#گرایش ۲
تحلیل هوشمند تعبیه شده در فرایند برای فراهم کردن بینشی عمیق‌تر
تحلیل هوشمند اطلاعات باعث تشحیص حجم داده‌های عظیم (Big Data)، پردازش زبان‌های طبیعی* (NLP) و تحلیل فرایند‌های هماهنگ با شاخص‌های کلیدی عملکرد و اهداف استراتژیک خواهد شد. تحلیل هوشمند اطلاعات از یادگیری ماشین برای زدودن پردازش دستی دادهها بهره می‌برد و به پرسنل سازمان کمک می‌کند تا بر فعالیت‌های راهبردی‌تر تمرکز کنند. به عنوان مثال، بازار شاهد توسعهٔ نمونه‌هایی از BPMSهای هوشمند با این قابلیت‌ها خواهد بود:
تحلیل هوشمند فرایند
با تحلیل محاسباتی هوشمند فرایند، مثل تحلیل مسیر بحرانی و حجم کار پیش بینی شده، شرکت‌ها قادر به بهینه‌سازی جریان فرایندی خود در جهت بهبود مستمر فرایند و حرکت به سمت تحول دیجیتال هستند. امروزه راهکار‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در اتوماسیون فرایند‌های کسب‌و‌کار، به تحلیل رویداد‌های تاریخچه‌ای در خلال مواردی شامل رویداد‌ها، تصمیم‌ها، همکاری‌ها یا دیگر فعالیت‌ها می‌پردازند. تحلیل هوشمند داده‌های عظیم به افزایش تصمیم‌گیری‌های سیستمی و افزایش آگاهی نسبت عملکرد فرایند در آینده منجر خواهد شد.
در یک نظرسنجی با عنوان «حرکت به فراسوی دادهها» از ۱۴۴ تن از مدیران ارشد و مدیران مالی سازمان‌ها ۸۵ درصد عنوان کرده‌اند که نمی‌دانند چگونه داده‌های جمع‌آوری شدهٔ خود را تحلیل کنند. (KPMG)
تشخیص گلوگاه‌ها
فرایند‌های کسب‌و‌کار میزان عظیمی داده تولید می‌کنند که سازمان‌ها در محیط کسب‌و‌کارِ داده‌محور امروز نباید آن‌ها را نادیده بگیرند. به عنوان مثال هنگامی که یک فعالیت خاص در یک فرایند انجام می‌شود، داده‌هایی چون «مدت زمان انجام فعالیت»، «نحوهٔ به پایان رسیدن فرایند» و «شیوهٔ طی شدن جریان فرایند» ثبت می‌شود. بر اساس این دادهها، کسب‌و‌کار می‌تواند به درک ارزشمندی از مراحلی که در خلال فرایند امکان بهینه‌سازی دارند دست یابند و به طور موثر گلوگاه‌های فرایند را از طریق تحلیل فرایند و لاگ‌ها شناسایی کند.
سیستم‌هایی که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند به واسطهٔ تحلیل‌های هوشمند قادر به تعیین اینکه چه چیزی بر خلاف مسیر طراحی شده در حال رخداد است، در چه مرحله‌ای بیشترین زمان صرف شده است و همچنین کارآمد‌ترین راه برای بهینه‌سازی فرایند چه خواهد بود، هستند.
بیش از ۷۰ درصد مالکان سازمان‌ها، مدیران ارشد و مدیران اجرایی گفته‌اند که «بهر‌ه‌گیری بهتر از داده‌های عظیم (Big Data) و تحلیل آن‌ها به منظور تصمیم‌گیری در کسب‌و‌کار» یکی از اولویت‌های حیاتی و مهم آن‌ها در ۱۲ ماه آینده خواهد بود. (Forrester)
احتمال تحقق رشد ۱۵ درصدی یا بیشتر برای شرکت‌ها و سازمان‌های بینش محور ( Insight-driven) بیش از سازمان‌های دیگر است. (Forrester)
*پردازش زبان‌های طبیعی یکی از زیرشاخه‌های بااهمیت در حوزهٔ هوش مصنوعی است که به تعامل بین کامپیوتر و زبان‌های (طبیعی) انسانی می‌پردازد؛ بنا بر این پردازش زبان‌های طبیعی بر ارتباط انسان و رایانه، متمرکز است. چالش اصلی و عمده در این زمینه درک زبان طبیعی و ماشینی کردن فرایند درک و برداشت مفاهیم بیان‌شده با یک زبان طبیعیِ انسانی است.
