Process Mining und KI: Entdecken Sie bessere Wege, Geschäfte zu machen

Jeder weiß, dass Technologie Geschäftsprozesse verbessern kann. Aus diesem Grund werden alte Systeme ständig ersetzt. Aber viele Prozesse laufen über eine Vielzahl von Systemen, so dass es schwierig ist, einen Gesamtüberblick über die Abläufe zu bekommen. Ohne diesen Überblick kann es schwierig sein, zu erkennen, wo man mit der Umgestaltung beginnen sollte.

Zum Glück kann Process Mining - eine Schlüsselkomponente von Process Intelligence - helfen. Es überbrückt die Lücke zwischen den verschiedenen zugrunde liegenden Systemen und den Menschen, die einen Prozess umgestalten wollen. Kurz gesagt, es bietet die End-to-End-Sicht, nach der sich Führungskräfte sehnen.

Celonis ist ein führendes Unternehmen im Bereich Process Mining und Genpact ist einer seiner Platin-Partner. Durch die Kombination der KI-Acceleratoren von Genpact mit der Expertise von Celonis im Bereich Process Mining können wir gemeinsam aufzeigen, wie Prozesse ablaufen, wie sie vereinfacht werden können und wie zukunftssichere Prozesse geschaffen werden können.

Hier sind einige Beispiele dafür, wie Process Mining und künstliche Intelligenz in Unternehmen eingesetzt werden:

• Finanz- und Rechnungswesen: Verhindern Sie doppelte Zahlungen, indem Sie doppelte Rechnungen in verschiedenen Systemen erkennen und sperren. Oder optimieren Sie den Cashflow, indem Sie mithilfe von prädiktiven Analysen historische Lieferantendaten auswerten, um Zahlungsverzögerungen vorherzusehen und zu vermeiden.
• Lieferkette: Nutzen Sie Predictive Analytics zur Analyse von Mustern und Trends, um künftige Probleme in der Lieferkette, z. B. potenzielle Verzögerungen oder Ausfälle, vorherzusagen. Dies führt zu einer proaktiven Planung und Risikominderung.
• Bankwesen: Erkennen Sie betrügerische Aktivitäten, indem Sie mithilfe fortschrittlicher KI-Algorithmen Transaktionsmuster und Abweichungen vom normalen Verhalten untersuchen. Dies hilft Banken, ungewöhnliche Transaktionen zu erkennen und finanzielle Verluste zu vermeiden.
• Versicherungen: Analysieren Sie Schadensfälle und Transaktionsdaten, um ungewöhnliche Muster oder Ungereimtheiten zu erkennen, die auf Betrug hindeuten könnten. Dies hilft Versicherern, proaktive Maßnahmen zur Bekämpfung von Versicherungsbetrug zu ergreifen, bevor Auszahlungen erfolgen.
• Fertigung: Untersuchen Sie die Wartungsprozesse und Ausfallzeiten von Anlagen. Dieser Einblick ermöglicht es Herstellern, Wartungsarbeiten effektiv zu planen, ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren und die Lebensdauer von Anlagen zu verlängern.
• Life Science und Gesundheitswesen: Identifizieren Sie Muster im Zusammenhang mit Vorfällen zur Patientensicherheit und unerwünschten Ereignissen. Diese Informationen ermöglichen es Organisationen im Gesundheitswesen, solche Vorfälle zu vermeiden.

Wenn Sie das Potenzial von Process Mining und KI nutzen wollen, sollten Sie folgende Tipps berücksichtigen.

1. Beginnen Sie mit klaren Zielen. Ob Sie nun ein betriebliches Problem angehen oder Ihre digitale Transformation vorantreiben möchten: Klare Ziele sind entscheidend, um Teams auf ein gemeinsames Ziel auszurichten. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in einer Projektcharta, die realistische Ziele, Umfang und Erfolgskriterien festlegt.
2. Gehen Sie die Transformation in Phasen an. Nehmen Sie sich gemeinsam mit Ihren Geschäfts- und Technologieexperten die Zeit für eine gründliche Due-Diligence-Prüfung. Beginnen Sie pragmatisch und starten Sie klein, etwa mit einer Region oder einem System, und nutzen Sie einen KI-Konzeptnachweis, um Ihre Vorschläge und Empfehlungen zu bestätigen.
3. Bedenken Sie, dass Technologie nur ein Werkzeug ist; der menschliche Sachverstand bringt Wert hervor. Celonis ist eine leistungsstarke Plattform, die eine integrierte Funktion zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten verwendet, um die Datenmodellierung zu ermöglichen. Doch ihre Effizienz entfaltet sie erst, wenn Experten am Werk sind, die solide Geschäftsanwendungen entwickeln können. Ein verlässlicher Transformationspartner sollte technisches Know-how mit geschäftlichem Fachwissen kombinieren können.

