过程智能的未来市场报告总结
什么是过程智能，为什么它在 2024 年如此重要？
过程智能（PI）通过捕获结构化和非结构化数据并利用人工智能进行解释，提供对企业流程运行的深入透明度，帮助识别瓶颈和异常情况。与仅捕获已承诺状态的过程挖掘不同，PI 提供端到端的可见性，包括人类中心活动和非结构化数据，并利用 AI 指示哪些过程可以改进以及价值创造点。
2024年，由于快速变化、地缘政治动荡以及数字转型等领域的人才短缺，企业面临“少投入多产出”的压力，必须优化流程以提升质量、合规性、效率和速度。过程智能通过提供端到端的流程可见性，帮助组织实现这一目标。
过程智能的好处
- 卓越运营：PI 帮助企业衡量绩效差距、评估改进机会、建立商业案例并持续监控改进效果，从而实现运营卓越（OPEX）。
- 解决数据质量挑战：PI 采用零集成方法，无需连接后端系统，通过 AI 观察方法快速实施，降低总拥有成本并加速价值实现。
- 实现战略自动化：PI 通过提供流程可见性，帮助识别自动化机会，降低无效自动化项目的风险。
- 提高法规合规性：PI 提供流程的最大可见性，帮助识别合规性缺口、SOP 和 SLA 偏差，并监控合规指标，降低合规风险。
- 增强战略一致性：PI 集成来自多个来源的数据，提供端到端（E2E）的全程可见性，增加透明度并促进基于信息的决策制定，促进各利益相关方之间的协作。
人工智能和生成人工智能对过程智能的影响
- AI 驱动的数据采集：AI 可以解释大量数据集、生成指标并创建数据驱动的见解，增强数据科学家的分析能力，简化数据提取过程。
- 生成式 AI 的潜力：生成式 AI 可以组织、转换和生成合成数据，提升数据质量和实用性，并通过自然语言处理和机器学习进行人机协作。
- 生成式 AI 的三个层次：
- 基础级别：数据生成和增强，例如利用 LLM 生成报告和分析仪表板。
- 中级水平：增强的可解释性和上下文建议，例如利用对话智能实现流畅的人类语言界面，并提供上下文相关的建议。
- 高级级别：战略优化与创新，例如生成目标状态过程模型、人力资源能力建模和技术合理化方法。
与专家对话：赛诺菲和诺基亚
赛诺菲和诺基亚的专家强调了 PI 的重要性，将其视为提高效率、效果和基于数据决策的关键驱动力。PI 可以从操作、风险与合规、决策、以客户为中心等多个镜头查看，帮助企业实现运营卓越。
实施过程智能的实际步骤
- 利益相关者买入：识别所有利益相关方，传达 PI 的价值，并设定明确的时间表。
- 确定战略用例：选择与组织更广泛目标相一致的战略性应用场景。
- 选择合适的工具：选择提供信誉支持、培训机会、特定功能（如报告生成、可视化、劳动力智能、可操作性）和可追溯性的工具。
- 确保拥有正确的技能：提升员工的软技能（如沟通、持续改进、问题解决）和技术技能（如云计算、数据分析、AI 模型处理）。
- 变革管理：支持员工适应变革，促进业务文化的转变，并建立强大的反馈循环。
流程智能如何影响劳动力？
PI 可以监控个人级别的绩效数据、个人行为，并区分工作相关活动和非工作相关活动。这可能会带来积极和消极的后果，例如绩效评估、奖励或处罚，以及隐私和监控的担忧。组织需要采取平衡方法，强调 PI 如何支持员工成长，并缓解员工的担忧。
道德 AI 和隐私
Skan 通过透明度、员工参与、全面的数据管理、高级数据加密、细粒度监控控制、访问控制和审计、法规遵从性等措施解决道德 AI 和隐私问题。
流程智能的未来
- 数字流程和操作双胞胎：在虚拟环境中模拟、分析和优化运营。
- 技术融合：融合流程挖掘、任务挖掘、数字采用监控、劳动力智能和数字孪生。
- 多模式 AI 集成：结合各种数据类型以提供更全面的操作理解。
- 创成式 AI 和 Edge-AI：边缘 AI 驱动的 PC 将推动 PI 产生更深远的影响。
案例研究：领先的美国健康保险支付方
该健康保险支付方通过 Skan 的过程智能解决方案，识别出过亿元的潜在节省，31% 的单个案例流程周期时间减少，37% 的每 FTE 每年成本节省，50 多项以上的自动化机会被识别，每年可节省 1800 万美元成本。
结论
过程智能是企业在快速变化的商业环境中保持竞争力的关键。通过提供端到端的流程可见性，PI 帮助企业实现卓越运营、提高效率、增强合规性、提升客户体验，并推动创新和转型。随着 AI 和生成式 AI 的发展，PI 的潜力将进一步释放，为企业创造更大的价值。
