Was ist Process Intelligence?

Im heutigen von Wettbewerb geprägten Geschäftsumfeld ist die Rationalisierung und Optimierung von Geschäftsprozessen entscheidend für den Erfolg und den langfristigen Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens. Da die Geschäftswelt jedoch mit vollmundigen Verheißungen zur digitalen Transformation überschwemmt wird, gibt es viele Process-Mining- und Task-Mining-Tools, die das Versprechen, alle prozessbezogenen Herausforderungen zu lösen, nicht halten können. Die beschränkte Leistungsfähigkeit der Angebote der ersten Generation hat dazu geführt, dass umfassende Process-Intelligence-Plattformen entstanden sind, die die Anforderungen des Marktes vollständig erfüllen und über oberflächliche Problemlösungen deutlich hinausgehen. Eine echte Process-Intelligence-Lösung muss fünf wichtige Säulen unterstützen, die für einen ganzheitlichen Ansatz zur Prozesstransformation unerlässlich sind.

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Was ist Process Intelligence?
Was sind die Vorteile von Process Intelligence?
Anwendungsfälle
Verknüpfung von Process Intelligence mit intelligenter Prozessautomatisierung (IPA)
Häufig gestellte Fragen

Was ist Process Intelligence?

Process Intelligence ist eine Kombination von datengesteuerten Fähigkeiten, die der Analyse und Verbesserung von Geschäftsabläufen dienen. Sie nutzt die Daten aus unternehmenseigenen Informationssystemen, um Muster und Erkenntnisse zu finden, die den Weg zu neuen betrieblichen Effizienzen weisen. Die fünf wesentlichen Säulen für nachhaltige Process Intelligence sind Prozesserkennung, Prozessanalyse, Prozessüberwachung, Prozessvorhersage und Prozesssimulation. Unternehmen können die daraus resultierenden Erkenntnisse nutzen, um ihre Prozesse zu erkennen, zu verstehen und effektiver zu verwalten.

Die fünf Säulen von Process Intelligence

1. Prozesserkennung

Prozesserkennung (Process Discovery) ist der grundlegende Schritt, um zu verstehen, wie ein Prozess tatsächlich abläuft; die Prozesserkennung umfasst Process Mining and Task Mining. Process Mining dient der Rekonstruktion von Prozessen aus in Protokollen aufgezeichneten Ereignissen, während Task Mining Prozesslücken durch die Auswertung von Desktop-Aktivitäten von Benutzern füllt. Ein Gesundheitsdienstleister kann beispielsweise Process Mining einsetzen, um den Prozess der Patientenaufnahme zu rekonstruieren, indem er die Ereignisprotokolle des elektronischen Gesundheitsdatensystems (Electronic Health Record, EHR) analysiert.

Gleichzeitig können mit der Hilfe von Task Mining die Aktionen von Verwaltungsmitarbeitenden auf ihren Desktops beobachtet und analysiert werden, um Lücken im Prozess zu schließen, die nicht von den Ereignisprotokollen erfasst werden. Dieser umfassende Ansatz ist unerlässlich für die Ermittlung von Engpässen, Redundanzen und Abweichungen, was letztlich zu einer verbesserten Effizienz und Patientenzufriedenheit führt.

2. Prozessanalyse

Bei der Prozessanalyse (Process Analysis) werden spezielle Tools zur Visualisierung und Analyse von Prozessdaten eingesetzt. Ein Versicherungsunternehmen kann diese Tools beispielsweise nutzen, um Engpässe oder Ineffizienzen in seinem Schadenbearbeitungssystem zu ermitteln. Die Zugänglichkeit dieser Instrumente sowohl für technische als auch für nicht-technische Benutzer gewährleistet, dass alle Beteiligten am Analyse- und Entscheidungsprozess teilnehmen können. Dies fördert eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und Verantwortlichkeit, die zu einer schnelleren Bearbeitung von Ansprüchen, geringeren Betriebskosten und einer höheren Kundenzufriedenheit führt.

3. Prozessüberwachung

Die Prozessüberwachung (Process Monitoring) ermöglicht es dem Benutzer, bestimmte Prozessmuster zu definieren, die bei ihrem Auftreten oder bei einer Abweichung von den Vorgaben erkannt werden sollen, um dann entweder das Unternehmen zu alarmieren oder eine Aktion in einem anderen System auszulösen, das dann automatisch auf das Ereignis reagiert. So kann eine Bank beispielsweise eine bestimmte Abfolge von Schritten festlegen, die bei der Bewilligung eines Kredits einzuhalten sind. Ein Prozessüberwachungstool erkennt automatisch, wenn diese Reihenfolge nicht eingehalten wird, sodass die Bank Abweichungen schnell entdecken und eingreifen kann. Dieser proaktive Ansatz trägt dazu bei, die Risiken, die mit der Nichteinhaltung von Vorschriften verbunden sind, zu minimieren, die Bearbeitungszeiten zu verkürzen und eine einheitliche, qualitativ hochwertige Kundenerfahrung zu gewährleisten.

