持续发现和智能自动化剧本 ： 拥抱 AI 时代

连续发现和智能自动化Playbook拥抱AI时代 2023年8月 Objective 持续发现和智能自动化Playbook 为处于创新和转型旅程各个阶段的企业提供见解、方法和实用建议，以实现使用持续发现和智能自动化方法获得同类最佳结果。 1.通过创新实现数字化转型的需求 Contents 2.持续发现和智能自动化的重要性 3.过程智能市场特征 有关Everest Group发表的这项研究和其他研究的更多信息，请联系我们： 4.不同技术在实现连续发现和智能自动化方面的作用 跨行业和业务功能的持续发现和智能自动化的顶级用例43持续发现和智能自动化生命周期阶段36智能自动化技术的不同阶段和角色的关键挑战，以实现卓越的成果37 Contents 5.企业持续发现和智能自动化之旅 6.加速持续发现和智能自动化旅程 7.企业案例研究 通过创新实现数字化转型的需求 01 数字优先因其在克服当今企业面临的挑战方面的优势和作用而成为必不可少的商业模式 业务挑战增强了企业加快数字化转型旅程的需求 竞争加剧 不断发展的利益相关者期望 供应链中断 数字优先业务的好处 更高的灵活性和能力创建 增强的员工和客户体验 更好的合作伙伴/供应商支持 提高准确性并降低错误风险 更高的运营敏捷性和弹性 数字化转型是关键企业利益相关者的战略议程，包括自动化领导、流程所有者和CXO 组织中有多个利益相关者或利益相关者团体在推动创新和转型计划方面发挥着关键作用： 自动化领导负责管理业务流程的自动化，以提高效率，降低成本，提高组织的整体绩效流程所有者负责管理从初始设计阶段到执行和持续监控的流程，确保流程高效CXO负责战略决策和领导公司的整体方向，这些高管都有特定的专业领域 说明性 自动化领导 不断发展的业务优先事项和企业利益相关者面临的挑战需要通过创新推动转型 自动化领导 不同利益相关者在实现数字化转型计划目标方面面临的主要挑战 自动化领导者通常是数字化转型的火炬手，他们面临着变革管理、有限的技术意识和有限的流程理解等问题 旨在推动整体流程转型的流程所有者经常因依赖手动流程发现和智能自动化技术而苦苦挣扎 随着转型成为首席执行官的议程，CXO的目标是最大限度地提高收入，实现卓越运营，实现高转型，同时推动不断创新 持续发现和智能自动化方法可以在成功推动以创新为主导的转型中发挥关键作用 持续发现和智能自动化是一种基于价值的方法，使组织能够进行创新以满足其目标流程和业务KPI。这包括发现和理解原样流程，采取相关的以结果为导向的行动来改进流程，以及持续监控整体组织绩效和转型计划。持续发现和智能自动化是在确保创新的同时建立组织弹性的关键。 持续发现和智能自动化的重要性 02 持续发现和智能自动化是帮助不同利益相关者成功克服挑战以实现其数字化转型目标的基石 不同利益相关者在实现数字化转型计划目标方面面临的主要挑战 自动化领导 持续发现方法如何帮助解决这些挑战 卓越流程和自动化团队历来在孤岛中工作以实现其目标，从而限制了推动创新和整体转型的能力 持续发现和智能自动化涉及一种思维方式的改变，将过程智能整合在一起，以提取见解和自动化，采取面向结果的行动 流程挖掘解决方案利用来自不同企业应用程序的事件日志数据来生成流程图并提取相关的流程改进见解 流程挖掘是能够： 从不同的企业应用程序（如ERP和CRM）收集事件日志数据，包含日期、时间、用户、活动等，进一步分析Generate过程图捕获不同的过程变体，其中涉及的任务/步骤序列提取相关业务见解，例如流程发现、根本原因分析、流程一致性检查和流程基准测试 任务挖掘解决方案利用用户操作记录来记录步骤，以捕获微观层面的工作见解，生成流程图，并确定改进机会 任务挖掘是能够： 创建UI日志：跨桌面捕获/记录用户操作和元数据，如击键、鼠标单击、活动屏幕截图和应用程序对象ID，以创建UI日志Generate过程图捕获不同的过程变体，其中涉及的任务/步骤序列提取相关业务见解，例如可以探索的重复性用户执行任务列表，以识别流程改进领域或自动化候选项 通信挖掘解决方案利用业务消息来捕获客户交互的上下文，以生成客户旅程图并获得相关见解 通信挖掘是能够： 阅读和理解通信例如电子邮件、CRM、呼叫和消息渠道，可大规模挖掘、监控和自动化基于非结构化通信的流程捕获和监控变化在请求类型和响应中帮助用户保持高水平的服务提取相关见解，例如发现接触的根本原因、客户的整体情绪以及客户体验和满意度 基于规则的自动化解决方案可帮助用户使用应用程序UI或API集成自动执行重复性手动任务 机器人过程自动化(RPA) API自动化 定义:它指的是一种软件产品，它可以通过在不同的应用程序（电子邮件，电子表格，文档等）和记录系统（ERP，CRM，会计，HRIS等）之间建立连接来自动化重复性任务或流程，通过它们的API，允许数据在连接的应用程序之间移动。它还使用基于事件的触发器和信号来自动化业务流程。 定义:它是一种软件产品，可以通过模仿用户的活动来自动执行基于规则的重复性任务或流程。 它是非侵入性的,通常通过底层应用的用户界面(UI)与以计算机为中心的任务或过程交互,并且可以以有人值守/代理辅助和/或无人值守模式部署。 Applications Applications 在具有频繁更改的UI的应用程序上自动执行任务应用程序集成从现代应用程序访问数据从内部部署到云应用程序的数据迁移 按需数据处理（例如，数据传输、验证）从网页中抓取信息近乎实时的员工协助在职培训和流程指导报告生成 IDP、对话式AI和生成式AI等AI驱动的自动化解决方案可以帮助用户自动化复杂且更需要判断的流程 智能文档处理(IDP) 对话式AI 生成AI 定义:它是指从文档（电子邮件，文本，pdf，扫描文档等）中捕获数据，理解意图，并使用AI技术（如计算机视觉，NLP和机器/深度学习）对相关数据进行分类和提取以供进一步处理的任何软件产品或解决方案。 定义:它指的是通过利用智能虚拟代理(IVA)、代理辅助解决方案、分析和洞察以及RPA等其他自动化解决方案等技术来提高整体联络中心效率、客户体验和代理体验。 定义:它指的是一种相对较新的AI形式，其中底层机器学习模型使用无监督和半监督学习在巨大的数据集上进行训练。这些模型可以以文本、图像、视频、音频、代码片段等形式生成新内容。 Applications Applications Applications 自动对话动态路由AI建议个人助理客户分析 图像预处理文档分类从结构化和非结构化文档中提取数据直通加工(STP) 文本生成图像生成视频生成代码生成合成数据生成 优化整体运营、节约成本和提高合规性是企业采用流程智能解决方案的关键驱动因素 改进的流程可见性、优化的流程和改进的数字化转型计划的RoI是企业使用流程智能解决方案所取得的主要优势 自动化解决方案继续提供跨成本、运营和业务影响维度的优势 优化的流程和改进的RoI自动化计划是企业共同使用流程智能、自动化和AI解决方案的关键优势 自动化领导 企业表示，通过将自动化和AI解决方案与流程智能解决方案相结合，他们获得了超越流程优化的好处。这些好处包括提高自动化计划的RoI和提高员工生产力。 过程智能市场特征 03 按收入划分的市场规模和增长 流程挖掘软件市场规模 买方地理采用 在采用率强劲增长的推动下，北美已成为流程挖掘和任务挖掘的最大采纳者 买方行业采用 制造业、BFSI、CPG和零售业是流程挖掘的主要采用者；BFSI、高科技和电信、医疗保健和制药是任务挖掘解决方案的主要采用者 XX%增长率（2021 - 22年） 按买方行业划分的流程挖掘软件市场规模 许可证收入的百分比分割 按买方行业划分的任务挖掘软件市场规模 许可证收入的百分比分割100% = 140 - 1.5亿美元 特定行业的流程，特别是在BFSI，制造业和电信行业，以及财务和会计（F＆A）占流程挖掘和任务挖掘部署的大部分 按买方大小采用大型企业占流程挖掘和任务挖掘提供商的最高收入份额 不同技术在实现连续发现和智能自动化方面的作用 04 持续发现和智能自动化生命周期阶段 智能自动化技术的不同阶段和角色的关键挑战，以实现卓越的成果 跨行业和业务功能的持续发现和智能自动化的顶级用例 持续发现和智能自动化生命周期从发现开始，并以持续监控结束，这作为反馈循环，以确保达到预期的业务成果 发现 持续发现和智能自动化始于发现原样流程，以深入了解流程，从而成为采取改进行动的基础 主要挑战 使用诸如访谈，六西格玛技术和研讨会之类的手动技术发现流程并不能提供准确的流程视图手动流程发现方式耗时、费力且成本高昂组织中使用的企业应用程序的数量和种类不断增加，从而增加了按原样发现状态的复杂性在电子邮件、消息和票证等业务通信中，难以识别任务级详细信息和理解客户意图，导致视图不完整访谈中的利益相关者偏见导致流程发现不准确在连续的基础上实现过程发现需要大量的时间和精力，而不是单个项目的基础上 不同技术的作用 包括过程挖掘、任务挖掘和通信挖掘等工具的过程智能使用基于事实和数据的方法来理解原样状态集成流程智能解决方案，可通过挖掘事件日志、桌面记录的活动和客户交互来发现端到端流程在宏观级别和微观级别上发现流程流的当前状态，并在流程建模器或流程编排器中编辑发现的流程通过挖掘不同渠道的客户互动来发现客户旅程图在流程图中可视化基本步骤信息，如时间、成本、数量和频率，并通过对话式AI解决方案和持续发现方法，通过聊天界面分析这些基本过程信息检测过程偏差、异常、差异和循环以及返工率与传统的手动技术相比，减少了自动化流程发现的发现时间、工作量和成本 作为下一步，对流程进行评估，以确定潜在的流程改进机会并获得下一个最佳行动建议 主要挑战 对流程的监控不足，无法确定需要改进的领域缺乏全面和准确的过程文档忽略考虑影响流程优化工作的外部因素依赖共识而不是数据，这可能导致次优流程改进难以识别任务级别的低效率可能会导致不一致的表面级别改进无法适应不断变化的业务目标可能会导致流程过时不同CoE或团队的孤立方法可能导致重复优化工作，导致效率低下和成本增加 不同技术的作用 Process Intelligence Solutions provides a data - centric approach to identify opportunities to ellierate / improve existing processes by investigatingprocess differences. With the continuous discovery approach, these processes can be automated and streamlined using using UI - based 将按原样的过程与待模型进行比较，以确定时间和成本方面的偏差执行基于AI的根本原因分析，以确定造成这些偏差的因素，并分析流程中受到影响的案例利用AI / ML算法根据确定的过程偏差原因生成次最佳操作建议使用流程建模器或流程编排器重新设计/重新设计现有流程流程，以纠正流程中识别出的低效率通过消除/减少变体数量，协助流程标准化获得对员工协作的见解，可用于更好的资源分配和工作委派 阶段的描述 The primary objective is to identify opportunities to eliminate/ improve existing processes and / or design their futurestate. Identify