Разбираем, какие технологии помогают видеть процессы, операции и точки для ИИ-автоматизации
Аналитика бизнес-процессов (Process Mining) становится частью ИТ-ландшафта многих российских компаний. Технологию используют для анализа фактического выполнения процессов, выявления отклонений, поиска «узких мест» и обоснования управленческих решений. Даже термин «процессная аналитика» все чаще начинают связывать только с этим направлением.
Однако рынок шире, а технологических возможностей становится больше. Разберем, почему процессная аналитика уже не ограничивается только Process Mining и какие направления сегодня входят в это понятие.
Акцент на процессы
Process Mining — базовое направление процессной аналитики. Технология позволяет восстановить фактический ход процесса по цифровым следам из корпоративных систем и сравнить его с целевой моделью.
Так бизнес видит, как процесс выполняется на практике: где возникают отклонения, задержки, повторные циклы, лишние согласования или обходные маршруты. Это помогает не только находить «узкие места», но и оценивать их влияние на сроки, затраты и качество результата.
Развитием этого подхода стала мультипроцессная аналитика, позволяющая исследовать бизнес-процессы не по отдельности, а в совокупности и с учетом их влияния друг на друга. Для бизнеса это важно, потому что потери часто возникают на стыках: между подразделениями, информационными системами, этапами или смежными процессами.
Такой взгляд помогает понять, как изменения в одном процессе влияют на другие, где нарушается сквозное выполнение работы и какие участки требуют согласованной оптимизации. В результате компания получает не только карту отдельного процесса, но и более целостную картину операционной деятельности.
Внимание к деталям
Аналитика бизнес-операций (Task Mining) работает на более детальном уровне. Технология фиксирует действия сотрудников в информационных системах, показывает последовательность шагов, трудозатраты и повторяющиеся операции. Это особенно важно там, где много ручной работы и сложно понять, какие действия действительно занимают слишком много времени.
Task Mining «моложе» Process Mining, однако развивается не менее активно. Уже анонсирован и начинает применяться анализ бизнес-операций с возможностью их объединения в бизнес-процессы — Multi Task Mining. Такой подход фиксирует действия сотрудников в системах, автоматически объединяет их в бизнес-операции, а затем — в сквозные бизнес-процессы, рассчитывая затраты на каждом уровне. Это позволяет увидеть наиболее «дорогие» участки и оценить экономический эффект от их автоматизации.
Связка с автоматизацией
Когда процессная аналитика показывает работу компании на разных уровнях — от сквозных процессов до отдельных операций, она становится основой для более точного применения искусственного интеллекта. ИИ не должен внедряться «вслепую»: сначала важно понять, где возникают потери, какие действия повторяются, сколько времени они занимают и как влияют на результат процесса.
Именно здесь процессная аналитика задает контекст для автоматизации. Она помогает не просто найти рутину, а оценить ее в общей цепочке: насколько часто такие действия повторяются, сколько ресурсов требуют, какие отклонения создают и как повлияет их автоматизация на результат процесса.
Так ИИ получает не абстрактную задачу, а понятный и измеримый с экономической точки зрения участок для применения.
Процессная аналитика — больше, чем просто способ посмотреть работу компании «как есть». Эти технологии сейчас — основа для управленческих решений: где менять процесс, какие операции автоматизировать, как оценивать эффект и где применение ИИ действительно оправдано. Чем шире становится набор таких технологий, тем точнее бизнес видит не только проблему, но и следующий шаг для ее решения.
Выбор редакции
Публикации, которые получают больше внимания и попадают в Сюжеты РБК
Рекомендации партнеров: