未来的流程智能市场报告

赞助商:2024年8月 过程智能的未来市场报告 2过程智能市场报告的未来 目录 3 什么是过程智能，为什么它在2024年如此重要？ 4 进程的当前状态 6 6过程智能的好处 8 人工智能和生成人工智能对过程智能的影响 10 与专家对话：赛诺菲和诺基亚 12 实施过程智能的实际步骤 14 与Skan战略和客户转型执行副总裁VinayMummigatti的对话 19 领先的美国健康保险支付方加快重构、转型与自动化进程，借助Skan的过程智能解决方案。 贝瑟尼·布朗 会议制作人和初级编辑SSONDigital ©SSON2024©SSON2024 3 什么是过程智能，为什么它在2024年如此重要？ 今天的组织面临着巨大的压力：这来源于不断上升的客户期望、快速的变化步伐、动荡的geopolitical环境以及关键领域 （如数字转型）中缺乏经验人才。为了应对“少投入多产出”的现状并保持竞争力，每一个流程都必须被优化以提升过程质 这在探索如何使流程达到最佳状态时至关重要。 量、合规性、生产效率和速度。过程挖掘和持续改进（PI）可能会被视作互换的。然而，两者之间存在明显的差异。过程挖掘是以系统为中心的，仅捕获已承诺的状态以监控数据库级别的变化、交易和结构化数据定义的过程。相比之下，PI提供端到端的可见性，包括从已承诺状态到人类中心活动以及非结构化数据的全过程。此外，该技术还进一步利用人工智能来展示哪些过程可以得到改进，并且在哪里可以创造更多的价值。 过程智能（ProcessIntelligence，PI）捕获结构化和非结构化的数据，并使用人工智能对其进行解释。这使得对企业流程运行的透明度有了深入的理解，能够识别任何瓶颈或异常情况，并提供单一的真实来源。 73% 您的SSO/GBS战略目标是什么？ 成本效益 35% 有效性 卓越的服务 60% 合规性 20232022 4 进程的当前状态 随着技术的快速进步，区分值得投资的项目与下一个“炫目新玩具”变得越来越困难。流程挖掘在共享服务领域仍然非常普遍，SSON最近的行业状态报告表明，52%的组织仍在优先考虑投资该工具。因此，组织为什么应该考虑扩展到过程洞察（ProcessIntelligence，PI）？ 数据来自2024年SSON的过程挖掘与业务流程管理虚拟峰会 ，显示已有49%的组织正在利用过程挖掘工具，另有34%的组织计划实施这些工具。这不足为奇，因为增强的可见性是简化流程的第一步，从而提高成本效率、服务质量并确保合规性：这是今年行业三大战略目标之一。 14% 提高了效率、增强了可见性、实现了成本降低，并提升了决策质量，被认定为改善PI的关键驱动因素。质量改进和 有趣的是，合规性被认为是低驱动因素，但它们都是提高PI的关键好处。 5 continued 提高流程智能的主要驱动因素是什么？ 增强的透明度提高效率更好的决策利润减少质量提升遵规守法及风险管理 15% 15% 5%5% 17% 43% 尽管过程挖掘技术已广泛存在，组织在流程改进方面仍然面临挑战。事件中收集的数据也 揭示出变革阻力、数据不足以及缺乏明确愿景是前三项过程改进的障碍。 9% 27% 21% 15% 20% 8% 您最大的流程改进挑战是什么？ 变革阻力缺乏明确的愿景和目标不足的领导支持资源限制数据不足改进的可持续性 缺乏可靠数据是组织面临的常见挑战，因为没有可靠的数据，过程挖掘工具产生的任何输出都将不准确，从而阻碍组织最大化其效率。 CUROFinancialTechnologiesCorp.内部审计经理StephanieDentino简单地说：“垃圾桶，垃圾桶。” 6 6过程智能的好处 传统的过程挖掘工具难以比拟，PI有望提升效率、透明度和生产力：但其具体的益处是什么？ 解决数据质量挑战 卓越运营 为了朝着运营卓越（OPEX）的目标迈进，公司必须能够衡量任何绩效差距以识别根本原因，评估改进机会的替代方案，建立改进的商业案例，并持续监控这些改进的影响。 