Иранские Системы интеллектуального анализа бизнес-процессов (ИАБП)

Системы интеллектуального анализа бизнес-процессов (ИАБП, англ. Business Processes Intelligent Analysis Systems, BPIA) – это комплекс программных решений, которые используют алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта для анализа данных о бизнес-процессах. Они помогают выявлять закономерности, оптимизировать рабочие процессы, предсказывать возможные проблемы и предлагать рекомендации для повышения эффективности и производительности.

Интеллектуальный анализ бизнес-процессов (ИАБП) — это деятельность, направленная на изучение и оптимизацию бизнес-процессов компании с применением методов машинного обучения и технологий искусственного интеллекта. Она включает обработку и анализ больших объёмов данных, выявление скрытых закономерностей и трендов, прогнозирование развития ситуаций и выработку рекомендаций по улучшению эффективности работы организации. ИАБП позволяет автоматизировать процесс обнаружения проблемных мест в бизнес-процессах, сократить время на принятие решений и минимизировать риски, связанные с человеческими ошибками.

Ключевые аспекты данного процесса:

• обработка и анализ данных о бизнес-процессах,
• выявление аномалий и отклонений от стандартных показателей,
• построение прогнозных моделей на основе исторических данных,
• разработка предложений по оптимизации рабочих процедур,
• мониторинг выполнения процессов и контроль ключевых показателей эффективности,
• создание дашбордов и отчётов для руководства.

В условиях цифровой трансформации экономики роль программных решений для ИАБП существенно возрастает. Они становятся неотъемлемой частью корпоративных информационных систем, обеспечивая глубокий анализ данных и поддержку принятия управленческих решений. Внедрение таких решений позволяет компаниям быстрее адаптироваться к изменениям рынка, повышать конкурентоспособность и достигать устойчивого развития.

Системы интеллектуального анализа бизнес-процессов предназначены для автоматизации и углубления анализа данных о бизнес-процессах с применением методов машинного обучения и технологий искусственного интеллекта. Они позволяют обрабатывать большие объёмы разнородной информации, выявлять скрытые закономерности и тренды, которые могут быть неочевидны при традиционном анализе, и на основе полученных данных формировать обоснованные выводы о текущем состоянии и потенциальных возможностях развития бизнес-процессов.

Функциональное предназначение систем ИАБП заключается также в поддержке принятия управленческих решений и повышении эффективности операционной деятельности. Они способны моделировать различные сценарии развития событий, предсказывать возможные риски и сбои в бизнес-процессах, а также генерировать рекомендации по их оптимизации. Благодаря этому компании могут сократить временные и финансовые затраты, улучшить качество продукции или услуг, а также повысить общую производительность и конкурентоспособность на рынке.

Системы интеллектуального анализа бизнес-процессов в основном используют следующие группы пользователей:

• руководители и топ-менеджеры компаний, которые нуждаются в инструментах для стратегического планирования и принятия обоснованных управленческих решений на основе анализа больших объёмов данных;
• специалисты по оптимизации бизнес-процессов и бизнес-аналитики, которые применяют ИАБП для выявления узких мест и неэффективных звеньев в рабочих процессах, моделирования изменений и оценки их потенциального влияния на производительность;
• отделы IT и специалисты по работе с данными, которые интегрируют ИАБП в корпоративную инфраструктуру, настраивают системы под специфические задачи компании и обеспечивают их бесперебойную работу;
• подразделения, отвечающие за прогнозирование и планирование (например, отделы продаж и маркетинга), которые используют ИАБП для анализа рыночных тенденций, прогнозирования спроса и оптимизации маркетинговых кампаний;
• финансовые отделы и службы, которые применяют системы для анализа финансовых потоков, выявления аномалий в расходах и доходах, прогнозирования финансовых показателей и оптимизации бюджетирования.

Администрирование

Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.

Анализ бизнес-процессов

Функции Анализа бизнес-процессов позволяют пользователю использовать формализованные методы анализа и исследования организации для получения качественных и количественных оценок состояния бизнеса и отдельных элементов архитектуры предприятия

Анализ и управление требованиями

Функции анализа и управления требованиями позволяют формировать списки требований, присваивать им идентификаторы, взаимоувязывать их, присваивать информацию о датах, заинтересованных лицах, приоритете, ценности и т.п., т.е. выполнять анализ требований. Функции управления требованиями позволяют производить размещение требований по моделям, создавать очереди требований, отслеживать согласованность и статус требований

Генерация программного кода

Функции генерации программного кода позволяют по результатам создания моделей информационной системы автоматически создавать заготовки программного кода для реализации соответствующих модулей системы. По результатам генерации кода остаётся дополнить созданные программные модули кодом с программной логикой

Графическое моделирование схем и диаграмм

Функции Графического моделирования схем и диаграмм реализуют возможности создания графических моделей систем, бизнес-процессов, архитектур предприятия и иных объектов в различных нотациях (UML, BPMN, IDEF, ARIS, DFD и прочие)

Импорт/экспорт данных

Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.

