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人工智能如何從根本上改變業(yè)務(wù)流程管理

在BPM中部署AI的發(fā)現(xiàn)和自動化功能,可以推動前臺流程、流程數(shù)據(jù)分析、業(yè)務(wù)流程映射和流程建模方面的進步。

人工智能如何從根本上改變業(yè)務(wù)流程管理

業(yè)務(wù)流程管理在幫助企業(yè)進行流程工程工作和數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃方面有著悠久的歷史。現(xiàn)在,BPM正在從AI中得到巨大的推動。

數(shù)據(jù)和分析咨詢公司DAS42的首席顧問Jeff Springer表示:“人工智能技術(shù)正在迅速發(fā)展,使開發(fā)更復(fù)雜、更有效的人工智能驅(qū)動的流程發(fā)現(xiàn)和自動化解決方案成為可能。他補充說,其中許多進步是由于來自企業(yè)系統(tǒng)、傳感器和社交媒體等許多來源的數(shù)據(jù)可用性不斷提高,從而導(dǎo)致更大規(guī)模的人工智能部署。例如,深度學(xué)習(xí)算法的發(fā)展使人工智能系統(tǒng)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),并識別人類難以或不可能識別的模式。

AI 如何改變 BPM?

支持 AI 的部署在 BPM 中發(fā)現(xiàn)了許多應(yīng)用,從改進前臺流程到分析流程數(shù)據(jù),再到映射業(yè)務(wù)流程,再到利用生成式 AI 流程建模功能。

前臺流程

呼叫中心智能平臺提供商Gryphon的產(chǎn)品管理副總裁Brian Steele表示,在前臺流程中部署人工智能正在推動銷售,提高客戶滿意度并改善員工敬業(yè)度。例如,在聯(lián)絡(luò)中心,業(yè)務(wù)流程管理中的人工智能正在豐富客戶互動、縮短呼叫等待時間、個性化推薦并提供實時銷售幫助。

流程挖掘

流程挖掘是 BPM 的關(guān)鍵推動因素,可幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)改進流程、創(chuàng)造價值和降低成本的機會。業(yè)務(wù)流程SaaS提供商Celonis的產(chǎn)品管理、人工智能和知識副總裁Chris Monkman解釋說:“人工智能有助于使流程挖掘更快、更易于使用,相反,流程挖掘使人工智能(系統(tǒng))正在訓(xùn)練的數(shù)據(jù)更加智能,從而釋放其真正的力量。但是,當(dāng)涉及到訓(xùn)練大型語言模型(LLM)和生成式人工智能與幻覺的斗爭時,過程智能的創(chuàng)新將需要實時結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和語義知識的改進。

以對象為中心的流程挖掘

Celonis 和亞琛工業(yè)大學(xué)正在將 AI 與以對象為中心的流程挖掘(表示流程中的真實對象和事件)相結(jié)合,以更好地理解和控制業(yè)務(wù)流程。例如,當(dāng)運輸訂單或發(fā)票等真實對象在業(yè)務(wù)流程中移動時,人工智能可以不斷更新預(yù)期的交貨時間,在發(fā)生延誤時發(fā)送警報,甚至采取行動解決問題。

大型流程模型

企業(yè)管理軟件公司SAP Signavio正在使用LLM中的標(biāo)記數(shù)據(jù)來訓(xùn)練所謂的大型流程模型 (LPM),以更準(zhǔn)確地分析流程數(shù)據(jù)。SAP和學(xué)術(shù)研究人員發(fā)布了SAP Signavio Academic Models LPM數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集收集了數(shù)十萬個業(yè)務(wù)模型,主要采用業(yè)務(wù)流程建模符號。SAP Signavio全球市場影響主管Dee Houchen表示,LPM可以部署在許多用例中,如最佳實踐建議、流程分析、內(nèi)容創(chuàng)建和流程數(shù)據(jù)增強。

數(shù)據(jù)提取和擴充

ABBYY產(chǎn)品營銷高級副總裁Bruce Orcutt表示,光學(xué)字符識別軟件提供商ABBYY正在探索人工智能技術(shù)如何從客戶文檔和信件中提取更多數(shù)據(jù),以加快注冊、資助和審批流程的決策。人工智能還可用于豐富數(shù)據(jù)洞察力并改善流程結(jié)果。“數(shù)據(jù)為王,”Orcutt說,“但AI有助于理解所有數(shù)據(jù),并以對業(yè)務(wù)有影響力的方式為所有數(shù)據(jù)帶來背景和意義。

低代碼/無代碼開發(fā)

傳統(tǒng)上,低代碼和無代碼工具與BPM分析工具相結(jié)合,以幫助簡化業(yè)務(wù)再造工作。Lotis Blue Consulting業(yè)務(wù)流程合伙人John King表示,AI正在使用GitHub Copilot功能實現(xiàn)更多的低代碼/無代碼開發(fā)。此功能可以促進應(yīng)用程序開發(fā)的去中心化,并承諾更快的更改速度和更多的A/B測試類型的部署,以滿足客戶需求。企業(yè)還可以開發(fā)和支持應(yīng)用程序,這些應(yīng)用程序只需IT部門的基礎(chǔ)架構(gòu)和平臺支持即可實現(xiàn)關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程的自動化。

