یادگیری ماشین (ML)، طبق ویکی‌پدیا، «مطالعه علمی الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری است که سیستم‌های رایانه‌ای برای انجام یک کار خاص به طور مؤثر بدون استفاده از دستورالعمل‌های صریح و با تکیه بر الگوها و استنتاج به جای آن، استفاده می‌کنند.

یادگیری ماشین – اگر قبلاً از نرم‌افزار BPM در تجارت خود استفاده کرده اید، حتما مزایای آن را مشاهده کرده اید: مدیریت ریسک مناسب، شفافیت، رضایت کارکنان، قابلیت اندازه‌گیری و پایداری فرآیندهای کسب‌وکار برخی از آنها هستند.

حال تصور کنید از تمام داده های BPM استفاده کنید تا به طور خودکار فرآیندها را بهینه کنید و تصمیم گیری را بهبود بخشید. با ترکیب یادگیری ماشین و BPM، می توانید این کار را انجام دهید.

یادگیری ماشین چیست؟

یادگیری ماشین (ML)، طبق ویکی‌پدیا، «مطالعه علمی الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری است که سیستم‌های رایانه‌ای برای انجام یک کار خاص به طور مؤثر بدون استفاده از دستورالعمل‌های صریح و با تکیه بر الگوها و استنتاج به جای آن، استفاده می‌کنند. یادگیری ماشین به عنوان زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی در نظر گرفته می شود. در قرن بیست و یکم، بسیاری از شرکت‌ها متوجه شده‌اند که یادگیری ماشین انقلابی را در تمامی بخش های تجاری به ارمغان می‌آورد و مطالعه یادگیری ماشین را به یک مورد مهم و حیاتی تبدیل می‌کند. . فناوری اطلاعات نمی تواند از این قاعده مستثنی باشد. یادگیری ماشین آینده فناوری اطلاعات را متحول می کند، نرم افزارهای تجاری را هوشمندتر می کند و ساعات ارزشمندی را در طول روز کارمند بازیابی می کند.

چگونه می توان یادگیری ماشین و BPM را با هم ترکیب کرد؟

داده های زیادی در نرم افزار BPM ذخیره می شود. ترکیب هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با داده های ذخیره شده در مدیریت فرآیند کسب و کار، تصمیم‌گیری را با شناسایی الگوها حین پیشرفت فرآیند در جریان کار آسان‌تر می‌کند. ابزارهای یادگیری ماشین موجود شامل کتابخانه‌هایی هستند که آماده پیاده‌سازی در ترکیب با راه‌حل‌های BPM هستند و این قابلیت را دارند تا فرآیندها را بلافاصله بهبود بخشند.

در زیر، 6 کاربرد BPM Machine Learning را به اشتراک می گذاریم که به شما در درک قدرت این ترکیب کمک می کند:

1. زمانبندی فرآیند

یادگیری ماشین را می توان در طول اجرای فرآیند به کار برد. به عنوان مثال، نرم افزار BPM یک فرآیند جدید را راه اندازی می کند یا فرآیندهای در حال اجرا را طبق پیش بینی ها تغییر مسیر می دهد. پس از دریافت پیش‌بینی‌های یادگیری ماشین، BPM یا بلافاصله و از طریق تخصیص مجدد تسک ها و یا به‌روزرسانی فرم واکنش نشان می دهد و یا در درازمدت از طریق طراحی مجدد فرآیند یا رابط کاربری (UI) و تجزیه و تحلیل عملکرد  UI واکنش نشان می‌دهد.

2. پیشنهاد تصمیم

مدیران باید تصمیماتی مانند «تأیید/رد پیشنهاد مشارکت»، «مجوزدادن/رد کردن یک پروژه جدید» و غیره اتخاذ کنند. تصمیمات نهایی برای مواردی مانند این را می توان از طریق الگوریتم های پیچیده یادگیری ماشین (مانند درختان تصمیم گیری و شبکه های عصبی) تجزیه و تحلیل کرد تا بهترین تصمیم را برای موارد مشابه دیگر پیدا کند.

3. استخدام

ترکیبی از تکنیک‌های مختلف یادگیری ماشین همچنین می‌تواند توسط بخش منابع انسانی برای بهینه‌سازی فرآیندهای تجاری استفاده شود. از طریق تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)، استخدام‌کنندگان می‌توانند رزومه‌ها را تجزیه و تحلیل کرده و خلاصه‌ای از آنها ایجاد کنند. همچنین، آن‌ها می‌توانند بر اساس مصاحبه‌های صورت گرفته یا داده‌های دیگر، پیش‌بینی کنند که یک نامزد تا چه حد می تواند برای رسیدن به اهداف شرکت مفید واقع شود.

4. مدیریت پروژه

فراتر از مزایای فوق، BPM هوشمند با قابلیت‌های یادگیری ماشینی به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد مدیریت پروژه را خودکار کنند. بنابراین، BPM می‌تواند وظایفی را به مناسب‌ترین عضو تیم اختصاص دهد، تخمین‌های وظایف را بهینه کند و اقدامات اصلاحی را برای رسیدن به ضرب‌الاجل‌ها توصیه کند.

5. بازاریابی

کسب و کارها کمپین ها را به درستی هدف قرار می دهند و با بهره گیری از قدرت یادگیری ماشین، یک استراتژی بازاریابی موفق را سازماندهی می کنند. به عنوان مثال، تیم‌های فروش و بازاریابی اغلب ساعت‌ها وقت می‌گذارند تا بفهمند که کدام سرنخ‌ها بیشترین ارزش را برای کمپین‌های ایمیلی ارتقای فروش دارند. با گنجاندن یادگیری ماشین در مدیریت فرآیند کسب و کار، یک ابزار BPM برای پیمایش در داشبوردهای اصلی و یافتن با ارزش ترین اهداف “آموزش داده می شود”.

6. فرآیند کاوی و یادگیری ماشین

با استناد به ویکی‌پدیا، « فرآیند کاوی مجموعه ای از تکنیک‌ها در زمینه مدیریت فرآیند است که از تحلیل کسب‌وکار بر اساس گزارش‌های رویداد پشتیبانی می‌کند». هدف این روند جدید بهبود کارایی فرآیند و درک آنهاست. داده های حاصل از فرآیند کاوی را می توان به عنوان ورودی برای ایجاد پیش بینی های آینده استفاده کرد. به عنوان مثال، عملکرد فرآیند را می توان با ارزیابی اینکه مسائل جاری چطور در طول فرآیند تا زمان کامل شدن جریان پیدا می کنند، نظارت کرد.

نتیجه گیری

BPM فرآیندی است که در بسیاری از صنایع مورد استفاده قرار می گیرد، و برای چندین دهه برای خودکارسازی فرآیندهای تجاری و کارآمدتر کردن آنها مورد استفاده قرار گرفته است. با کمک یادگیری ماشینی، BPM توانسته است پیشرفت کند و کارآمدتر از همیشه شود. یادگیری ماشینی را می توان برای تجزیه و تحلیل پیش بینی، تشخیص ناهنجاری و بهینه سازی فرآیندهای گردش کار، در سیستم BPM شرکت مورد استفاده قرار داد.