Prozessmanagement: Neue Herausforderungen, neue Möglichkeiten

Kategorien: Solid Professionals

Risikomanagement, Verantwortlichkeit, Regulierung und Kontrolle der eigenen Komplexität sind wichtige Themen innerhalb der Finanzbranche. Ständig wechselnde externe Vorschriften machen es für Unternehmen zur Selbstverständlichkeit, ihre Prozesse zu betrachten. Dabei spielt das geschäftsorientierte Prozessmanagement weiterhin eine große Rolle. Gleichzeitig bieten Innovationen im Bereich der künstlichen Intelligenz und der Datenwissenschaft neue Möglichkeiten zur Abbildung, Verbesserung und Steuerung von Prozessen. Aber wie können traditionelle und neue Möglichkeiten kombiniert werden? Und wie gehen Sie als Unternehmen damit um?

Wie können KI oder Datenwissenschaft bei der Prozesskontrolle helfen?

Es gibt bereits viele geschäftsorientierte Methoden, die eine Reihe von Kernaktivitäten der Prozesskontrolle realisieren können und dabei sehr erfolgreich sind. Diese Methoden arbeiten mit Interviews, Beobachtungen und Statistiken. Sie geben vor allem Einblicke auf der Grundlage der Geschäftstätigkeit und der beteiligten Personen. Eine zusätzliche Sicht auf diesen Techniken kann jedoch neue oder zusätzliche Erkenntnisse liefern.

Datengesteuerte Techniken wie Machine Learning und Process Mining können versteckte oder in Zukunft auftretende Probleme identifizieren. Diese Techniken können auch bestehende Schlussfolgerungen über die Qualität eines Prozesses überprüfen und ergänzen. Process Mining verwendet Daten, z.B. aus prozessbezogenen Systemen, um automatisch ein Prozessmodell zu generieren. Das ist noch nicht alles. Bei guten Prozessdaten kann dieses Modell auch um Leistungsinformationen pro Aktivität erweitert werden, wie z.B. die Durchlaufzeit oder die Wartezeit einer Aktivität. So können z.B. Engpässe im Prozess in Echtzeit identifiziert werden.

Künstliche Intelligenz kann unter anderem dazu genutzt werden, KPI's laufender Prozesse vorherzusagen, um rechtzeitig einzugreifen, z.B. in Fällen, die schief zu gehen drohen. Dies kann bei der Überwachung laufender Prozesse nützlich sein. Diese Erkenntnisse kommen zu den Erkenntnissen hinzu, die sich aus dem Geschäftsbetrieb ergeben. Die Kombination von unternehmens- und datengetriebener Prozesssteuerung kann somit die Qualität, aber sicherlich auch die Agilität von Prozessen verbessern.

Reifegrad der Prozesskontrolle

Jedes Unternehmen hat eine Art Prozesskontrolle, aber die Regelmäßigkeit und Tiefe dieser Kontrolle kann von Unternehmen zu Unternehmen sehr unterschiedlich sein. Der Grad der Anwendung der Prozesskontrolle sagt etwas über die Reife des Unternehmens in diesem Bereich aus. Einige Unternehmen stecken noch in den Kinderschuhen und haben kaum ein Bild davon, wie der Prozess tatsächlich funktioniert. Andere Unternehmen haben bereits ein gutes Prozessmodell, wissen aber nicht, wo und wie sie den Prozess verbessern oder Daten nutzen können. Dabei kann unser Reifegradmodell für das Prozessmanagement helfen. Es wird verwendet, um festzustellen, wo ein Unternehmen sowohl mit der unternehmens- als auch mit der datengesteuerten Prozesssteuerung steht, und es wird bestimmt, inwieweit diese beiden Formen bereits Hand in Hand gehen.

Das Reifegradmodell zeigt mehrere von uns definierte Stufen der geschäfts- und datengesteuerten Prozesssteuerung. Es gibt viele Schritte, die unternommen werden können, um als Unternehmen im Bereich der Prozesskontrolle zu unterstützen. Sobald klar ist, wo ein Unternehmen steht, prüfen wir, welche Schritte notwendig sind, um Wachstum zu erzielen. Je "reifer" ein Unternehmen ist, desto besser wird die Prozesskontrolle sein. Eine Kombination aus unternehmens- und datengetriebener Prozesssteuerung ist das Ziel, aber das wird nicht in allen Unternehmen möglich sein.

Natürlich wird es immer Herausforderungen geben. Nicht jedes Unternehmen verfügt über die richtigen Daten, Kenntnisse oder Kapazitäten, um den nächsten Schritt zu tun. Wir helfen, die Möglichkeiten zu ermitteln und helfen bei den damit verbundenen Herausforderungen. Dabei achten wir auch auf Change Management Aspekte. Der Erfolg hängt in hohem Maße von der Veränderungsbereitschaft der Menschen ab. Ob es sich nun um die Implementierung von neu gestalteten Prozessen, die Einführung von datengesteuerten Techniken oder um Machine Learning & Process Mining handelt.
 

Reagieren

CAPTCHA ImageNeuer CodeCode abspielen
Autor
Laurens Reulink & Marianne Reussing
Veröffentlichungsdatum
2-10-2019 14:53
Teile diesen Artikel
Solid Professionals DE Um Ihnen besser und persönlicher helfen zu können, nutzen wir Cookies. Wenn Sie auf der Seite weitersurfen, gehen wir davon aus, dass Sie damit einverstanden sind.