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流程智能 - 快速指南

流程智能 - 简介

流程智能 (PI) 是一种使用人工智能驱动技术收集、分析和合成流程数据的方法。它基本上是商业组织中流程发现的关键要素。流程智能主要用于将商业组织流程和工作流的原始数据转换为准确的流程洞察。这有助于企业识别工作流程中的低效率和问题，并允许在整个组织内自动化和优化其流程。

流程智能被认为是一种先进的概念，它集成了人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、高级数据分析等多种现代技术，以提供可操作的见解并优化业务流程。

在本章中，我们将了解流程智能的基础知识及其在业务流程自动化和优化中的重要性。

什么是流程智能 (PI)?

流程智能是一种先进的概念，它允许企业组织整合任务挖掘、流程挖掘和商业智能的最佳方面，以识别和调整其流程和工作流程。它允许组织扩展其流程自动化，识别效率低下并最大化流程性能。

因此，流程智能的主要目标是为商业组织提供更准确的信息，说明存在哪些流程和工作流以及与它们相关的问题。

流程智能如何工作?

众所周知，任何商业组织都有许多流程和工作流。但大多数组织并不知道他们的流程实际上是如何执行的，哪些人参与其中，以及他们如何与流程数据交互。此外，业务流程会随着时间的推移而发生变化，并引入效率低下和冗余。当规模扩大时，这种分散的流程系统会影响组织的整体生产力。

然而，流程智能利用人工智能、机器学习、自然语言处理、业务流程自动化、计算机视觉等先进技术，持续监控和解释组织所有部门的流程绩效。这提供了组织流程的实时综合数字地图，并有助于识别和解决问题和瓶颈。

商业组织中的流程智能的工作流程涉及以下关键活动 −

• 数据收集 − 首先，从组织中的所有系统和应用程序收集流程数据。
• 聚合 − 然后编译收集的流程数据。
• 清理 − 将非结构化的编译和聚合流程数据转换为结构化信息。
• 分析 − 然后解释流程数据并将其转换为报告和可视化效果。
• 采取行动并实现自动化 −从流程数据分析中获得的见解可用于制定决策和自动化流程。

如何实施流程智能?

此处解释了在商业组织中实施流程智能的关键步骤 −

• 步骤 1 − 首先，定义可以在商业组织中使用或建立流程智能的领域。
• 步骤 2 − 选择嵌入在智能自动化平台中并与现有流程无缝协作的适当流程智能工具。
• 步骤 3 − 将流程智能工具付诸实施，并观察它们如何实时执行操作。
• 步骤 4 −利用观察数据来识别效率低下的问题，并通过重新设计流程和优化自动化来改进。

为什么流程智能很重要?

正如我们上面所讨论的，流程智能可以帮助企业组织以有效和更快的方式发现、自动化、分析和优化其流程。它可以确保流程满足业务目标并以最大化的性能运行。因此，我们可以说流程智能在为组织提供更好的客户体验和员工满意度方面发挥着重要作用。

进一步强调流程智能在企业组织中的重要性的一些关键因素如下 −

• 它允许识别流程和工作流中的主要低效和问题，从而提高运营效率。
• 它使用流程数据提供可操作的见解。
• 它通过消除延迟和错误等问题来改进流程。
• 它还增强了客户互动和满意度。
• PI 允许组织快速适应技术、市场趋势和法规的变化。
• 通过允许遵守合规标准，PI 最大限度地降低了违反法规的风险。

结论

在本章中，我们解释了流程智能 (PI) 的一些入门概念。从以上讨论中，我们可以得出结论，流程智能是商业组织用来评估其运营绩效、识别流程中的瓶颈以及通过自动化优化其工作流程的一种现代方法。

让我们进入下一章，了解流程智能与流程挖掘的不同之处。

流程智能与流程挖掘

本章对业务流程自动化的两个非常重要的概念进行了比较研究，即流程挖掘和流程智能。虽然这两个概念乍一看似乎相似，但两者彼此不同，它们之间最显着的区别在于它们的范围和核心功能。

