Wenn Sie bereits Software für das Geschäftsprozessmanagement (BPM) zur Unterstützung von Arbeitsabläufen eingesetzt haben, kennen Sie vielleicht schon die Vorteile: weniger Papierkram, effizientere Nutzung von Ressourcen und bessere Geschäftsergebnisse. Mit BPM-Software werden diese Vorteile durch den Zugriff auf Messdaten und die einfache Änderung und Optimierung von Prozessen noch verstärkt.
Stellen Sie sich nun vor, dass Ihr Prozess mit jedem Fall, den Sie ausführen, leistungsfähiger wird. Wie wäre es, wenn Sie Prozesse automatisch optimieren könnten, indem Sie technologische Fortschritte nutzen, die Prozessdaten und eine immer genauere Entscheidungsfindung kombinieren? Die Kombination von BPM-Software mit maschinellem Lernen kann genau das leisten.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der sich in den letzten Jahren weiterentwickelt hat. Es besteht aus Algorithmen, die Maschinendaten verwenden, um Verbesserungen und Muster zu berechnen und so eine fortlaufende positive Rückkopplungsschleife zur Prozessoptimierung zu schaffen. Bestehende Tools für maschinelles Lernen verfügen bereits über Bibliotheken, die in Kombination mit BPM-Anwendungen implementiert werden können, um Prozesse sofort zu verbessern.
Warum maschinelles Lernen und BPM?
BPM-Software sammelt und speichert bereits detaillierte Prozessinformationen, die bei jedem Vorgang erzeugt werden. In Verbindung mit maschinellem Lernen können Prozessdaten die Entscheidungsfindung verbessern, indem sie Muster erkennen, während der Prozess durch den Workflow fortschreitet. Prozesse, die durch maschinelles Lernen unterstützt werden, erkennen Muster und treffen Entscheidungen, die Menschen entweder nicht finden würden oder deren Berechnung viel Zeit in Anspruch nehmen würde. Umsatzprognosen, Verbrauchernachfrage und Betrugserkennung sind nur einige Beispiele für die Anwendung von maschinellem Lernen auf mit BPM-Software automatisierte Prozesse.
Kann ich maschinelles Lernen in eine BPM-Software integrieren?
Wenn Ihre BPM-Plattform PHP 7 unterstützt, können Sie die PHP-ML-Bibliothek verwenden, um maschinelles Lernen in Geschäftsprozessen zu implementieren. Diese Bibliothek bietet Assoziationsregel-Lernen, Klassifizierung, Regression, Cluster, Metriken, neuronale Netze, Merkmalsextraktion, Vorverarbeitung und Kreuzvalidierung. Implementieren Sie diese Funktionen in Geschäftsprozesse durch ein benutzerdefiniertes Plugin, das in Ihrer BPM-Plattform zur Analyse von Prozessdaten aktiviert wird. Eine Zeile Code genügt, um mit der Analyse von Workflows zu beginnen. Jedes Mal, wenn ein Fall ausgeführt wird und Prozessdaten generiert werden, werden Muster und Verbesserungen immer genauer.
Google bietet auch leistungsstarke API-Endpunkte an, die maschinelles Lernen nutzen, um Bild-, Sprach- und Spracherkennung durchzuführen. Mit diesen Endpunkten können Sie einzelne Objekte und Gesichter in Bildern erkennen, automatische Übersetzungen vornehmen und Sprache in Text umwandeln. Darüber hinaus können Sie diese API-Endpunkte in Prozesse integrieren, um diese Funktionen in automatisierten Arbeitsabläufen zu nutzen.
Einige der verfügbaren APIs für maschinelles Lernen, die von Google angeboten werden, sind:
- Google Cloud Natural Language API
- Google Cloud Speech-to-Text API
- Google Cloud Translation API
- Google Cloud Vision API
Mit diesen beiden Optionen steht Ihnen die Möglichkeit offen, automatisierte Prozesse zu verbessern. Die Integration von maschinellem Lernen in Ihre Prozesse über die PHP-ML-Bibliothek oder die Google-API kann Ihrem Unternehmen helfen, einen großen Schritt in Richtung Prozessoptimierung zu machen. Interessieren Sie sich für maschinelles Lernen und BPM in Ihrem Unternehmen? Erkunden Sie ProcessMaker's Bibliothek von Google Connectors.
