных, создание процессов и автоматизация. Это делает ИИ мощным инструментом, от которого выигрывают и руководители, и менеджеры, и исполнители.
Например, ИИ может помочь создать наиболее эффективную версию процесса на основе исторических данных и заданных пользователем параметров. Также ИИ может быстро обработать данные, чтобы дать ответы на вопросы о производительности и эффективности, позволяя принимать решения быстрее и с большей уверенностью.
- Анализ данных: ИИ просеивает данные, чтобы помочь найти оптимальные тактические и стратегические решения.
- Построение процессов: ИИ создает новые процессы на основе задаваемых пользователем параметров и требований.
- Автоматизация: ИИ автоматизирует задачи, которые выполнялись вручную, экономя время и затраты.
Примеры использования искусственного интеллекта в BPM
Обычно компании применяют ИИ, чтобы повысить производительность и извлекать более глубокую информацию из данных – эти цели актуальны практически для любой функции.
Ниже приведены некоторые примеры использования ИИ для управления процессами в финансах, управлении персоналом и продажах.
Финансы
ИИ в финансах применяется, например, в управлении закупками, входящими и исходящими платежами, возмещением затрат. Он помогает избегать просрочек и штрафов, а также выявлять подозрительных контрагентов на основе анализа финансовой информации.
С его помощью проще обрабатывать большие объемы данных, создавать отчеты, автоматизировать и регламентировать процессы согласования, строить прогнозы. Он дает финансистам возможность гибко управлять своими процессами, не обращаясь каждый раз за помощью к ИТ.
Типичные сценарии использования ИИ в финансах:
- обнаружение мошенничества
- чат-боты в клиентском сервисе
- управление рисками
- кредитный скоринг
- анализ документов
- выбор и оценка поставщиков
- прогнозирование спроса
- анализ затрат
- автоматизация ручных задач, таких как обработка счетов, сверки и согласования
Управление персоналом
ИИ помогает службе HR достигать большей объективности, повышать комфортабельность для сотрудников и решать сложные вопросы, например, когда и насколько повышать зарплату.
Рассмотрим в качестве примера переговоры о размере зарплаты. Обычно сотрудник кадровой службы решает какую зарплату предложить новому сотруднику, опираясь на данные из множества электронных таблиц и на субъективное мнение. ИИ способен помочь сформировать справедливое и конкурентоспособное предложение, консолидировав разнообразные данные об эффективности, подчиненности, бюджете, маркетинговых трендах.
Типичные примеры применения ИИ в HR:
- прием на работу
- подбор кандидатов
- адаптация нового сотрудника
- планирование карьеры
- упорядочивание неструктурированных данных
- автоматизация ручных административных задач
- прогнозирование текучести персонала
- ответы на часто задаваемые вопросы сотрудников
- возможность уделять больше времени личному общению с сотрудниками и кандидатами
Продажи
Продажи – еще один пример применения ИИ в управлении бизнес-процессами. Как известно, процессы продажи отличаются сложностью и фрагментированностью, которые обусловлены тем, что каждый потенциальный клиент и каждый менеджер по продажам вносят свои вариации. ИИ помогает упростить и стандартизировать процессы продаж за счет автоматизации рутинные задачи, тем самым предоставляя продавцам больше временя на собственно продажи.
Примеры применения ИИ в продажах:
- квалификация лидов
- подготовка черновиков писем
- автоматизация административных задач
- поддержка потенциальных клиентов посредством чат-ботов
- персонализация пути клиента
Прочие процессы, выигрывающие от использования ИИ
ИИ можно применять в любых бизнес-процессах, будь то основные, обеспечивающие (бэкофисные) или низкочастотные процессы, неизбежно возникающие с появлением новых бизнес-потребностей или вследствие изменения технологического стека.
Основные процессы:
- производство
- маркетинг
- выполнение заказа
- поддержка клиентов
- разработка новых продуктов
Обеспечивающие процессы:
- обработка заявок
- ИТ-поддержка
- от потребности до закупки
- прием на работу
- эксплуатация зданий и сооружений
Низкочастотные процессы:
- согласование договора
- документооборот
- управление взаимоотношениями с субподрядчиком
- выбор поставщика
- согласование вакансии
- управление автопарком
- согласование бюджета проекта
Как использовать ИИ в управлении бизнес-процессами
Чтобы внедрить ИИ в процессы, необходимо пополнить технологический стек соответствующими инструментами. Выбор оптимального инструмента зависит от множества факторов, включая возможности разработки без кодирования (no-code) и способность интегрироваться с существующими системами и приложениями. Инструменты no-code позволяют быстро проектировать, автоматизировать и оптимизировать процессы, потоки работ и операции, не требуя предшествующего опыта в кодировании и в ИИ.
Ключевую роль в выборе и внедрении ИИ-инструментов играют ИТ-подразделения. Они оценивают их по таким критериям, как безопасность, стоимость, возможности интеграции, трудоемкость внедрения и окупаемость. Для начала надо понять какую пользу ИИ может принести в имеющихся процессах, добиться консенсуса среди руководителей разных уровней, а затем с помощью ИТ найти оптимальное решение для сформулированных потребностей.