Gartner: 5 Động Lực Quan Trọng Để Doanh Nghiệp Triển Khai Process Mining

Theo Gartner, thị trường Process Mining sẽ tăng lên 2,3 tỷ đô la vào năm 2025, với tốc độ CAGR hai con số là 33%. Tự động hóa quy trình là một trong 5 động lực dẫn đến việc triển khai Process Mining đồng thời cũng là chiến lược quan trọng giúp doanh nghiệp tối ưu vận hành. Vậy Process Mining còn hỗ trợ doanh nghiệp thực hiện 4 chiến lược phát triển quan trọng nào? Cùng khám phá trong bài viết sau đây.

Process Mining là một giải pháp công nghệ cho phép doanh nghiệp đào sâu vào hệ thống dữ liệu sẵn có để phân tích, giám sát và theo dõi các quy trình một cách đầy đủ và chính xác. Từ những điểm không hiệu quả, những điểm tắc nghẽn hay các vấn đề bất cập mà Process Mining phát hiện ra, doanh nghiệp có thể triển khai những chiến lược cải tiến, hướng đến tối ưu vận hành toàn diện. 

Chuyển đổi số

Theo Globenewswire, trong giai đoạn 2020 đến 2025, thị trong chuyển đổi số toàn cầu dự kiến tăng từ 469,8 tỷ USD lên 1.009,8 tỷ USD với tốc độ CAGR là 16,5%. Chuyển đổi số không còn là xu hướng mà đã trở thành một điều tất yếu đối với mọi doanh nghiệp. Theo Gartner, chuyển đổi số giúp doanh nghiệp nhận thức rõ hơn về tầm quan trọng của phân tích và thấu hiểu quy trình, nhằm lựa chọn công nghệ phù hợp trong chiến lược tối ưu vận hành, đảm bảo lợi ích cho cả doanh nghiệp và khách hàng. 

Process Mining cho phép doanh nghiệp phân tích và hiểu sâu hơn về quy trình của mình trước khi thực hiện điều chỉnh, cải thiện, tự động hóa quy trình. Thông qua phân tích nhật ký sự kiện và các dữ liệu sẵn có khác, Process Mining mô hình hoá diễn biến thực hiện và hiệu suất của quy trình và xác định các vị trí tắc nghẽn, đứt gãy trong quy trình, đánh dấu các khu vực có tác vụ bị trùng lặp, tạo luồng tự động hoá để doanh nghiệp kết hợp triển khai các giải pháp công nghệ khác.

Trí tuệ nhân tạo

Trong nền kinh tế số, các doanh nghiệp ứng dụng thuật toán kinh doanh lên hệ thống dữ liệu đã thu thập được để tối ưu hoạt động và tìm ra những cơ hội kinh doanh mới. Với việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) hay học máy (Machine Learning) doanh nghiệp tiến dần đến khả năng khai thác tối ưu, triệt để hệ thống dữ liệu mà họ thu thập được. Process Mining là một giải pháp công nghệ ứng dụng học máy và phân tích dữ liệu có khả năng học nhiều và nhanh. Triển khai Process Mining là một cách để doanh nghiệp ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong hoạt động kinh doanh.

Process Mining có khả năng phân tích một tệp dữ liệu phức tạp chứa nhiều sự kiện để trả về kết quả chính xác một cách nhanh chóng. Thông qua Process Mining, các doanh nghiệp biết cách sử dụng thuật toán làm cơ chế ghi nhận kiến thức và thông tin chi tiết dưới dạng đóng gói để sử dụng lại theo một cách nhất quán. Đồng thời, doanh nghiệp có thể tìm ra và tập trung đào sâu vào những thuật toán có giá trị, mang đến nhiều cơ hội kinh doanh.

Tự động hoá tác vụ

75% các quy trình doanh nghiệp vẫn tồn tại nhiều tác vụ lặp lại, tương tác rời rạc gây ra nhiều bất lợi cho doanh nghiệp. Trên thực tế, các doanh nghiệp có thể triển khai giải pháp tự động hoá tác vụ như tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) cho những quy trình có nhiều tác vụ thủ công, lặp đi lặp lại để tiết kiệm rất nhiều chi phí. 

RPA và Process Mining được coi là sự kết hợp hoàn hảo trong tự động hóa quy trình. Process Mining chính là chìa khóa khai mở ra khả năng tối ưu của RPA, không chỉ đẩy nhanh tốc độ xử lý mà còn tạo ra một quy trình tự động hóa thông suốt với nguy cơ đứt gãy thấp nhất trong quá trình triển khai. Process Mining đào sâu, trích xuất bản ghi sự kiện từ Nhật ký sự kiện (Event logs) và phân tích để xác định lượng tài nguyên cần thiết cho một quy trình, vẽ luồng tự động hoá. Đồng thời, nhờ khả năng phát hiện các cơ hội tự động hóa, Process Mining tạo điều kiện để doanh nghiệp giảm thiểu tự động hoá một cách nhỏ lẻ, rời rạc, và mở rộng phạm vi tự động hoá.