流程挖掘是一种发现、分析和可视化业务流程的概念，因为它们实际上是在商业组织内执行的。相比之下，流程智能是一种优化流程并使其更加智能的高级方法。

让我们讨论一下流程挖掘和流程智能之间的其他重要区别。

流程挖掘和流程智能之间的区别

下表重点介绍了流程挖掘和流程智能之间的所有主要区别 −

结论

在本章中，我们重点介绍了流程智能和流程挖掘之间的所有主要区别。最根本的区别是，流程挖掘提供了对业务组织内特定流程的当前执行情况的视图，并根据需要用于审核流程。相比之下，流程智能提供了全面的解决方案来识别问题和优化流程，并持续使用并嵌入到日常业务运营中。

流程智能的数据收集

数据收集是企业组织中流程智能的基本要求，因为它允许组织分析和优化其流程和工作流程。

系统地收集和处理的数据可以帮助企业组织获得对其日常运营的可行见解，识别问题和效率低下，并提供建议以做出明智的决策。

阅读本章，了解流程智能背景下的数据收集过程和方法，以及组织在收集流程数据时面临的主要挑战。

流程智能中的数据收集是什么?

在流程智能的背景下，数据收集是从各种工具和系统收集与业务流程和工作流相关的数据和信息的过程。然后利用此流程数据来了解工作流并对其进行改进。

流程智能中的有效数据收集对于准确映射和分析流程、优化工作流以及预测未来挑战至关重要。

流程智能中的数据收集方法

流程智能采用各种自动化数据收集方法来收集组织内的业务流程数据。

下面解释了一些常用方法 −

• 事件日志和系统跟踪 −该方法收集由 ERP、CRM 和 BPM 等企业应用程序生成的数据。它提供了每个用户和系统交互的记录。
• 传感器数据 − 该方法从整个组织中安装的 IoT(物联网)设备收集运营数据，以持续监控流程和工作流。
• 工作流监控工具 − 流程智能还使用各种流程挖掘工具(如 UiPath、Celonis 等)来自动收集和组织流程数据。

流程智能数据收集中的挑战

数据收集是流程智能中的一个重要方面，但它也面临着一些挑战，这些挑战在此处进行了描述 −

• 数据质量问题 −自动收集的流程数据可能不完整或不一致，并会影响流程分析和优化活动。
• 数据相关性 − 确定哪些与流程相关的数据很重要也很有挑战性，在流程和工作流复杂的大型组织中，这变得更具挑战性。
• 大数据复杂性 − 由于流程智能涉及集体收集结构化和非结构化数据。它使这些数据的收集、分析和处理更加复杂。

流程智能数据收集所涉及的步骤

为了在任何商业组织中有效实施流程智能，构建一个强大的数据收集框架非常重要。可以按照下面给出的步骤来实现这一点 −

步骤 1 −首先，我们必须定义一个明确的数据收集目标。

步骤 2 − 接下来，我们必须确定实施流程智能所需的数据类型。

步骤 3 − 然后，我们将确定可以为流程智能提供相关数据的来源。

步骤 4 − 之后，我们将选择最合适的工具和方法，从组织的各个点收集流程数据。

步骤 5 − 最后，数据收集过程将在确保数据隐私和合规性标准的情况下启动，收集的数据将被转换以使其适合分析和流程智能。

流程智能数据收集的最佳实践

商业组织可以遵循以下最佳实践，以确保有效收集流程智能数据 −

• 组织应使用自动化流程挖掘工具和监控软件来收集准确的流程数据。
• 他们应该定期审核自动收集的数据，以确保准确性、相关性并保持完整性。
• 他们应该遵循监管标准，以确保数据隐私并避免任何法律纠纷。
• 组织应促进各部门之间的协作，以减少数据碎片问题。

结论

在流程智能中，数据收集是一个必不可少的过程，它允许组织收集有关其工作流程和流程的结构化和非结构化数据，以确定效率低下、增长机会并做出决策以简化业务运营。

在本章中，我们解释了与流程智能中的数据收集相关的所有重要方面。让我们进入下一章，了解用于实现流程智能的工具。

流程智能 - 工具

在当今的数据和技术进步的世界中，商业组织不断需要技术和工具来提高其流程中的运营效率，改善客户体验并实现业务的可持续性。流程智能工具在实现所有这些目标方面发挥着重要作用，因为它们允许商业组织深入分析和了解其流程和工作流程，以识别效率低下并做出明智的决策来优化它们。

本章旨在解释各种流程智能工具的功能和重要性。流程智能工具的主要功能是使用数据来确定组织中的业务流程如何运行以及如何优化它们。

什么是流程智能工具?