PI通过零集成的方法消除了数据收集、质量和集成方面的挑战。它无需集成到后端事件日志和应用数据库中。相反，PI使用基于AI的观察方法。这加快了实施速度、降低了总拥有成本，并加速了价值实现时间。 实现战略自动化 PI可以通过提供最准确的人、流程和技术的时间代表来增加OPEX，并将这些运营洞察整合到OPEX框架中。具体而言，PI可以通过自动化数据驱动的过程发现、标准化、优化、持续的过程监控以及控制过程结果的能力来增加OPEX。 随着组织通过技术进步实现更高的效率水平，成功的自动化变得至关重要。根据SSON《2024年共享服务与外包行业全 球市场报告》，企业特别优先考虑机器人过程自动化（RPA ）、分析工具和ERP平台。 提高法规合规性 PI通过提供组织工作流程的最大可见性来减轻无效自动化项目的风险。通过捕获所有相关业务上下文的数据、识别瓶颈并量化价值，PI可以识别战略自动化机会。 百分之五十六的组织将合规性列为今年的战略目标，这一数字相较于前一年骤增了惊人的四十二个百分点。未能满足监管要求可能会损害声誉、引发昂贵的法律问题，并降低员工士气。数据治理可以通过识别合规性缺口和标准操作程序（SOP）及服务级别协议（SLA）的偏差，以及根本原因来解决这一问题。 未来一年的三大技术投资重点是什么？ 36% 机器人Process自动化(RPA) 30% 分析工具 30% ERP平台 过程智能市场报告的未来 continued PI还可以监控与合规性和SLA阈值相关的指标，以通知流程所有者当前或未来的违规情况。工具可以将数据汇总成一份全面的报告，其中包括对流程及其合规状态的详细分析。这一简化后的报告过程使得满足监管截止日期变得更加容易，进一步降低了基于合规性的风险。 组织可以更有效地将流程与战略目标保持一致。 这种对齐性在PI使用同一数据支持多个功能时得到增强。由于多个部门利用相同的数据，该平台在各功能之间充当单一的真实版本，从而促进战略上的统一。 增强战略一致性端到端可见性 战略协同“…通过确保组织的所有元素都朝着一组共同的目标 努力，来弥合战略制定与执行之间的差距。”然而，企业在范围内实现整体协同可能会非常困难，尤其是如果实际协同程 度与感知到的协同程度之间存在差异。 PI通过集成来自众多来源的数据，实现端到端（E2E）的全程可见性，从而形成整个流程的统一视图。对过程有全面且实时的理解可以增加透明度并促进基于信息的决策制定。 PI可以通过其可视化能力和可定制的actionable洞见来协助企业，通过理解当前过程的状态，为企业目标提供支持。 这些好处延伸至劳动力层面，因为端到端（E2E）可视化促进了各利益相关方之间的协作。通过克服运营孤岛，组织内部的沟通与问责变得更加容易。 8 人工智能和生成人工智能对过程智能的影响 在基础层面，PI利用AI实时获取和综合数据及工作流程，以识别增值机会。然而，生成式AI的发展正在改变PI的格局。 他们过程的效率方面，如“关键的应用使用趋势是什么？”或“是什么导致了我们客服中心生产力的最大下降？” 数据来自SSON的过程挖掘虚拟峰会收集的信息显示，23%的受访者认为生成式AI将在过程改进方面产生最大的影响，仅逊色于过程挖掘。只有3%的人强调数据分析，这表明组织将更倾向于使用生成式AI和RPA工具而非定制的数据分析解决方案 。 预测能力 AI的高级预测能力也是PI平台的强大补充，因为它们允许主动解决问题。通过利用历史数据、“假设分析”和模拟，AI可以分析潜在场景以优化决策。例如，Skan的ProcessGPT套件（SkanWing）包括自动假设生成功能，从而降低过程优化项目失败的风险。 您认为哪种技术对流程改进的影响最大？ 