4. Prozessvorhersage

Die Prozessvorhersage (Process Prediction) nutzt historische Ausführungsmuster, um eine künstliche Intelligenz (KI) zu trainieren, die das wahrscheinliche Ergebnis eines Prozesses sehr früh vorhersagt. Ein Versicherungsunternehmen kann diesen Ansatz beispielsweise nutzen, um den wahrscheinlichen Ausgang eines Schadenfalls auf der Grundlage historischer Daten vorherzusagen. Dieser proaktive Ansatz ermöglicht es dem Unternehmen, potenzielle Probleme frühzeitig anzugehen, was zu einer schnelleren Schadenregulierung, geringeren Kosten und einer höheren Kundenzufriedenheit führt.

5. Prozesssimulation

Die Prozesssimulation (Process Simulation) bietet einen Mechanismus zur Nutzung von Prozessverläufen/-historie zur automatischen Modellierung einer Simulation. Dieses Modell kann dann angepasst werden, um vorgeschlagene Änderungen am Prozess oder an der Ressourcenzuweisung zu berücksichtigen, mit dem Ziel, die Auswirkungen dieser Änderungen zu verstehen, bevor sie umgesetzt werden. Eine Bank kann diesen Ansatz zum Beispiel nutzen, um die Auswirkungen einer veränderten Personalausstattung in ihrer Kreditgenehmigungsabteilung zu verstehen. Dies unterstützt Führungskräfte dabei, informierte Entscheidungen über die Ressourcenzuweisung und Prozessänderungen zu treffen, was letztlich zu einer optimierten betrieblichen Effizienz und mehr Kundenzufriedenheit führt.

Was sind die Vorteile von Process Intelligence?

Traditionelle Ansätze zur Verbesserung von Geschäftsprozessen beruhen auf manuellen Beobachtungen, Interviews und Umfragen, die alle subjektiv und zeitaufwendig sein können. Process Intelligence greift auf Daten aus den eigenen Systemen des Unternehmens zu, um die Prozessoptimierung voranzutreiben und die Überwachung zu automatisieren, was eine kontinuierliche Verbesserung ermöglicht.

Durch die Nutzung von Process Intelligence können Unternehmen ein breites Spektrum an Vorteilen erzielen, unter anderem die folgenden.

Verbesserte Effizienz und Produktivität.  Process Intelligence hilft Unternehmen, Engpässe, Ineffizienzen und redundante Schritte zu erkennen. Indem sie diese Erkenntnisse zur Optimierung ihrer Prozesse nutzen, können Unternehmen ihre Abläufe rationalisieren, die manuelle Arbeit reduzieren sowie die Gesamteffizienz und -produktivität steigern.

Datengestützte Entscheidungsfindung.  Durch die Bereitstellung wertvoller Erkenntnisse darüber, wie verschiedene Prozessausführungsmuster mit bestimmten Ergebnissen korrelieren, ermöglicht Process Intelligence es Unternehmen, informierte Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeit- und historischen Daten zu treffen.

Verbessertes Compliance- und Risikomanagement. Process Intelligence kann Compliance-Verstöße frühzeitig aufdecken und Instrumente zur Behebung von Problemen bereitstellen, wodurch das Risiko von Strafen und rechtlichen Konsequenzen verringert wird.

Kontinuierliche Prozessverbesserung.  Mit der Prozessüberwachung und -analyse können Unternehmen ihre Prozesse kontinuierlich überwachen und Bereiche mit Verbesserungspotenzial ermitteln. Dieser iterative Ansatz ermöglicht eine kontinuierliche Optimierung und Anpassung an sich ändernde Geschäftsbedingungen.

Kosteneinsparungen Durch die Ermittlung und Beseitigung von Prozessineffizienzen können Unternehmen ihre Betriebskosten senken. Process Intelligence ermöglicht eine kosteneffiziente Ressourcenzuweisung und hilft, unnötige Kosten zu vermeiden, die durch manuelle Eingriffe oder Fehler entstehen.

Anwendungsfälle für Process Intelligence

In jeder Branche ermöglicht die Integration von Process Intelligence in eine digitale Transformationsstrategie den Unternehmen, die zukünftigen Auswirkungen von vorgeschlagenen Änderungen zu bewerten, den Übergang effektiver zu gestalten, die Leistung der implementierten Automatisierungsschritte zu gewährleisten und eine Feedbackschleife für kontinuierliche Verbesserungen zu schaffen. Unternehmen aller Branchen nutzen Process Intelligence, um in einer Vielzahl von Anwendungsfällen bessere Ergebnisse zu erzielen.

Gesundheitswesen

Krankenhäuser und andere Gesundheitsdienstleister können Process Intelligence nutzen, um das Patientenerlebnis und die klinische Effektivität zu verbessern, Qualitätsstandards aufrechtzuerhalten und Compliance-Risiken zu vermeiden. Sie können die Einhaltung von Vorschriften erleichtern, indem sie klinische Abläufe in Echtzeit überwachen und das Personal proaktiv warnen, wenn Protokolle nicht eingehalten oder Prozessabweichungen festgestellt werden.

