Analyse prédictive des processus

C'est une chose de comprendre ce qui s'est passé au sein de vos processus dans le passé. Comprendre ce qui se passe au moment présent est encore mieux. Mais ce qui est encore plus important, c'est d'être en mesure de comprendre l'avenir de vos processus, la direction dans laquelle les choses évoluent et ce qui va se passer avant même que cela n'ait lieu. C'est ce qu'offre la prédiction de processus : des données basées sur des faits qui sont nécessaires pour atténuer les risques ou mieux se préparer à ce qui se profile à l'horizon.

Le Process Mining traditionnel se concentre sur l'analyse des données historiques. Si cette approche permet d'obtenir des informations précieuses sur ce qui a bien fonctionné et ce qui n'a pas fonctionné, elle ne permet pas de proposer des solutions pour les itérations actuelles et futures.

L'analyse prédictive aide les entreprises à prendre des décisions plus intelligentes, plus stratégiques et basées sur des faits en s'appuyant sur des données pour déterminer les résultats potentiels.

Les données d'analyse prédictive soutiennent la gestion des risques, permettant aux entreprises de prévoir les événements, les résultats et les comportements et d'élaborer des stratégies d'atténuation des risques potentiels.

L'analyse prédictive alimente les indicateurs de l'expérience client, en fournissant des informations sur le comportement des clients que les équipes marketing et autres peuvent exploiter pour agir.

L'analyse prédictive améliore l'efficacité opérationnelle en guidant l'utilisation des ressources futures en fonction des résultats d'événements passés.

La prédiction de processus utilise des modèles d'exécution historiques pour former un moteur d'intelligence artificielle (IA) afin de prédire très tôt le résultat probable d'un processus. Par exemple, une compagnie d'assurance peut utiliser cette approche pour prédire l'issue probable d'une réclamation sur la base de données historiques. Cette approche proactive permet à la compagnie d'assurance d'aborder les problèmes potentiels dès leur apparition, ce qui conduit à une résolution plus rapide des réclamations, à une réduction des coûts et à une amélioration de la satisfaction client.

La prédiction des processus métier étant basée sur des données historiques, la précision de la prédiction dépend de la qualité des données. L'analyse prédictive basée sur l'IA peut améliorer sa précision au fur et à mesure que de nouvelles données sont disponibles. L'analyse prédictive en temps réel permet à une organisation de prévoir les résultats en fonction des données les plus récentes, dès leur arrivée et de manière continue.

Les outils d'intelligence de processus disponibles sur le marché ne sont pas tous identiques. De nombreux outils de Process Mining existants ne répondent pas aux attentes des organisations d'aujourd'hui en matière de solution complète d'intelligence de processus. Les organisations doivent rechercher un outil moderne conçu pour répondre pleinement aux exigences des entreprises d'aujourd'hui et aller au-delà des problèmes superficiels. La prédiction de processus peut être mise en œuvre efficacement dans le cadre d'une solution complète comprenant la découverte des processus, l'analyse de processus, la prédiction de processus et la simulation de processus.