生成AI数据分析AI业务流程 机器人工艺管理自动化/IAOther流程挖掘 3% 17% 23% 3% 7% 27% 20% AI驱动的数据采集 巨大的数据量和复杂性可能会阻碍企业在成功实施PI项目时利用该工具。然而，基于AI的PI平台可以缓解这一问题，因为它是一种零集成的方法。AI能够解释大量数据集、生成指标并创建数据驱动的见解。这增强了数据科学家的分析能力 ，并简化了数据提取过程，使团队能够将精力集中在其他增值活动中。 生成式AI的transformative潜力并未被SSO/GBS忽视，根据SSON的《2024年行业状态报告》，68%的企业计划利用生成式AI为客户提供商业智能与分析服务。 “谈论”你的进程 生成式AI正在重新定义人机协作的方式，组织现在能够“与”其流程进行交流。通过自然语言处理（NLP）和机器学习（ML ）生成的对话能力使该技术能够回应问询。这在产品创新（PI ）中可以被充分利用，组织可以通过询问模型来获取问题的答案。 9 continued 机构AI 生成式AI设计为自主代理，能够在不需要直接人类干预的情况下执行任务和做出决策。这些系统利用先进的算法和感官输入实时执行动作，通常通过持续反馈来优化其性能。 为了区分生成型AI和代理型AI：代理型AI设计用于在无需持续人类监督的情况下执行行动和解决问题。因此，它适用于机器人技术、自动驾驶车辆和个人智能助手等应用。“相比之下，生成型AI专注于通过学习现有数据中的模式来创建内容，如文本 、图像或音乐。 您计划提供什么类型的新SSO/GBS服务，由生成型AI支持？ 分析和洞察生成68% 改善客户体验62% 非结构化数据分类和结构化55% 文本摘要28% 增强知识管理22% 内容创建18% 还没有15% 编码支持和验证7% 0%100% 10 与专家对话：赛诺菲和诺基亚 为了探索PI对共享服务空间✁影响，SSON与两位PI领域✁专家进行了交流。来自赛诺菲✁ChristianMüller（PI负责人）和来自诺基亚✁RajeshRao（自动化中心负责人）讨论了当前对PI✁需求，以及未来✁发展趋势。 ChristianMüller PI赛诺菲 RajeshRao 诺基亚自动化CoE主管 过程智能✁价值是什么？ CM:对我来说，这不是一个价值✁问题，而是关乎生存。持续改进（PI）是提高效率、效果和基于数据决策✁驱动力。如果不投资持续改进，公司将在快速变化且具有颠覆性✁未来中面临越来越小✁追赶窗口。否则，他们将从市场中消失 。这一原则同样适用于小型、中型和大型企业。 RR:PI可以通过几个镜头来查看，每个镜头都提供对其变革力量✁独特见解： 操作镜头:PI作为组织工作流程✁X射线，揭示隐藏✁低效性 、瓶颈以及标准程序✁偏差，从而实现有针对性✁优化，减少成本、改进资源配置并简化运营流程。 风险与合规方面:通过持续监控和分析，PI主动识别潜在风险 ，并确保遵守监管要求。这从财务损失、声誉损害和法律责任方面保护了企业。 决策镜头：PI提升决策从基于直觉转变为基于数据驱动。通过提供对流程及其结果✁详细可见性，使利益相关方能够根据实时洞察做出知情选择，从而提高战略规划能力和运营灵活性 。 以客户为中心✁镜头：通过理解整个客户旅程，PI揭示了痛点和改进区域，这促进了以客户为中心✁解决方案✁设计，从而提升了客户体验、增强了忠诚度并实现了可持续 ✁增长。 11 continued 对于那些开始流程智能旅程✁人，您✁三大建议是什么？ CM: 1思考全球！ 2 （不在组织职能范围内。) 不要放弃基础！ 将技术与经典✁流程管理工具相结合。 3 指标是关键！ 测量PI对过程✁影响。 加速进行，因此很难做出准确✁预测。另一个需要考虑✁因素是平台生态系统✁发展，其中PI功能正被整合进来，使这些能力在现场环境中变得可用，并且可能难以与“PI”区分开来。 在这种情况下，可以预期AI（包括经典AI和生成式AI）不断注入将能够推动预测分析和实时决策制定。增强✁数据集成与物联网、区块链和