Математическое моделирование и симуляция

Функции Математического моделирования и симуляции позволяют пользователю строить различные модели сложных систем, производить иммитационное моделирование и симулировать исполнение таких моделей в математически ограниченных условиях

Многопользовательский доступ

Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.

Наличие API

Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.

Отчётность и аналитика

Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.

Оценка рисков

Функции Оценки рисков обеспечивают выявление и анализ потенциально-негативных событий, а также оценку их последствий для предприятия на основании исторических данных и с учётом влияющих факторов

Применение репозитория

Функции применения репозитория (хранилища) позволяют группе пользователей использовать общее единое место для хранение моделей и документов, обеспечивая тем самым возможность командной работы в аналитическом проекте

Управление архитектурой предприятия

Функции Управления архитектурой предприятия позволяют реализовать различные представления организационной архитектуры (в зависимости от уровня требований), позволяя объединить и гармонизировать различные представления предприятия в понятную и последовательную совокупность моделей. Для представления архитектур могут использоваться как собственные наборы представлений, так и общепринятые каркасы архитектуры (фреймворки типа TOGAF, Модель Закмана, CIMOSA, SOA, EAF, ARIS и прочие)

Управление задачами

Функции Управления задачами предоставляют организационные инструменты для использования данного программного продукта, включая планирование работы, постановку задач, контроль и учёт результатов работы в системе

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса систем интеллектуального анализа бизнес-процессов (ИАБП) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность системы для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для малого бизнеса могут подойти более простые и гибкие решения с базовым набором функций, в то время как крупным корпорациям потребуются масштабируемые системы с возможностью интеграции большого объёма данных и поддержки сложных многоуровневых процессов. Также важно учитывать отраслевые требования и стандарты — например, в финансовом секторе системы должны соответствовать нормам по защите данных и соблюдению регуляторных требований, в производственной сфере — обеспечивать интеграцию с системами управления производством и складскими системами. Не менее значимы технические ограничения, включая совместимость с существующей ИТ-инфраструктурой, требования к вычислительным ресурсам и возможностям развёртывания (локально или в облачной среде).

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с текущей ИТ-инфраструктурой (поддержка используемых операционных систем, баз данных, корпоративных приложений);
• возможности масштабирования (поддержка роста объёма данных и количества пользователей без существенного снижения производительности);
• наличие модулей или функций, специфичных для отрасли (например, инструменты для анализа цепочек поставок в логистике, модули финансового анализа в банковской сфере);
• уровень защиты данных и соответствие отраслевым стандартам безопасности (например, требованиям к обработке персональных данных или финансовых транзакций);
• возможности визуализации данных и формирования отчётов (поддержка различных форматов отчётности, наличие инструментов для создания дашбордов и интерактивных графиков);
• наличие механизмов машинного обучения и алгоритмов ИИ для прогнозирования и оптимизации бизнес-процессов;
• поддержка интеграции с внешними системами и API для обмена данными с другими корпоративными приложениями;
• удобство использования и наличие обучающих материалов для персонала, уровень поддержки и сопровождения со стороны разработчика.

Кроме того, стоит обратить внимание на репутацию разработчика и наличие успешных кейсов внедрения системы в компаниях, схожих по масштабу и отраслевой специфике. Важно также оценить уровень технической поддержки и возможности кастомизации системы под специфические потребности бизнеса, поскольку из коробки даже самые продвинутые решения редко полностью соответствуют уникальным требованиям компании. Не менее значим и финансовый аспект — необходимо сопоставить стоимость внедрения и обслуживания системы с ожидаемыми экономическими эффектами от её использования, учитывая не только прямые затраты, но и потенциальные выгоды от оптимизации бизнес-процессов и повышения производительности.

Системы интеллектуального анализа бизнес-процессов (ИАБП) предоставляют компаниям мощные инструменты для оптимизации деятельности и повышения конкурентоспособности. Они позволяют обрабатывать большие объёмы данных, выявлять скрытые закономерности и принимать обоснованные решения. Основные преимущества и выгода от применения ИАБП включают:

• Оптимизация рабочих процессов. . ИАБП анализируют текущие бизнес-процессы, выявляют узкие места и предлагают пути их устранения, что позволяет сократить время выполнения задач и снизить затраты.

