Perkembangan teknologi memunculkan berbagai kemudahan yang membantu pekerjaan manusia, seperti machine learning di dalam proses bisnis dengan BPM. Keduanya bekerja untuk saling membantu dalam menyelesaikan pekerjaan dengan pengawasan. Maka melalui kemudahan yang ditawarkan hal ini menjadi perhatian untuk digunakan pada proses bisnis. Proses ini juga sudah kamu gunakan secara individu tanpa kamu sadari seperti adanya identifikasi pesan spam atau bukan di dalam email. Kemudahan-kemudahan itu bisa kamu dapatkan sesuai dengan apa yang bisnis kamu butuhkan. Namun sebelum itu kamu harus mengenal apa itu BPM dan machine learning, dan manfaat seperti apa yang ditawarkan. Pemahaman itu bisa kamu dapatkan melalui praktik keduanya yang sudah digunakan dan dibahas di dalam artikel ini.
Mengenal BPM
Business Process Management (BPM) adalah pendekatan manajemen sebagai proses yang digunakan perusahaan atau organisasi untuk membuat, menganalisis, mengoptimalkan dan memantau proses bisnis. Hal ini ditujukan untuk mendukung kelancaran proses di dalam aktivitas bisnis agar bisa lebih efisien. Proses bisnis di sini meliputi pembuatan produk untuk bisa dipakai atau dikonsumsi pelanggan, merekrut karyawan agar perusahaan bisa memilih dengan tidak memakan waktu, sebagai teknologi informasi, dan bisa juga menanggapi dari adanya keluhan pelanggan. Maka dari berbagai proses bisnis ini BPM memiliki peran untuk memberikan metode tepat, sesuai trend dan kondisi pasar untuk memperoleh keuntungan. Di dalam prosesnya, BPM memiliki empat komponen utama. Pertama; pemodelan yang bisa membantu mendesain proses bisnis dan elemen perusahaan. Kedua; pengintegrasian melalui penghubung setiap elemen kepada proses bisnis agar bisa berkolaborasi dan saling bertukar informasi demi mencapai tujuan. Ketiga; pengawasan perusahaan sekaligus mengontrol kinerja proses bisnis dan sumber daya manusia atau karyawan. Keempat; optimalisasi agar perusahaan atau organisasi bisa menganalisa dan memonitor proses bisnis. Baca juga : Mengenal Business Process Mapping: Pengertian, Manfaat, Jenis, Penerapan dan Contohnya
Apa Itu Machine learning ?
Machine learning merupakan fasilitas yang sering kamu gunakan dan merupakan bagian dari artificial intelligence atau kecerdasan buatan, namun bagaimana machine learning bekerja ? . Maka sebelumnya kamu harus mengetahui apa itu Machine learning. Machine learning adalah suatu teknik yang bisa membuat komputer yang kamu pakai bisa belajar dari data, sehingga dapat memiliki pola dan ilmu pengetahuan. Dampaknya komputer bisa mengenali fungsinya dari hasil belajar terhadap data-data yang dimasukkan. Di dalam machine learning sendiri data menjadi poin penting, karena menjadi dasar dalam skema kerjanya. Skema kerja di antaranya pertama; berbicara tentang training data untuk memberikan pengetahuan, dipelajari, dan akan diproses menggunakan algoritma. Adapun algortima yang ada di machine learning meliputi decision tree, k-nearest neighbors, naïve bayes classifier, logistic regression, artificial neural networks, support vector machine, k-means, FP-Growth, dan lainnya. Kedua; data diinputkan untuk dipelajari. Ketiga; Hasil dari data yang dipelajari menjadi ML Model. Keempat; model akan dicek apakah sudah paham dengan data dengan mengetahuinya melalui data uji. Kelima; Proses selanjutnya ketika sudah dimasukkan ke ML Model maka akan mengeluarkan proses dan akan kembali ke atas. Jadi output dari machine learning ini apakah sesuai dengan kunci jawaban pada testing data. Keenam; Jika telah sesuai maka machine learning berhasil dalam mengolahnya, kalau berbeda maka komputer perlu belajar kembali dan hal ini akan selalu terjadi berulang-ulang sehingga menghasilkan model. Namun, perlu digaris bawahi machine learning masih membutuhkan campur tangan manusia dalam proses pembelajarannya, dan setiap penggunaan algoritma yang berbeda maka akan menghasilkan model yang berbeda juga. Baca juga : Business Process Intelligence (BPI) : Memprediksi Hasil Bisnis melalui Analitik Proses
Bagaimana Kombinasi BPM dan Machine Learning ?
Di dalam praktiknya BPM dan machine learning dikombinasikan agar proses dari machine learning dapat terkendali dan mendapatkan pengawasan. BPM berperan memungkinkan terjadinya pengumpulan informasi secara konsisten untuk meningkatkan algoritma machine learning, dimana mesin dapar belajar dari perubahan yang terjadi pada bisnis. Tentu hal itu memerlukan pertimbangan ketika menggabungkan machine learning ke dalam proses bisnis dengan BPM. Pertimbangan terpenting dengan adanya pilihan antara algoritma yang lebih menjelaskan maupun kurang menjelaskan tetapi lebih akurat, namun bergantung pada kasus penggunaan spesifik. Contohnya ketika kamu menggunakan email terdapat pesan yang dikategorikan spam atau bukan, dengan memahami kriteria yang sudah digunakan untuk mengidentifikasikannya. Ini membuktikan di dalam prosesnya mencapai akurasi setinggi mungkin adalah fokus utamanya.