Banken

Process Intelligence ermöglicht es Banken und anderen Finanzinstituten, die digitale Transformation voranzutreiben und Prioritäten bei der Risikokontrolle und der Einhaltung von Vorschriften zu unterstützen. Sie können Transaktionsdaten nahezu in Echtzeit analysieren, um den Kundenservice zu verbessern, die Genauigkeit der Berichterstattung zu erhöhen und das Risiko kostspieliger Fehler zu verringern. Prozessüberwachung hilft ihnen, sicherzustellen, dass SLAs, Compliance-Mandate und gesetzliche Anforderungen eingehalten werden, und verringert so das Risiko kostspieliger Fehler, die andernfalls übersehen werden könnten.

Versicherungen

Versicherungsunternehmen können prädiktive Analysen nutzen, um Risikobewertung, Risikoauswahl und Risikoübernahme-Entscheidungen zu beschleunigen. Sie können die Einhaltung von Vorschriften durch automatisierte Überwachung und Abhilfemaßnahmen verbessern und gleichzeitig Produktivitätssteigerungen erzielen, indem sie eine durchgehende Datenverarbeitung ermöglichen. Prozessanalysen bieten einen Mehrwert für interne Mitarbeitende, Vertragsregulierer, externe Supportorganisationen und andere Partner.

Verknüpfung von Process Intelligence mit intelligenter Prozessautomatisierung

Unter digitaler Transformation versteht man die Integration digitaler Technologien in alle Bereiche eines Unternehmens, wodurch sich die Art und Weise, wie das Unternehmen arbeitet und seinen Kundinnen und Kunden einen Mehrwert bietet, grundlegend ändert. Erfolgreiche Transformationsaktivitäten beinhalten ein radikales Überdenken der Art und Weise, wie ein Unternehmen Technologie, Mitarbeitende und Prozesse einsetzt, um die Unternehmensperformance grundlegend zu verändern. Intelligente Prozessautomatisierung (IPA) ist das Herzstück dieses Wandels. Sie kombiniert künstliche Intelligenz (KI) und Automatisierung, um intelligente Geschäftsprozesse zu schaffen, die sich mit der Zeit anpassen und weiterentwickeln können.

Betrachten wir ein reales Beispiel für die digitale Transformation eines globalen Fertigungsunternehmens, das seine betriebliche Effizienz und die Kundenzufriedenheit verbessern will. Das Unternehmen identifizierte seinen Order-to-Cash-Prozess als kritischen Bereich für Verbesserungen.

Vor der Implementierung der Automatisierung setzte das Unternehmen Process-Mining-Tools ein, um den aktuellen Stand der Order-to-Cash-Prozesse zu analysieren. Die Analyse ergab mehrere Engpässe und Ineffizienzen im Prozess, wie die manuelle Dateneingabe, die mehrfache Übergabe zwischen Teams und die mangelnde Standardisierung bei der Ausführung von Aufgaben.

Die Erkenntnisse, die alle auf harten Daten beruhten, die widerspiegelten, wie das Unternehmen tatsächlich unter realen Bedingungen arbeitete, ermöglichten Optimierungen des Prozesses wie:

• Eliminierung unnötiger Schritte
• Reduzierung der Übergaben
• Standardisierung der Ausführung von Aufgaben

Nach der Umsetzung dieser Optimierungen implementierte das Unternehmen eine intelligente Prozessautomatisierungslösung, die robotische Prozessautomatisierungsbots (RPA-Bots) für die Dateneingabe und -extraktion, KI-Algorithmen für die Entscheidungsfindung, Workflow-Automatisierung für die Orchestrierung des End-to-End-Prozesses und Process-Intelligence-Tools zur Überwachung der Leistung des automatisierten Prozesses und zur Ermittlung weiterer verbesserungswürdiger Bereiche umfasste.

Ein ganzheitlicher Ansatz für Process Intelligence

Viele Process-Mining- oder Task-Mining-Tools geben zwar vor, umfassende Lösungen zu bieten, sind aber oft nicht in der Lage, die Komplexität und die Feinheiten von Prozessen in der Praxis zu berücksichtigen. Eine wirklich wirksame Lösung muss die fünf oben genannten Säulen vollständig unterstützen. Nur mit einem ganzheitlichen Ansatz, der alle diese Aspekte umfasst, können Unternehmen darauf hoffen, eine sinnvolle und nachhaltige Prozessumstellung zu erreichen.

Unternehmen auf der ganzen Welt automatisieren zeitaufwendige Routineabläufe, damit sich die Mitarbeitenden auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können, die zur Umsatzsteigerung beitragen. Mit ABBYY Timeline, unserer Process-Intelligence-Plattform, können Sie die Zukunft der Arbeit verbessern. Bauen Sie auf der Grundlage von Process Mining auf, verstehen Sie den Prozess mit fortschrittlicher Analytik und nutzen Sie maschinelles Lernen, um Ihre Prozesse zu verbessern und zu optimieren. Keine andere Lösung bietet auf nur einer Plattform die gleiche Menge an Prozesserkenntnissen und -analysen.

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