• Повышение точности прогнозирования. . Используя алгоритмы машинного обучения, ИАБП прогнозируют возможные риски и тенденции, что помогает компании заранее подготовиться к изменениям рынка и минимизировать потери.

• Автоматизация принятия решений. . Система самостоятельно анализирует данные и предлагает оптимальные решения, что снижает зависимость от человеческого фактора и ускоряет процесс принятия решений.

• Улучшение качества управления ресурсами. . ИАБП помогают рационально распределять материальные, финансовые и человеческие ресурсы, предотвращая их избыточное использование или дефицит.

• Выявление скрытых закономерностей. . Система обнаруживает неочевидные взаимосвязи между различными параметрами бизнеса, что позволяет находить новые возможности для роста и развития.

• Повышение эффективности взаимодействия подразделений. . ИАБП обеспечивают единый источник данных и аналитических инструментов для всех отделов компании, улучшая координацию и обмен информацией.

• Снижение операционных рисков. . За счёт постоянного мониторинга и анализа данных система своевременно выявляет потенциальные проблемы и аномалии, что позволяет оперативно принимать меры по их устранению.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке Системы интеллектуального анализа бизнес-процессов, системы должны иметь следующие функциональные возможности:

• применение алгоритмов машинного обучения для выявления скрытых закономерностей в данных о бизнес-процессах,
• возможность прогнозирования развития бизнес-процессов и потенциальных рисков на основе исторических данных,
• автоматизированный анализ отклонений от стандартных сценариев выполнения процессов и выявление их причин,
• генерация рекомендаций по оптимизации бизнес-процессов на основе анализа текущих и исторических данных,
• визуализация результатов анализа в форме, удобной для принятия управленческих решений.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке систем интеллектуального анализа бизнес-процессов (ИАБП) можно ожидать усиления тенденций к интеграции мультимодальных данных, развития объяснимого ИИ, повышения уровня автоматизации принятия решений, расширения применения генеративных моделей, углубления интеграции с облачными технологиями, усиления фокуса на кибербезопасности и развития инструментов для работы с большими объёмами данных в реальном времени.

• Интеграция мультимодальных данных. Системы ИАБП будут всё более активно объединять и анализировать данные различных типов (текстовые, визуальные, аудио), что позволит получать более полное и точное представление о бизнес-процессах и выявлять скрытые закономерности.

• Объяснимый ИИ. Развитие технологий, позволяющих понимать и интерпретировать решения, принимаемые ИИ, станет ключевым фактором для повышения доверия бизнеса к системам ИАБП и их более широкого внедрения в критические бизнес-процессы.

• Автоматизация принятия решений. Системы ИАБП будут не просто предоставлять аналитику, но и самостоятельно инициировать и выполнять определённые действия на основе анализа данных, минимизируя необходимость человеческого вмешательства.

• Генеративные модели. Применение генеративных моделей для создания сценариев развития бизнес-процессов, прогнозирования спроса и разработки новых продуктов и услуг станет более распространённым, что повысит гибкость и адаптивность бизнеса.

• Интеграция с облачными технологиями. Облачные платформы продолжат играть ключевую роль в развёртывании и масштабировании систем ИАБП, обеспечивая гибкость, масштабируемость и снижение затрат на инфраструктуру.

• Кибербезопасность. В условиях растущего числа киберугроз системы ИАБП будут включать более продвинутые механизмы защиты данных и обеспечения соответствия нормативным требованиям в области информационной безопасности.

• Обработка данных в реальном времени. Развитие технологий потоковой обработки данных позволит системам ИАБП анализировать информацию и предоставлять результаты практически мгновенно, что критически важно для оперативного управления бизнес-процессами.

Испания

inverbis

Россия

Soware, Polymatica, Startpack, ContentCapture, Roistat, BIPULSE, PIX Процессы, Claritech, Holst, Контур.Меркурий, Топвизор, Sellmonitor, Revvy, Репутация, SEES, flip, Контур.Призма

Финляндия

Workfellow, QPR ProcessAnalyzer

Дания

DCR Solutions

США

ServiceNow Process Mining, Tungsten Insight, Pega Process Mining, QAD Process Intelligence, Skan Process Intelligence Platform, Datricks, mindzie AI-Driven Process Mining Platform, Appian Process Mining

Иран

BehfaLab

Нидерланды

Fluxicon Disco

Германия

SAP Signavio Process Intelligence, mpmX Platform, process.science

Китай

Infodator iDiscover, Proxverse, AlphaFlow BPI Process Mining Platform

Южная Корея

ProDiscovery

Бразилия

UpFlux Process Mining