Strategi BPM dan Machine Learning yang Dikombinasikan Dalam Proses Bisnis
Rekomendasi Keputusan
Untuk mengurangi atau mengecilkan risiko terhadap pengambilan keputusan pada bisnis, kamu dianjurkan menggunakan kombinasi machine learning dan BPM sebagai rekomendasi. Maka dalam hal ini, algoritma bekerja mengambil data yang dimasukkan dan membuat rekomendasi berdasarkan keputusan sebelumnya. Adapun keputusan akhir ditentukan oleh manusia dan bukan mesin, maka algoritma memiliki fungsi untuk menjelaskan sehingga penerima rekomendasi dapat memahami alasan dari keputusan tersebut.
Pengambilan Keputusan
Di dalam bisnis dimungkinkan menemukan kasus yang lebih nyaman diambil keputusan dari kecerdasan buatan, dan juga ada dari keputusan manusia atau perusahaan. Maka untuk mengimplementasikan pengambilan keputusan dengan kecerdasan buatan kamu bisa melakukan hal pertama; menambah evaluasi tambahan seperti evaluasi manual pada salah satu kemungkinan keputusan. Hal ini bisa dilakukan jika algoritma memutuskan beberapa calon data yang akan digunakan. Kedua; membuat keputusan otomatis jika kepercayaan lebih tinggi dari ambang batas tertentu. Ketiga; ambil keputusan dengan pemungutan suara. Keempat; pengambilan sampel keputusan. Baca juga : Memahami COSO ERM: Kerangka Kerja Manajemen Risiko yang Terintegrasi
Manfaat Kombinasi Machine Learning dan BPM
Penyediaan Rekomendasi Keputusan
Di dunia usaha banyak kebutuhan yang menunggu dengan proses bisnis sehingga dituntut untuk lebih cepat dan menyelaraskan dengan tujuan perusahaan. Banyak keputusan yang harus diambil secepatnya, maka machine learning dan BPM yang dikolaborasikan dapat menyediakan rekomendasi keputusan yang baik.
Pencegahan Terhadap Risiko
Machine learning dan BPM yang telah dikolaborasikan akan menyajikan rekomendasi keputusan. Namun, untuk mencegah risiko kamu bisa menetapkan keputusan berdasarkan rekomendasi yang ditawarkan.
Pengambilan Keputusan Lebih Mudah
Pengambilan keputusan bisa lebih mudah karena banyak rekomendasi yang ditawarkan, sehingga manajer tidak perlu berlarut-larut mengerjakan pekerjaan yang bisa dikerjakan secara efisien. Keputusan juga bisa langsung ditetapkan otomatis jika kepercayaan lebih tinggi dari ambang batas tertentu.
Baca juga : Feasibility Study: Pengertian, Jenis, Tahapan, Manfaat, dan Contohnya
Bentuk Kerja Machine Learning dan BPM di Aplikasi
Penjadwalan Proses
Selama proses berlangsung machine learning dapat diterapkan. Seperti ketika proses berjalan sesuai dengan prediksi, maka baik machine learning dan BPM segera bereaksi dalam menjalankan tugas dalam jangka panjang.
Rekomendasi Keputusan
Keputusan bisa diambil manajer berdasarkan rekomendasi keputusan yang telah ditawarkan, berdasarkan algoritma machine learning. Namun, setiap bentuk model akan berbeda-beda tergantung algoritma yang digunakan.
Perekrutan
Machine learning dan BPM bisa digunakan untuk menemukan SDM yang berkualitas dan sesuai kriteria perusahaan dengan efisien. Perekrut bisa menganalisis CV dan membuat ringkasan dengan memprediksi seberapa cocok calon karyawan dengan kebutuhan perusahaan.
Manajemen Proyek
Machine learning dalam prosesnya dimungkinkan bisnis mengotomatisasi manajemen proyek. Sehingga BPM bisa menugaskan tugas kepada karyawan yang sesuai, mengoreksinya sekaligus merekomendasikan perbaikan agar bisa memenuhi tenggat waktu yang sudah ditetapkan.
Pemasaran
Strategi pemasaran menjadi poin penting dalam menjalankan proses bisnis. Maka perusahaan bisa memanfaatkan machine learning untuk mengatur strategi pemasaran.
Proses Penambangan dan pembelajaran mesin
Proses penambangan dan pembelajaran mesin menjadi teknik pada bidang manajemen proses agar bisa menganalisis bisnis berdasarkan tren. Data-data yang sudah dihasilkan dijadikan masukan dan prediksi untuk proses bisnis selanjutnya di perusahaan.
Membungkus
Untuk mempermudah pekerjaan perusahaan menjadi BPM sebagai proses bisnis di dunia industri. Kemajuan semakin bertambah setelah penggabungan BPM dan machine learning untuk analisis prediktif, optimalisasi proses alur kerja dan deteksi anomali.
Kesimpulan
Kombinasi antara machine learning dalam proses bisnis menggunakan BPM berguna dalam membuat proses menjadi lebih akurasi, cepat dan optimal untuk pengambilan keputusan atau keputusan yang sudah ditetapkan di dalam sistem sesuai dengan ambang batas. Kedua hal ini menjadi penting untuk diterapkan dan diadopsi organisasi atau perusahaan dalam berbisnis untuk mengoptimalkan setiap aktivitas bisnis agar lebih efisien.
Jadikan bisnis Anda lebih efisien dan produktif dengan konsultasi manajemen bisnis proses kami. Segera temukan solusi terbaik untuk meningkatkan kinerja dan hasil bisnis Anda!
Referensi
Butuh konsultasi lebih lanjut tentang
Business Strategy
Share on :