Herausforderung: Ein führendes forschendes Pharmaunternehmen benötigte mehr Betriebskapital zur Finanzierung seiner Forschung und Entwicklung (F&E). Aufgrund uneinheitlicher Daten investierten die operativen Teams jedoch viel Zeit und Energie in die manuelle Analyse der Ursachen für den ineffizienten Geldfluss.

Lösung: Genpact und Celonis nutzten Process Mining, um Zahlungsabläufe zu untersuchen. Dabei stellten sie fest, dass frühzeitige Zahlungen einer der Hauptfaktoren für Betriebskapitalprobleme waren. Es zeigte sich, dass das Unternehmen 11% seiner Rechnungen zu früh beglich - teils aus nachvollziehbaren Gründen, teils ohne ersichtlichen Anlass. Mit Hilfe eines KI-Modells wurden anschließend die Rechnungen identifiziert, die ohne stichhaltigen Grund im Voraus beglichen wurden.

Auswirkungen: Problematische vorzeitige Zahlungen wurden untersucht, analysiert und an das Betriebsteam weitergeleitet, um sie zu stoppen. Diese einzigartige und automatisierte Lösung trug dazu bei, den Cashflow um rund 12,7 Millionen US-Dollar zu verbessern und viele Wochen manuellen Aufwands einzusparen. Jetzt verfügt das Unternehmen über das Kapital, das es für Forschung und Entwicklung benötigt.

Herausforderung: Ein Hersteller von Getränken hatte Schwierigkeiten, doppelte Rechnungszahlungen zu unterbinden. Da viele Rechnungen über externe Tools von Drittanbietern bearbeitet wurden, mangelte es an Transparenz. Dies führte für das Betriebsteam zu einem erheblichen Zeitaufwand, um manuell auf Duplikate zu prüfen und Überzahlungen zurückzufordern.

Lösung: Genpact und Celonis verbündeten sich, um durch Prozessintelligenz mehr Klarheit in den Rechnungsablauf zu bringen. Der Vorgang der Duplikatprüfung wurde über verschiedene Systeme automatisiert. Mithilfe von KI werden doppelte Zahlungen von der Lösung erkannt und verhindert, bevor sie überhaupt erfolgen.

Auswirkungen: Durch die speziell angepasste Lösung konnte das Betriebskapital um etwa 1 Million Dollar gesteigert werden, und es wurden viele Monate an manueller Arbeit eingespart. Ein weiterer Vorteil: Die Lösung ist zukunftsorientiert und kann mit dem Wachstum des Unternehmens skaliert werden.

Selbstverständlich steht gegenwärtig die generative KI im Fokus – eine Spezialisierung der künstlichen Intelligenz, die durch den Einsatz umfangreicher Deep-Learning-Modelle Texte, Bilder, Audios, Videos und Code generiert. Da diese Technik noch recht neu ist, lassen sich die Potenziale ihres Einsatzes im Process Mining bisher noch nicht abschätzen.

Wir gehen jedoch davon aus, dass generative KI die Nutzer in die Lage versetzen wird, ihre eigene interaktive, chatbasierte Analyse problematischer Prozesse durchzuführen. Das bedeutet, dass sie selbst die Ursachen erforschen und Verbesserungsvorschläge aufdecken können. Diese Analyse wird auf vordefinierten Geschäftsmodellen und der Prozessabfragesprache (PQL) basieren. Diese Analyse kann dann in Form von Geschäftsberichten an die Beteiligten weitergegeben werden.

Parallel dazu werden Datenanalysten wahrscheinlich generative KI einsetzen, um PQL-Abfragen zu generieren, die je nach Geschäftsanforderungen gespeichert, angepasst und wiederverwendet werden können - was die Zeit für die Bereitstellung von Lösungen wie Celonis drastisch verkürzt. Aber es werden diejenigen sein, die zuerst handeln, die definieren werden, wie die Zukunft dieser Technologien aussieht

Vielleicht können Sie es kaum erwarten, mit Process Mining zu beginnen, aber denken Sie daran: Technologie ist nichts ohne den Menschen, der sie einführt, sie schult und verwaltet. Sie brauchen einen Partner mit fundiertem Fach- und Branchenwissen, um die Transformation von Geschäftsprozessen von einer Vision in die Realität umzusetzen.

Verfasst von Manish Gupta, Global Process Mining Leader, Genpact