流程智能工具是用于监控、分析和优化业务流程的先进技术、软件和方法。这些工具从 ERP、CRM 和工作流监控系统等各种来源收集数据，并对其进行处理以提供可操作的见解，从而优化组织中的工作流程。

流程智能工具允许商业组织执行以下关键活动 −

• 识别流程和工作流中的低效和问题
• 衡量流程的性能
• 确定自动化领域
• 提供洞察力以提高生产力
• 预测未来趋势和结果等。

流程智能工具的主要功能

流程智能工具通常在商业组织中执行以下关键功能 −

• 从各种来源收集数据
• 创建流程和工作流的可视化和地图
• 分析收集的数据以识别效率低下和需要优化的领域
• 实时监控工作流和流程的性能

现在让我们讨论一下在商业组织中实施流程智能的一些关键工具。

流程挖掘工具

这些工具是为分析来自各种企业系统(如 EPR、CRM 等)的事件日志而开发和利用的。流程挖掘工具提供有关流程实际执行方式的信息。简而言之，这些工具提供了对企业组织内流程和工作流的清晰视图。

流程挖掘工具执行的关键功能包括 –

• 从 ERP、CRM、工作流监控系统等各种系统中提取数据。
• 创建流程和工作流的视觉效果和地图以识别效率低下
• 突出显示潜在问题和风险的主要原因

因此，企业组织认为流程挖掘工具很重要，原因如下 −

• 帮助组织深入了解其工作流程和流程。
• 允许他们执行数据驱动的流程改进。

工作流自动化工具

顾名思义，工作流自动化工具是那些旨在自动执行重复任务并简化业务运营的流程智能工具。这些工具有助于减少流程和工作流中的人工干预，并提高运营效率。

工作流自动化工具在流程智能中执行的关键功能如下 −

• 自动执行组织内重复的常规任务和流程
• 提供有关工作流性能的数据分析
• 减少流程执行中的人为干预

因此，工作流自动化工具也是流程智能的重要组成部分，原因如下 −

• 允许组织消除流程中的人为参与和错误。
• 帮助组织扩展运营并提高运营效率。
• 释放人力资源以用于更高价值的任务和运营。

业务流程管理 (BPM)工具

另一个重要的流程智能工具是业务流程管理 (BPM) 软件。这些工具旨在系统地建模、执行、监控和改进商业组织的流程。

BPM 软件作为流程智能工具执行的主要功能包括 −

• 允许组织使用简单的拖放功能对流程进行建模
• 提供一个管理业务流程和工作流的平台
• 创建交互式仪表板以实时监控流程等。

BPM 软件在流程智能中的重要性体现在以下关键原因 −

• 允许组织控制其端到端流程。
• 帮助组织确保工作流与其业务目标保持一致。
• 确保流程符合合规性要求等。

数据分析平台

数据分析平台也是流程智能的重要工具。这些工具提供了分析商业组织大量流程相关数据的能力。它们有助于深入了解流程性能、识别模式和预测趋势。

数据分析平台作为流程智能工具执行的一些关键功能如下 −

• 收集和分析组织内各种来源的数据。
• 使用高级算法和机器学习功能来识别效率低下和瓶颈。
• 允许执行预测分析以优化工作流程和流程。

数据分析平台的以下功能使其在流程智能中发挥重要作用 −

• 提供数据驱动决策能力
• 帮助组织预测潜在问题
• 允许保护性地优化工作流程和流程等。

流程监控工具

在流程智能中，流程监控工具提供监控和跟踪流程和工作流程实时性能的能力。它们提供警报并帮助避免流程执行中的潜在问题。

以下是流程智能中流程监控工具的关键功能 −

• 执行流程和工作流的实时跟踪
• 提供问题和偏差的警报
• 允许自动化系统自动采取纠正措施

流程监控工具在流程智能中的重要性包括 −

• 使流程执行更顺畅
• 允许满足工作流中的监管标准
• 减少错误和故障等。

结论

流程智能工具是优化业务流程和提高业务工作流运营效率的重要组成部分。在本章中，我们讨论了企业在其组织中常用的各种流程智能工具的功能和重要性

流程智能的应用

本章旨在解释流程智能的关键应用或用例。在当今的数据和技术进步的世界中，企业组织不断感受到加快生产、优化工作流程、消除错误、降低运营成本和实现目标的压力。流程智能允许这些组织通过结合使用流程挖掘、人工智能和高级数据分析等先进技术来实现所有这些期望。

