Procesamiento De Hojas De Derivación; Empleo De Empleados ; Una Gran Cantidad De Errores Y Errores Tipográficos En Los Datos. El Uso De La Solución Trajo Los Siguientes Resultados: Entrada De Datos En El Sistema De Contabilidad Acelerado Por 3 Veces; La Optimización Del Tiempo De Trabajo Del Personal Permitió Ahorrar Alrededor De 2 Millones De Rublos Al Año; Los Especialistas Comenzaron A Dedicar La Mitad Del Tiempo A Procesar Hojas De Derivación. 5 Valoración Del Artículo Hace Unos Años, Era Posible Mapear Procesos E Intentar Encontrar Áreas Para Optimizar Con Papel Y Lápiz. Con El Desarrollo De La Digitalización, Tales Métodos Han Perdido Su Eficacia.
Ahora La Más Relevante Es La Analítica De Procesos (Process Mining), Que Utiliza Inteligencia Artificial (Inteligencia Artificial, Ia) Y Aprendizaje Automático (Machine Learning, Ml) Para Extraer, Visualizar Y Analizar Automáticamente Datos De Los Sistemas De Información De La Empresa. A Través De Base de datos de números de teléfono celular La Minería De Procesos, Una Organización Puede Reducir Costos Y Optimizar Los Procesos Comerciales. Se Hace Posible No Solo Encontrar Las Causas Fundamentales De Los Algoritmos De Aprendizaje Automático Para Clasificar Problemas; Análisis De Tendencias: Comprender Cómo Ha Cambiado Un Proceso Con El Tiempo. Pronóstico : Lo Que Sucederá En El Futuro. Un Sistema De Aprendizaje Automático Puede.
Predecir El Resultado De Cada Caso. Cuantos Más Datos, Mayor Será La Precisión Del Pronóstico. Escenarios De Aprendizaje Automático: Predice El Resultado De Cualquier Kpi Para Todos Los Asuntos Actuales; Predice El Próximo Evento; Predice Todos Los Eventos Futuros E Indicadores Clave De Rendimiento Para Todos Los Asuntos Actuales. Los Estándares Son Acciones Recomendadas Para Prevenir Problemas Futuros. El Último Paso Que Prescribe El Análisis De Procesos Es Intelligent Orchestrator (Solución De Gestión Del Flujo De Trabajo Del Centro De Datos) Basado En El Aprendizaje Automático. Sus Funciones Incluyen: Envío De Notificaciones Por Correo.