Aus den Erkenntnissen des Prozess-Mining benutzerdefinierte KI-Modelle erstellen

Abgeschlossen

Power Automate Process Mining ist leistungsstark bei der Analyse von historische Daten aus einem Prozess und hilft Ihnen dabei, herauszufinden, wie Sie den Prozess optimieren können. Nehmen Sie historische Daten auf, das eine Fülle von Informationen enthält, die Sie auch zum Generieren benutzerdefinierter KI-Modelle verwenden können, um diese Funktion zu aktivieren. Dann können Sie Ihren Prozess optimieren, indem Sie dieses Modell in der Prozessautomatisierung verwenden.

Stellen Sie sich zum Beispiel ein Szenario vor, in dem Sie vorhersagen möchten, ob eine Zahlung verspätet ausgeführt wird oder nicht. Sie können Prozess-Mining verwenden, um eine Ursachenanalyse (RCA) durchzuführen, die sich auf verspätete Zahlungen konzentriert. In der folgenden Abbildung ist der RCA so eingerichtet, dass er sich auf verspätete Zahlungen und die Metriken konzentriert, die dieses Szenario beeinflussen könnten.

Screenshot vom Anfang der Ursachenanalyse

Durch die Untersuchung des RCA können Sie die Einflüsse auf Zahlungsverzug besser ermitteln.

Screenshot mit mehr Details der Ursachenanalyse

Sie können diese Daten exportieren, um sie als Trainingsdaten aus dem RCA zu nutzen. Dann können Sie diese Daten in Microsoft Dataverse importieren, um sie als Trainingsdaten mit AI Builder zu verwenden. AI Builder-Vorhersagemodelle lernen von Ihren historischen Daten. Sie analysieren und identifizieren Muster und verknüpfen sie mit Ergebnissen. Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht über das Vorhersagemodell.

Screenshot der neu erstellten Dataverse-Tabelle

Dann können Sie mit den Daten trainieren.

Screenshot des Trainings des Vorhersagemodells

Beachten Sie im folgenden Bild, dass das trainierte Modell für Leistung die Note „B“ erhielt. Dabei wurden die gleichen Einflussfaktoren verfolgt, die auch die RCA entdeckt hatte.

Screenshot der Ergebnisse der Leistung des trainierten Modells

Als Nächstes können Sie das Modell in einem Flow verwenden. Der folgende Flow beschleunigt einen Anspruch und trägt dazu bei, verspätete Zahlungen zu reduzieren.

Screenshot des in einem Power Automate-Cloud-Flow verwendeten Vorhersagemodells

Im folgenden Video ist ein End-to-End-Beispiel zu sehen. Der Prozess beginnt beim Prozess-Mining mit der Ursachenanalyse und geht dann zur Generierung der Trainingsdaten für ein benutzerdefiniertes prädiktives KI-Modell über, das einen Power Automate-Flow verwendet.

Durch die Verwendung von historische Daten und durch die Verwendung von Prozess-Mining für den Fokus auf Problembereiche können Sie KI in Ihre Prozesse integrieren, um sie proaktiver statt reaktiver zu gestalten.