流程智能使组织能够通过提供流程的详细视图来有效地管理和增强其流程和工作流程。让我们讨论一些用例，这些用例展示了流程智能如何帮助商业组织彻底改变其工作流程和运营。

流程智能用例

这里解释了流程智能在商业组织中的一些关键应用 −

流程发现

流程发现是流程智能的非常常见的应用之一。企业使用流程智能来了解其流程在组织内的实际执行情况。它利用事件日志数据自动实时生成流程和工作流程的地图，并允许组织识别效率低下和不合规的情况。

流程智能为流程发现提供了一种无错误且更快速的方法，它完全由数据驱动，而不是基于假设或手动映射。

工作流程优化

流程智能在优化企业组织内的工作流程和运营方面也发挥着重要作用。众所周知，运营问题、延迟或返工循环等低效因素会严重影响企业组织的生产力。

流程智能提供了组织流程绩效的全面视图，并突出了低效之处。利用这些见解，企业可以消除问题并简化工作流程。

合规性监控

流程智能还用于持续监控监管标准和合规性，尤其是在制造业、金融业、医疗保健等受监管行业。这种持续监控有助于组织确定偏离标准的情况并确保遵守监管标准。

流程智能还使组织能够执行详细的审计和监管调查，并提供将不合规风险降至最低的方法。

运营风险管理

流程智能用于组织检测工作流程中的错误和违规行为，并提供主动管理潜在运营风险的方法。这通过防止昂贵的工作流程或流程中断使企业受益。

降低成本

企业还将流程智能用作降低成本和提高利润率的有效工具。PI 提供识别和消除业务运营中效率低下和不必要步骤的功能。这有助于提高资源利用率并显著节省成本。

优化客户体验

流程智能用于更好地了解客户需求并提供改进的解决方案。它还增强了企业组织与客户之间的互动。因此，流程智能可以提高整体客户满意度和体验。

识别自动化机会

流程智能在识别企业组织内可能的自动化领域方面起着关键作用。众所周知，企业组织拥有大量流程，但并非所有流程都适合自动化，而选择正确的流程是一项非常困难的任务。但流程智能使用高级分析来识别那些重复、低价值且耗时的流程，这些流程适合使用 RPA 和 AI 进行自动化。因此，流程智能使企业能够智能地自动化其运营。

资源分配

企业组织还使用流程智能来了解其资源在流程和工作流中的利用方式。 PI 突出显示哪些资源未得到充分利用或哪些资源负担过重，并允许组织以最佳方式分配资源。这有助于组织最大限度地减少浪费并提高生产力。

结论

流程智能使组织能够提高效率、降低成本并改善客户体验。它使企业能够在当今不断变化的商业环境中保持竞争力和相关性。让我们进入下一章，了解流程智能的好处。

流程智能的好处

流程智能是商业组织用来优化运营并在不断变化的商业环境中保持竞争力和相关性的重要方法之一。

流程智能通过结合多种先进技术(如流程挖掘、流程发现、高级数据分析和流程持续监控)提供了多种优势。

本章全面概述了流程智能在业务流程和工作流中集成时的一些关键好处或优势。

流程智能的好处

这里描述了流程智能在商业组织中的主要好处 −

数据驱动的决策

流程智能允许企业实时收集和分析其流程数据，然后利用这些数据提供可操作的见解以做出明智的决策。

数据驱动的决策有助于企业识别其工作流程中的低效率和瓶颈，并提供对流程数据进行预测分析的能力，以提前预测风险和问题。

流程智能基于实际流程数据而不是假设提供可靠的决策能力，并能够减少业务运营中的不确定性。

自动化

流程智能使企业能够确定自动化领域。因此，它可以帮助企业组织识别重复、低价值和耗时的操作或工作流程，以实现自动化。

此外，流程智能提供流程性能分析，企业组织可以使用这些分析来消除低效率，从而优化其现有的流程自动化。

增强合规性和风险管理

遵守监管标准是许多企业(如金融机构、医疗保健行业和制造部门)的重要关注点之一。流程智能可帮助这些行业持续监控其流程，以确保其遵守监管标准。因此，它降低了企业组织违反合规性、声誉受损和受到处罚的风险。

