Чому компанії все частіше звертаються до Process Mining?

Багато компаній вже пройшли етап базової цифровізації. Впроваджені ERP-, CRM- та інші ІТ-системи. Бізнес-процеси зафіксовані у регламентах або BPMN-діаграмах. Проте часто виникає парадокс: цифровізація не приносить очікуваної стандартизації, передбачуваності і ефективності процесів. Замість цього компанії стикаються з затримками, зайвими втратами і складністю в управлінні операційною діяльністю.

Щоб зрозуміти причини такого розриву між регламентами і реальністю, все більше компаній звертаються до технології Process Mining. Він дозволяє порівняти цільовий процес, описаний в регламенті, з реальним життям та проаналізувати відхилення, затримки та переробки. Це змінює не лише розуміння того, як процес відбувається насправді, а й якість управлінських рішень.

Тіньові процеси та концепція Digital Twin

Одна з проблем процесного управління полягає в тому, що регламенти часто відображають бажану картину того, як має працювати процес. Реальність може бути геть іншою. Технологія Process Mining використовує журнали подій з ІТ-систем (event logs), щоб відобразити реальний стан справ і в такий спосіб побудувати цифрового двійника процесів – модель, яка базується на фактичних даних про процеси. 

Це дозволяє виявити так звані «тіньові процеси» – реальні дії працівників, які іноді не відповідають регламенту. Замість того, щоб проводити тривалі інтерв’ю та опитування, компанія отримує фактичну картину, де видно зайві погодження, ручні операції або повернення на попередні кроки. Це перетворює аналітику з припущень на «рентгенівський знімок» операційної діяльності. 

Чому компанії обирають Process Mining саме зараз?

1. Прискорення аналізу: від статичного аудиту до динамічного моніторингу

Клієнти стають дедалі вимогливішими. Вони очікують високого рівня сервісу: без затримок і з передбачуваним результатом. Це змушує компанії скорочувати час реакції та швидше впроваджувати зміни. Але традиційні методи аналізу бізнес-процесів (інтерв’ю, анкетування, візуальне спостереження) тривають довго, потребують значних трудовитрат, дають суб’єктивну картину, а отримані результати можуть швидко застарівати.

Process Mining перетворює аналіз на постійний процес. Замість того, щоб раз на рік спробувати знайти основні відхилення та проблеми, компанія їх бачить майже в режимі реального часу. Це дає можливість вносити коригування при появі перших ознак, що щось іде не так. Аналіз процесів перестає бути окремим проєктом і стає частиною щоденного управління. 

2. Тиск на операційні витрати: оптимізація як одне з джерел збільшення прибутку

Стратегія «зростання будь-якою ціною» рано чи пізно призводить до операційного хаосу. В умовах непередбачуваності, високої вартості залучення капіталу та нестабільного попиту компанії змушені звертати більше уваги на внутрішню ефективність.

• Виявлення прихованих втрат: В операційних процесах щодня відбуваються десятки та сотні дій, які не створюють цінності. Це можуть бути доопрацювання документів, непотрібні етапи погоджень або незручні способи комунікації з клієнтом. Process Mining робить ці зайві дії видимими та вимірюваними: у часі, витратах і впливі на результат. 
• Масштабування без збільшення штату: Замість найму нових працівників для обробки зростаючого обсягу замовлень, процесний майнінг допомагає розшити «вузькі місця». Усунення перепон у проходженні документів дозволяє наявній команді виконувати більше роботи за той самий час, що прямо впливає на рентабельність кожного процесу. 

3. Перехід до рішень на основі даних (data-driven): об’єктивність проти «думки експерта»

Довгий час рішення щодо змін в процесі приймалися на основі суб’єктивних відчуттів керівників або інших стейкхолдерів. Проте у великих організаціях людський фактор часто викривляє реальність: керівництво схильно бачити процес таким, яким він має бути за регламентом, а не таким, яким він є насправді.

• Доказова база для трансформації: Process Mining надає незаперечні факти, засновані на діях користувачів в ІТ-системах. Це знімає потребу в дискусіях про те, «де саме у нас проблема», і дозволяє фокусуватися на тому, як її вирішити. Дані показують точний відсоток відхилень від стандартного успішного шляху та реальний вплив цих відхилень на фінансовий результат.
• Прогнозований ефект: Реальні дані своєю чергою дозволяють оцінювати різні сценарії розвитку процесу і прогнозувати результат від запропонованих змін. Такий підхід дозволяє оцінити ефект від змін до їх впровадження і пріоритезувати ті ініціативи, які дають найбільший результат, мінімізуючи ризик помилкових рішень.

Нарешті ми можемо перейти від «накопичення даних» до «видобутку цінності з даних». Більшість компаній вже володіють необхідною інформацією всередині своїх ІТ-систем, але лише одиниці вміють перетворювати наявні дані на операційну перевагу.

Process Mining у підготовці до впровадження ШІ

Коли рішення починають прийматися на основі даних, наступним логічним кроком стає використання штучного інтелекту. ШІ потребує структурованого середовища та причинно-наслідкових зв’язків для навчання. Спроба залучити ШІ до аналізу процесу, генерації ідей щодо вдосконалення без використання фактичних даних буде призводити до тих самих проблем, що і людське судження. ШІ буде фантазувати і, можливо, ще більше, ніж учасники процесу. 

Process Mining може виконати роль фундаменту для ШІ:

• Він забезпечує ретроспективні дані для моделювання майбутніх сценаріїв.
• Допомагає бізнесу узгодити розуміння процесів перед тим, як делегувати частину рішень алгоритмам.
• Дає можливість ШІ працювати з контекстом реальних операцій, а не теоретичних конструкцій.

Це створює основу для використання ШІ як інструменту управління, а не експерименту.

Цифровізація не робить процеси керованими сама по собі. Process Mining закриває цей розрив між описаним і реальним процесом. Він стає відповіддю на зростаючу складність бізнесу і основою для подальшої автоматизації та використання ШІ.