Применение машинного обучения для анализа работы процессов
В эпоху, где данные стали новым золотом, а скорость принятия решений определяет успех бизнеса, машинное обучение (ML) перестало быть абстрактной технологией — это ключевой инструмент для тех, кто хочет не просто выживать, но и лидировать. Как часто вы сталкиваетесь с тем, что формальные процессы расходятся с реальностью? Почему KPI растут, а команды остаются перегруженными? И как превратить горы данных в четкие решения, которые освободят ресурсы и повысят эффективность?
На вебинаре “Применение машинного обучения для анализа работы процессов” на наших каналах Youtube и Rutube, рассматриваются вопросы, как ML и процесс-майнинг становятся вашими союзниками в анализе и оптимизации ваших процессов.
Вы узнаете:
- Как выявлять скрытые узкие места, которые «съедают» время и бюджет.
- Почему классические метрики вроде KPI часто не отражают реальность, и чем их дополнить.
- Как автоматизировать рутину, прогнозировать риски и принимать решения на основе данных, а не догадок.
Этот вебинар — не про теорию, а про практику. Мы покажем реальные кейсы: от анализа колл-центров до оптимизации работы службы поддержки, и дадим вам инструменты, которые можно внедрить уже завтра.
Для кого это?
Если вы аналитик, руководитель команды или специалист по оптимизации процессов — здесь вы найдете ответы на вопросы, которые ежедневно возникают в вашей работе.
Машинное обучение и процесс-майнинг — это не просто «модные слова», а технологии, которые уже сегодня меняют правила игры. Они позволяют:
- Видеть неочевидное: Обнаруживать аномалии в данных, скрытые зависимости и истинные причины сбоев.
- Действовать на опережение: Прогнозировать задержки, автоматизировать рутину и перераспределять ресурсы.
- Работать с фактами, а не предположениями: Заменить субъективные оценки точными метриками на основе данных.