提高效率

流程智能在提高业务工作流程效率方面发挥着重要作用。它通过简化操作、减少周期时间、消除不必要的步骤和优化资源利用率来提高企业组织的运营效率。

持续改进

流程智能提供多种高级功能，如实时监控、高级性能分析等。这些实践鼓励流程和工作流的持续改进和完善，并帮助组织保持竞争力和相关性。

节省成本

这是流程智能为企业组织提供的最显著优势之一。业务流程和工作流的优化自然会降低执行成本。此外，流程智能使组织能够减少浪费并最大限度地降低与错误相关的成本。

提高客户满意度

对于任何企业组织来说，客户满意度都是成功的首要因素。流程智能通过提供一致的优质服务、增加响应时间、提供个性化的客户体验以及减少服务交付中的错误来帮助组织提高客户满意度。所有这些做法都建立了客户对企业的信任，并促进了企业的增长。

增强的可见性

流程智能为业务运营带来了透明度。它提供了有关流程实际执行方式以及它们如何与依赖项交互的详细信息。这有助于主动纠正可能破坏运营的问题。

提高工作场所生产力

流程智能还可以提高工作场所的生产力。它提供了洞察力，可以自动化低价值、重复性的任务，并让员工腾出时间从事高价值、战略性的运营。它还通过简化流程来增强团队协作。流程智能还可以使决策变得更好、更快。

结论

在本章中，我们解释了流程智能为商业组织提供的一些主要优势。总之，流程智能是转变业务运营的重要工具之一，从决策到降低风险和改善客户体验。

流程智能 - 挑战

在商业组织中实施流程智能可能是一项艰巨的任务。这些挑战可能与数据隐私问题、员工对变化的抵制以及资源可用性有关。这些挑战中的每一个都使采用和实施流程智能变得困难。

本章重点介绍了流程智能实施中的主要挑战，并将尝试提供原因和减少这些挑战的策略。

流程智能实施中的挑战

以下解释了商业组织在实施流程智能时面临的主要挑战 −

数据隐私问题

这是流程智能中最重要的挑战之一。众所周知，数据收集和分析是流程智能的基础。商业组织拥有多种敏感数据，如财务记录、员工个人信息、知识产权等，必须保密并得到安全保护。然而，流程智能分布在各个部门，可能导致数据泄露或滥用的风险。

未经授权的数据访问背后的主要原因是组织内对敏感数据的访问控制实施不当。但是，通过实施适当的数据加密、屏蔽个人数据并确保遵守合规性，可以显著减少流程智能中的数据隐私问题。

员工抵制变革

由于担心工作流失、学习新技术的复杂性、工作角色的改变等原因，员工抵制在商业组织内采用或实施流程智能等新技术。但是，可以通过教育员工了解流程智能的好处并鼓励他们将其用作协作工具来提高工作能力来有效应对这一挑战。

缺乏清晰的愿景

有时，商业组织发现自己无法理解流程智能如何与其业务目标保持一致。这会影响组织内流程智能的成功实施。

这一挑战背后的主要原因是开始实施流程智能时没有明确的目标和路线图。尽管如此，企业可以根据业务需求为流程智能定义明确的目标，并根据反馈做出必要的更改，从而克服这一问题。

资源限制

流程智能需要大量资源，如技术、工具、投资和专家才能成功实施。提供这些资源对于中小型企业组织来说是一项挑战。

但是，通过采用一些解决方案，如使用基于云的工具和技术、聘请自由职业专家服务、先投资高影响力流程然后逐步扩大规模等，可以在应对这一挑战和实施流程智能方面发挥重要作用。

数据不足

流程智能是一种数据驱动的技术。流程智能系统的运行完全依赖于准确和详细的流程数据。如果可用数据不足或质量低下，则可能导致性能分析质量低下、洞察不准确以及流程优化建议无效。

通过遵循数据清理、集成来自各种来源的数据以及实施数据治理政策等做法，可以有效缓解这一挑战。

结论

在本章中，我们提供了流程智能实施中面临的挑战的基本概述，例如数据隐私问题、数据质量问题、变革阻力等。

商业组织可以尝试通过精心策划的策略来应对这些挑战，以实现成功的流程智能并推动业务卓越和长期可持续发展。

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