"How Microsoft uses process mining to accelerate digital transformation"

 
 

 

본 내용은 마이크로소프트 ‘핵심 서비스 엔지니어링 및 운영(Core Services Engineering and Operations)’ 조직의 데이터 과학 관리자인 Dinesh Das가 ‘Process Mining Camp 2018’에서 발표한 내용을 요약한 것입니다. 전체 발표 내용을 유튜브에서 볼 수 있고, 마이크로소프트가 프로세스 마이닝을 활용하여 디지털 변혁을 가속화하는 방안을 마이크로소프트(MS) 웹사이트에서도 확인할 수 있습니다.

 

프로세스 마이닝은 주로 프로세스 개선과 실시간 프로세스 통제에 사용되어 왔습니다. 최근에 기계 학습이나 인지 솔루션과 결합된 프로세스 마이닝은 프로세스 변혁(process transformation)을 달성할 수 있는 수단으로 간주되고 있습니다.

 

Dinesh도 프로세스 마이닝을 MS의 프로세스 변혁을 달성할 묘책으로 보았습니다. 그는 프로세스 마이닝을 기계 학습 및 AI와 연계하여 MS의 글로벌 거래 프로세스(global trade process) 변혁하는 개념 증명을 수행했고, 관련 경험과 배운 내용을 공유해 주었습니다. 주문부터 배송까지의 단계들을 포함하는 해당 프로세스는 MS와 공급사슬 유통 파트너들 사이의 협업을 통해 수행됩니다. 각 트랜잭션의 데이터가 획득되었고, 대상 프로세스 이해와 비즈니스 규칙(예, 서비스 수준 협약을 위한 기준 설정) 포착을 위해 프로세스 마이닝을 적용했습니다. 그런 다음에 이러한 비즈니스 규칙들은 지속적인 지표 충족으로 조작화될 수 있고, 기계 학습 및 AI를 사용할 수 있는 트리거를 만들 수 있습니다.

 

Dinesh는 프로세스 마이닝을 통해 발견한 핵심 베리언트를 Visio 프로세스 맵으로 변환해서 모니터링에 활용했습니다. 너무 느리게 처리되는 케이스들을 파악하기 위해 대상 프로세스에 대한 성과 추적이 실시간으로 이루어졌습니다. 다음으로 수행할 단계는 어떤 상황에서 케이스가 너무 지연되는가를 예측하고 대안 경로를 찾는 것입니다.

 

예를 들어, Dinesh는 이런 시나리오에서 기계 학습을 사용하는 방법을 보여주었습니다. 해당 프로세스에 대한 질문에 답하기 위해 기계 학습 기반의 TradeChatBot이 개발되었습니다.

Dinesh는 채팅 상호작용을 통해 해당 프로세스에 대한 질문에 답변하는 챗봇 시연을 보여주었습니다. 예를 들어, “오늘 처리해야하는 케이스 또는 너무 늦을 것으로 예상되어 특별한 주의가 필요한 케이스는?” 모니터링 비즈니스 규칙에서 얻은 통찰력을 더해서 챗봇은 특정 케이스의 예상되는 순서에 관한 질문에 답할 수 있었습니다. 챗봇이 이러한 질문들에 답하기 위해 프로세스 마이닝 분석의 결과가 기계 학습을 위한 토대로 활용되었습니다.
 
프로세스 마이닝과 기계 학습의 연계에 대해 더 많은 것을 알고 싶다면 Dinesh의 발표를 보세요!
 

https://www.youtube.com/watch?v=lH3o-38RZbk&feature=youtu.be


 

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