“`html
Применение методов процессного анализа для оптимизации бизнес-процессов
Процессный анализ (process mining) – это часть науки о данных, которая занимается анализом журналов событий, создаваемых информационными системами, с целью изучения бизнес-процессов. Одним из важных аспектов является техника обнаружения процессов, которая имеет большое значение для оптимизации рабочего процесса и повышения эффективности, а также выявления потенциальных областей для улучшения.
Проблемы и современные решения в процессном анализе
Одной из основных проблем процессного анализа является работа с комплексными сценариями, требующими продвинутого рассуждения и принятия решений. Многие традиционные инструменты и подходы должны быть адаптированы, когда задачи требуют детального выполнения кода и семантического понимания для извлечения значимых выводов из данных. Эти сложные проблемы должны решаться с помощью доступных техник, что часто приводит к субоптимальному анализу процессов и улучшению результатов.
Существующие методы процессного анализа включают в себя использование больших языковых моделей для генерации текстовых выводов или исполнимого кода для анализа артефактов процесса. Такие модели могут обнаруживать аномалии, корневые причины и проблемы справедливости в данных. Однако они становятся менее гибкими при выполнении более сложных сценариев, требующих комбинирования различных навыков. Например, даже если большие языковые модели могут генерировать код или предоставлять семантические выводы по отдельности, они обычно должны соответственно интегрировать эти функции, когда задача требует обеих.
Новый подход к процессному анализу: методика AI-Based Agents Workflow (AgWf)
Методика AI-Based Agents Workflow (AgWf) представляет собой новую перспективу на улучшение процессного анализа с использованием больших языковых моделей. Этот подход был разработан в результате сотрудничества RWTH Aachen University, Fraunhofer FIT в Германии, Университета Сусс в Тунисе, Process Insights в Гамбурге, Технического университета Эйндховена и Microsoft. AgWf поддерживает декомпозицию сложных задач на более простые и управляемые рабочие процессы. Этот подход оптимизирует задачи процессного анализа, с которыми традиционные методы борются, интегрируя детерминированные инструменты, обеспечивающие последовательные результаты, с продвинутыми возможностями рассуждения больших языковых моделей. Эта новая методика является большим шагом в применении ИИ к процессному анализу.
Методика AI-Based Agents Workflow разбивает сложные задачи на более мелкие единицы, каждая из которых обрабатывается специализированными агентами. Эти агенты оснащены материальными и когнитивными ресурсами для выполнения своей конкретной работы, обеспечивая правильное выполнение каждого этапа процесса. Рабочий процесс разработан для максимизации качества общего результата, гарантируя, что каждый агент выполняет свою задачу эффективно перед передачей информации на следующий этап. Например, в случае проблем с обнаружением аномалий и генерацией кода, AgWf распределяет задачи между различными специализированными агентами. Конечные результаты более точны и надежны благодаря разделению труда, что повышает эффективность.
Методика AgWf была протестирована на нескольких сложных задачах процессного анализа, и результаты были впечатляющими. Она улучшила обработку сценариев, требующих семантического понимания, и значительно улучшила выполнение кода. Этот подход обеспечил правильное и более точное разложение задач, улучшая общее качество результатов. В случаях, когда требовались оценки справедливости, методика AgWf превзошла традиционные методы на основе больших языковых моделей, достигнув более высокой точности. Например, методика улучшила точность задач на 20% по сравнению с существующими методами в некоторых тестах. Авторы из Microsoft и других учреждений отметили, что этот подход, наконец, поможет преодолеть ограничения текущих методов процессного анализа, предоставляя более надежное решение для сложных задач.
Внедрение AI-Based Agents Workflow в бизнес-процессы
Методика AI-Based Agents Workflow представляет собой значительный прогресс в процессном анализе. Это мощная парадигма, потому что проблемы, созданные традиционными подходами, разбиваются на сложные задачи с помощью инструментов на основе ИИ, сочетаясь с детерминированными методами. Исследования команд из учреждений, таких как RWTH Aachen University и Microsoft, показывают, что методика AgWf может значительно улучшить точность и надежность процессного анализа, что может быть важным для организаций, стремящихся оптимизировать свои бизнес-процессы.
Подробнее о работе можно узнать в статье. Все авторские права на данное исследование принадлежат его авторам. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему каналу в Telegram и LinkedIn. Если вам понравилась наша работа, вам понравится и наш рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу в Reddit.
Узнайте о предстоящих вебинарах по ИИ здесь.
Источник: MarkTechPost
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте методику AI-Based Agents Workflow (AgWf) для улучшения процессного анализа (PM) на базе больших языковых моделей (LLMs).
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot здесь. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
