Criar modelos de IA personalizados de insights de mineração de processos

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O Power Automate Process Mining é poderoso na análise de dados históricos de um processo para ajudar a determinar como otimizar o processo. Para ativar esse recurso, você ingere dados históricos que incluem muitas informações que também podem ser usadas para gerar modelos de IA personalizados. Em seguida, você pode otimizar seu processo usando esse modelo na automação de processos.

Por exemplo, considere um cenário em que você deseja prever se um pagamento pode atrasar ou não. Você poderia usar a mineração de processos para realizar a RCA (análise de causa raiz), concentrando-se em atrasos nos pagamentos. Na imagem a seguir, a RCA está configurada para se concentrar nos atrasos nos pagamentos e nas métricas que podem influenciar esse cenário.

Captura de tela do início da análise de causa raiz.

Explorando a RCA, você pode determinar melhor as influências nos atrasos de pagamento.

Captura de tela com mais detalhes da análise de causa raiz.

Você pode exportar esses dados para usar como dados de treinamento de RCA. Em seguida, você pode importar esses dados para o Microsoft Dataverse para usar como dados de treinamento com o AI Builder. Os modelos preditivos do AI Builder aprendem com os dados históricos. Ele analisa e identifica padrões e os associa aos resultados. Para obter mais informações, consulte Visão geral do modelo de previsão.

Captura de tela da tabela do Dataverse recém-criada.

Então, você pode treinar com os dados.

Captura de tela do modelo preditivo que está sendo treinado.

Na imagem a seguir, observe que o modelo treinado obteve nota "B" em desempenho. Ele rastreou os mesmos influenciadores que a RCA descobriu.

Captura de tela dos resultados do desempenho do modelo treinado.

A seguir, você pode usar o modelo em um fluxo. O fluxo a seguir agiliza uma reclamação para ajudar a reduzir atrasos nos pagamentos.

Captura de tela do modelo preditivo usado em um fluxo da nuvem do Power Automate.

O vídeo a seguir demonstra um exemplo de ponta a ponta. O processo começa com a mineração de processos usando a análise de causa raiz e passa para a geração de dados de treinamento para um modelo de IA preditivo personalizado usado por um fluxo do Power Automate.

Usando dados históricos e mineração de processos para concentrar-se em áreas problemáticas, você pode incluir IA em seus processos para torná-los mais proativos em vez de reativos.