Prozessvorhersage

Es ist eine gute Sache, zu verstehen, was in der Vergangenheit im Rahmen Ihrer Prozesse geschehen ist. Wichtig ist auch, dass Sie verstehen, was in der Gegenwart geschieht. Aber noch viel wichtiger ist es, die Zukunft Ihrer Prozesse zu erkennen, d. h. die Richtung, in die sich die Dinge weiterentwickeln, und was in diesem Prozess passieren wird, bevor er tatsächlich stattfindet. Das ist es, was die Prozessvorhersage bietet - faktenbasierte Daten, die benötigt werden, um das, was vor uns liegt, abzumildern oder sich besser darauf vorzubereiten.

Traditionelles Process Mining betrachtet historische Daten. Dies liefert zwar wertvolle Erkenntnisse darüber, was gut funktioniert hat und was nicht, doch es bietet keine Lösungen für aktuelle und künftige Iterationen.

Mit prädiktiven Analysen können Unternehmen, intelligente, strategische und faktenbasierte Entscheidungen treffen.

Daten aus prädiktiven Analysen unterstützen das Risikomanagement und ermöglichen es Unternehmen, Ereignisse, Ergebnisse und Verhaltensweisen vorherzusagen und für potenzielle Risiken Strategien zur Risikominderung zu entwickeln.

Prädiktive Analysen liefern Informationen zu Metriken für die Customer Experience und bieten so Erkenntnisse über das Kundenverhalten, die dann im Marketing und in anderen Teams genutzt werden können.

Prädiktive Analysen verbessern die betriebliche Effizienz, indem sie die Nutzung künftiger Ressourcen anhand der Ergebnisse vergangener Ereignisse steuern.

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

Da die Vorhersage von Geschäftsprozessen auf historischen Daten basiert, richtet sich die Vorhersagegenauigkeit nach deren Qualität. KI-basierte prädiktive Analysen können mithilfe neuer Daten ihre Genauigkeit kontinuierlich verbessern. Mit diesen vorausschauenden Analysen in Echtzeit kann ein Unternehmen Ergebnisse anhand der neuesten eingehenden Daten laufend vorhersagen.

Nicht alle Process-Intelligence-Tools auf dem Markt sind im Ansatz gleich. Viele herkömmliche Process-Mining-Tools bieten nicht das, was Unternehmen heute von einer umfassenden Process-Intelligence-Lösung erwarten. Empfehlenswert ist daher ein modernes Tool, das den Anforderungen heutiger Unternehmen voll und ganz gerecht wird und Problemen wirklich auf den Grund geht. Die Prozessvorhersage lässt sich effektiv als Teil einer Komplettlösung implementieren, die die Erkennung, Analyse, Vorhersage und Simulation von Prozessen umfasst.