Desarrollar modelos de IA personalizados a partir de los conocimientos de minería de procesos
Process Mining Power Automate es eficaz para analizar datos históricos de un proceso para ayudar a determinar cómo optimizar el proceso. Para activar esa característica, ingiera datos históricos que incluyan una gran cantidad de información que también puede usar para generar modelos de IA personalizados. A continuación, puede optimizar su proceso mediante ese modelo en la automatización del proceso.
Por ejemplo, considere un escenario en el que desee predecir si un pago podría retrasarse o no. Podría usar la minería de procesos para hacer un análisis de causa raíz (RCA) que se centre en los pagos atrasados. En la siguiente imagen, el RCA está configurada para centrarse en los pagos atrasados y las métricas que podrían influir en ese escenario.
Al explorar el RCA, puede determinar mejor las influencias en el pago atrasado.
Puede exportar estos datos para utilizarlos como datos de entrenamiento del RCA. A continuación, puede importar estos en Microsoft Dataverse para usarlos como datos de entrenamiento con AI Builder. Los modelos predictivos AI Builder aprenden de sus datos históricos. Analiza e identifica patrones y los asocia con resultados. Para obtener más información, consulte Información general del modelo de predicción.
A continuación, puede entrar con los datos.
En la siguiente imagen, observe que el modelo entrenado obtuvo una puntuación "B" en rendimiento. Rastreó los mismos factores influyentes que el RCA detectó.
A continuación, puede utilizar el modelo en un flujo. El siguiente flujo agiliza una reclamación para ayudar a reducir los pagos atrasados.
En el siguiente vídeo se muestra un ejemplo de un extremo a otro. El proceso comienza desde la minería de procesos utilizando el análisis de causa raíz y luego pasa a generar los datos de entrenamiento para un modelo de IA predictivo personalizado que utiliza un flujo de Power Automate.
Al usar datos históricos y la minería de procesos para centrarse en áreas problemáticas, puede incorporar IA en sus procesos para que sean más proactivos en lugar de reactivos.