工作網(wǎng)絡(luò)分析

網(wǎng)絡(luò)分析使用圖論來理解復(fù)雜系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能。King推測,這些相同的概念可以通過工作網(wǎng)絡(luò)分析擴展到企業(yè),該分析處理來自會議,電話,即時消息和電子郵件的工件。人工智能可以識別行為和協(xié)作模式,并將其與公司的期望和最佳實踐進行比較,從而在需要時提高生產(chǎn)力。

數(shù)字孿生

數(shù)字孿生是通過數(shù)字線程與現(xiàn)實世界聯(lián)系在一起的物理環(huán)境和復(fù)雜過程的工作模型。人工智能可以幫助將來自傳感器和工作流程的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更相關(guān)的數(shù)字孿生。King補充說,人工智能也可以應(yīng)用于這些模型,以提供不同的場景和決策分析。“這將節(jié)省時間和金錢,”他推理道,“并允許公司在罕見或預(yù)期事件發(fā)生之前對其進行建模,在安全但客觀的環(huán)境中了解事件的影響,并允許提前制定應(yīng)急措施。

業(yè)務(wù)流程映射

DAS42的Springer說,人工智能和機器學(xué)習(xí)模型已經(jīng)被用于自動繪制業(yè)務(wù)流程,并確定改進和自動化的機會。他指出,一家制造公司正在使用人工智能系統(tǒng)實時監(jiān)控其生產(chǎn)線,識別潛在的瓶頸和其他問題,并向操作員提出糾正措施,從而使產(chǎn)量增加了10%。

業(yè)務(wù)流程分析

傳統(tǒng)上,業(yè)務(wù)流程分析是由流程專家手動完成的。網(wǎng)絡(luò)安全咨詢公司S-RM美洲業(yè)務(wù)發(fā)展主管Stephen Ross表示,BPM中的AI可以加速涉及建模、協(xié)作、流程挖掘以及風(fēng)險管理和合規(guī)性的任務(wù)的業(yè)務(wù)流程分析結(jié)果。

聊天機器人、虛擬助手和 NLP

盡管聊天機器人和虛擬助手已經(jīng)存在了近60年,但它們的商業(yè)價值直到最近十年才得以實現(xiàn)。在生成式AI的支持下,自然語言處理 (NLP) 為聊天機器人和虛擬助手開辟了新的商機,可以集成到BPM系統(tǒng)中,以處理查詢、指導(dǎo)員工完成流程并改善客戶互動。NLP還擅長分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源,例如客戶反饋和社交媒體帖子,以提取有價值的見解。

AI 在 BPM 中的優(yōu)勢

Gryphon 的 Steele 以聯(lián)絡(luò)中心為例表示,BPM 中的 AI 可用于發(fā)現(xiàn)流程優(yōu)化、提高效率、降低成本和創(chuàng)造價值的機會,具體如下:

識別并自動執(zhí)行重復(fù)性任務(wù),讓呼叫座席騰出時間專注于更復(fù)雜的任務(wù),提高客戶滿意度。

將客戶路由到正確的座席或部門,以減少呼叫等待時間并確??蛻臬@得最佳服務(wù)。

為座席提供實時幫助,以更快、更高效地解決客戶服務(wù)問題。

分析數(shù)據(jù)以識別客戶情緒、趨勢和模式,從而改善客戶體驗。

人工智能在業(yè)務(wù)流程管理中的挑戰(zhàn)

在BPM 應(yīng)用程序中部署 AI 的好處伴隨著挑戰(zhàn)、風(fēng)險和道德問題,包括以下內(nèi)容:

缺乏整體概述。關(guān)于生成式 AI 如何更廣泛地促進 BPM,目前還沒有達成共識。

生成式人工智能的弱點。對 LLM 的準(zhǔn)確性、偏見、可重復(fù)性、數(shù)據(jù)隱私和幻覺的擔(dān)憂需要由供應(yīng)商同質(zhì)化解決。

數(shù)據(jù)質(zhì)量。用于訓(xùn)練和操作人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)必須干凈、準(zhǔn)確和完整。

新數(shù)據(jù)風(fēng)險。需要對組織內(nèi)的孤立 AI 進行更嚴(yán)格的審查,并了解組織數(shù)據(jù)所在的位置、組成內(nèi)容以及使用方式。

缺乏熟練工人。人工智能和BPM需要專門的技能和知識,這將需要在專業(yè)培訓(xùn)或雇用具有必要技能的員工方面進行額外投資。

害怕工作崗位被取代。許多組織希望生成式人工智能和自動化技術(shù)能夠同步工作,因此他們需要讓員工處于轉(zhuǎn)型的循環(huán)和中心。

道德問題。透明度、問責(zé)制和負(fù)責(zé)任的使用以及潛在的偏見和幻覺只是將 AI 應(yīng)用于 BPM 時的一些道德考慮因素。

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