インテリジェントプロセスマイニングによる、RPA効果の改善方法

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「現状のまま」のプロセスの状態を理解する

多くの組織はデジタルトランスフォーメーションへの取り組みの重要な側面として、Robotic Process Automation(RPA)を採用しています。RPAは、設計が不十分であったり破損しているプロセスの自動化を回避しつつ自動化に適したプロセスを見つけ出すベストプラクティスを使用して、自動化プロジェクトを計画・実行するチームのために計測可能で有意な影響を与えることができる「デジタルワーカー」戦略を企業に提供します。「現状のまま」の状態のプロセスを評価する機能のおかげで、ROIの期待値を明確に設定し、俊敏なサービスの提供を保証し、改善されたカスタマージャーニーの利点を実現することができます。

RPAは、サービスの向上、プロセスの正確性の向上、そしてコスト効率の大幅な向上を約束します。サービスに焦点を当てている業界がこぞってRPAを採用している理由は疑う余地がありません。

もし組織がエンドツーエンドのプロセス実行を理解するために手動のアプローチを取っている場合、かなりの時間と資金を先行投資しているにも関わらず、全体像の一片しかつかめていないかもしれません。操作やバックルームトランザクションの実行をタスクとするソフトウェアは、膨大な量のプロセス関連データを生成します。そのデータを抽出して集計し、分析することで、「現状のまま」のプロセスに対する実用的な洞察が得られます。この概念はシンプルで実装しやすいように思えるかもしれませんが、ほとんどの組織が直面する大きな課題であることが証明されています。これが難しいのはなぜでしょうか。大きな理由の1つは、複数のシステムがプロセスのさまざまな側面を実行する場合、プロセスが古いアプローチをどのように使用しているかについての使い物になるビューを再生成することが事実上不可能だからです。もう1つは、主要なメトリックの生成に使用される分析ツールが、時間のコンテキストでプロセスの実行を表示するのではなく、単に時間内のスナップショットを配信するためです。

インテリジェントプロセスマイニングは、多くの異種システム間でプロセスデータを簡単かつコスト効率よく集約し、プロセス実行の100%が実際に動作することを反映するインタラクティブモデルとしてそのデータを再構成します。

RPAの価値を高めるプロセスインテリジェンス

現在のRPAイニシアチブのほとんどは、人間が介入しない構造化データを含む、大量かつ比較的単純なプロセスの自動化に焦点を当てています。非構造化データを含むプロセスや、人間がプロセスの一部である(または何らかの認知的推論を採用する必要があるかもしれない)より複雑な環境において、ボットがますます検討されています。複雑さと高度化が進むと展開コストが増大し、RPA ROIの正当化が困難になります。実用的なプロセスインテリジェンスにアクセスする機能は、人間の労働者が関与している場合と同じように、デジタルワーカー環境でも重要です。これにより次のことが可能になります。

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