Đọc thêm: RPA Và Process Mining – Bộ Đôi Hoàn Hảo Trong Tự Động Hóa Quy Trình

Siêu tự động hoá

Gartner cho biết, trong nhiều năm, doanh nghiệp đã ứng dụng một loạt các công nghệ không được tối ưu hóa, không nhất quán và không có kết nối lên từng quy trình kinh doanh trong hệ thống các quy trình rộng, phức tạp để triển khai tự động hoá. Gartner sử dụng thuật ngữ siêu tự động hoá để biểu thị cho một hệ sinh thái công nghệ cho phép tự động hóa trên toàn bộ chuỗi quy trình của doanh nghiệp. Theo dự đoán của Gartner, siêu tự động hoá là xu hướng công nghệ trong tương lai giúp xây dựng một quy trình tự động hóa toàn diện trong toàn doanh nghiệp.

Siêu tự động hoá yêu cầu một cái nhìn chính xác về cách hoạt động của các quy trình hiện có cũng như hiệu suất của những quy trình đó. Process Mining trong luồng Siêu tự động hoá đảm nhận nhiệm vụ cung cấp cái nhìn tổng thể về các quy trình kinh doanh giúp doanh nghiệp giúp doanh nghiệp hiểu rõ trước khi tiến hành tự động hoá. Process Mining cũng đóng vai trò then chốt trong việc chỉ ra các điểm móc nối giữa các quy trình tự động hoá để kết nối các quy trình tự động hoá riêng lẻ thành một quy trình tự động hóa toàn diện.

Khả năng hồi phục, thích ứng

Trong bối cảnh thị trường nhiều bất ổn, điều quan trọng nhất là duy trình một doanh nghiệp nhạy bén và thích ứng. Các doanh nghiệp cần có khả năng hồi phục, thích ứng tức khả năng thay đổi hoạt động để thích ứng với hoàn cảnh khi các điều kiện kinh doanh thay đổi. Cơ chế của khả năng phục hồi bao gồm “tìm kiếm”, “mô hình hóa” và “thích ứng”. Thông qua các kết quả trả về của bước “tìm kiếm và ghi lại các mẫu” và “mô hình hoá thông qua diễn giải, phân tích tác động của mẫu và xác định các tình huống”, doanh nghiệp xác định được vấn đề, tìm ra giải pháp để nhanh chóng thích ứng với bối cảnh hiện tại đồng thời tiếp tục cải thiện trạng thái thích ứng. 

Process Mining cung cấp thông tin về cách các quy trình kinh doanh đang vận hành, tìm kiếm và xác định cũng như gửi cảnh báo khi xuất hiện sự kiện khác thường theo thời gian thực. Ở bước kế tiếp, các doanh nghiệp tiến hành các hoạt động cải tiến, triển khai ứng dụng giải pháp công nghệ để tối ưu quy trình.

Kết luận

Triển khai Process Mining là giải pháp phù hợp giúp doanh nghiệp đạt được 5 mục tiêu chiến lược chuyển đổi số, ứng dụng trí tuệ nhân tạo, tự động hoá tác vụ, siêu tự động hoá và khả năng phục hồi hướng đến tối ưu vận hành, nâng cao hiệu suất và tiết kiệm chi phí.

Tại Việt Nam, akaBot là đơn vị tiên phong cung cấp giải pháp siêu tự động hóa (Hyperautomation), mang đến hệ sinh thái các giải pháp công nghệ đáp ứng nhu cầu tự động hóa toàn doanh nghiệp. Gần đây, akaBot đã kết hợp cùng Soroco – một nhà cung cấp nền tảng Process Mining có trụ sở tại Mỹ, mang đến giải pháp kết hợp RPA và Process Mining. 

Tại giai đoạn đầu của quy trình tự động hoá, giải pháp Scout từ Soroco ứng dụng Process Mining đảm nhiệm vai trò cung cấp thông tin về các điểm tắc nghẽn, chưa phù hợp, tìm ra các cơ hội tối ưu. Ở bước tiếp theo, các bot RPA của akaBot triển khai tự động hóa các quy trình chứa những tác vụ trùng lặp gây thất thoát tài nguyên tại doanh nghiệp một cách liên tục mà không xâm lấn hệ thống IT sẵn có. 

akaBot luôn chủ động phát triển các nền tảng công nghệ quan trọng, như IDP và RPA, đồng thời tiếp tục gia tăng năng lực tự chủ công nghệ thông qua chiến lược lựa chọn hợp tác với các nhà cung cấp giải pháp công nghệ hàng đầu, trong đó có Soroco để mang đến khách hàng giải pháp siêu tự động hóa chất lượng hàng đầu và những trải nghiệm tuyệt vời trong hành trình hướng đến tối ưu vận hành.

Liên hệ với chúng tôi tại đây để khám phá thêm thông tin về sự kết hợp của Process Mining và RPA và trải nghiệm giải pháp ngay hôm nay

Tham khảo:

Market Guide for Process Mining

Process Mining plays an essential role in Digital Transformation

AI VS PROCESS MINING: THE DIFFERENCES AND APPLICATIONS

RPA Vs. Process Mining: What Companies Should Know

How Process Mining enables resilience in companies in times of crisis?