فرایندکاوی، به‌عنوان یکی از زیرشاخه‌های داده‌کاوی، به سازمان‌ها و صنایع کمک می‌کند تا داده‌های مربوط به فرایندهای کسب‌وکار خود را به‌طور کامل تحلیل کنند. در این مقاله، به بررسی کاربردهای فرایندکاوی در صنعت مالی پرداخته‌ایم. از جمله این کاربردها می‌توان به مدیریت ریسک، تشخیص جرایم مالی، بهینه‌سازی تصمیم‌گیری، سفارشی‌سازی خدمات مالی، بازاریابی هوشمند، مدیریت بدهی و وصول مطالبات، تحلیل عملکرد سرمایه‌گذاری و پیش‌بینی بازار مالی اشاره کرد.
فرایندکاوی ابزاری قدرتمند برای تحلیل، بهبود و کنترل فرایندهای کسب‌وکار است. با استفاده از فرایندکاوی، سازمان‌های مالی می‌توانند اطلاعات ارزشمندی از داده‌های خود استخراج کنند و این اطلاعات را به‌عنوان پایه‌ای برای بهبود عملکرد سازمانی استفاده کنند. در ادامه به برخی از کاربردهای کلیدی فرایندکاوی در صنعت مالی می‌پردازیم.
فرایندکاوی در مدیریت ریسک به سازمان‌های مالی کمک می‌کند تا فرایندهای خود را مورد ارزیابی قرار دهند و نقاط ضعف و ریسک را شناسایی کنند. با استفاده از این روش می‌توان، ریسک‌های موجود را کاهش داد و درعین حال از ریسک‌های بالقوه جلوگیری کرد.
فرایندکاوی در تشخیص و جلوگیری از جرایم مالی، از جمله تقلب، پولشویی و تخلفات مالیاتی، بسیار موثر است. با کاوش داده‌های مربوط به فرایندهای مالی، می‌توان الگوهای غیرمعمول و مشکوک را شناسایی کرد و بر اساس آن، اقدامات اجرایی و قانونی لازم را انجام داد.
فرایندکاوی به مدیران و کارشناسان مالی کمک می‌کند تا تصمیمات بهینه‌تری اتخاذ کنند. با استفاده از اطلاعات به‌دست آمده از فرایندکاوی، می‌توان درک بهتری از عملکرد فعلی فرایندها داشت و بر اساس آن تصمیمات مستند و دقیق‌تری گرفت.
فرایندکاوی به سازمان‌های مالی کمک می‌کند تا نیازها و رفتار مشتریان خود را بهتر درک کنند. با استفاده از این دانش، می‌توان خدمات مالی سفارشی‌سازی‌شده‌ای ارائه داد که بهترین منافع را برای مشتریان و سازمان فراهم می‌کند.
فرایندکاوی می‌تواند در بازاریابی هوشمند و تبلیغات مالی به‌کار گرفته شود. با کاوش داده‌های مشتریان و فرایندهای مالی، می‌توان الگوهای خرید و رفتار مصرف‌کننده را شناسایی کرد و بر اساس آن، استراتژی‌های بازاریابی هدفمند و موثرتری طراحی کرد.
فرایندکاوی به سازمان‌های مالی کمک می‌کند تا فرایندهای مربوط به بدهی و وصول مطالبات را بهینه‌سازی کنند. این روش به شناسایی الگوهای پرداخت مشتریان، تعیین زمان مناسب برای اقدامات وصول و کاهش هزینه‌های مرتبط با جمع‌آوری بدهی‌ها کمک می‌کند.
فرایندکاوی در تحلیل عملکرد سرمایه‌گذاری به سازمان‌ها کمک می‌کند تا عملکرد سبد سرمایه‌گذاری خود را به‌طور مداوم ارزیابی کنند. با شناسایی الگوهای منفی و مثبت مرتبط با سرمایه‌گذاری، می‌توان راهکارهای بهبودی پیشنهاد کرد و به مدیران سرمایه‌گذاری کمک کرد تا تصمیمات بهتری اتخاذ کنند.
یکی از کاربردهای مهم فرایندکاوی در صنعت مالی، پیش‌بینی بازار مالی است. با استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده در طول زمان و تحلیل الگوهای قبلی، می‌توان پیش‌بینی‌هایی درمورد رفتار بازار در آینده ارائه داد و به سرمایه‌گذاران کمک کرد تا تصمیمات بهینه‌تری برای سرمایه‌گذاری خود بگیرند.
فرایندکاوی در صنعت مالی به‌عنوان یک روش تحلیل داده‌ها برای شناسایی، بهبود و بهینه‌سازی فرایندهای مالی به کار می‌رود. فازهای اجرای یک پروژه فرایندکاوی در صنعت مالی عبارتند از:
در این مرحله، هدف و منظور از انجام پروژه فرایندکاوی مشخص می‌شود. هدف می‌تواند شامل بهبود عملکرد مالی، کاهش هزینه‌ها، مدیریت ریسک، تشخیص جرایم مالی یا هر موضوع دیگری درمورد فرایندهای مالی باشد.
در این مرحله، داده‌های مورد نیاز برای اجرای پروژه جمع‌آوری می‌شوند. این داده‌ها می‌توانند از منابع مختلفی همچون سیستم‌های مدیریت مشتریان، سیستم‌های مدیریت منابع سازمانی، سیستم‌های مدیریت خطر و دیگر سیستم‌های مالی و پشتیبانی گرفته شوند. سپس، داده‌ها پیش‌پردازش شده و تمیز و آماده برای تحلیل می‌شوند.
در این مرحله، فرایندهای مالی موجود در داده‌ها شناسایی می‌شوند. این کار با استفاده از روش‌های مختلفی همچون تحلیل گرافیکی، الگوریتم‌های خوشه‌بندی و دیگر تکنیک‌های فرایندکاوی انجام می‌شود.
پس از شناسایی فرایندهای مالی، تحلیل و بررسی می‌شوند تا نقاط قوت و ضعف، فرصت‌ها و تهدیدها را مشخص کنند. در این مرحله، رویکردهای بهبود فرایند بررسی و انتخاب می‌شوند که می‌تواند شامل کاهش زمان اجرای فرایندها، بهبود کیفیت خدمات، کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری باشد. این بهبودها بر اساس تحلیل‌های انجام‌شده و استراتژی‌های سازمانی اعمال می‌شوند.
پس از تحلیل و انتخاب بهترین راهکارها برای بهبود فرایندهای مالی، این راهکارها پیاده‌سازی می‌شوند. در این مرحله، نیازمندی‌های سیستمی و فنی بررسی شده و اقدامات لازم برای اجرای بهبودها انجام می‌شود. همچنین، ممکن است تغییرات سازمانی یا فرهنگی لازم باشد تا بهبودهای پیشنهادی عملیاتی شوند.
در این مرحله، فرایندهای مالی به‌صورت مداوم نظارت و کنترل می‌شوند تا اطمینان حاصل شود که بهبودهای اعمال‌شده موثر هستند و هدف‌های پروژه فرایندکاوی به درستی دنبال می‌شوند. برای این منظور، می‌توان از ابزارهای مانیتورینگ و داشبوردهای کنترلی استفاده کرد که به مدیران سازمان کمک می‌کنند تا عملکرد فرایندها را به‌صورت زنده مشاهده و درصورت نیاز تغییرات لازم را اعمال کنند.
با توجه به مراحل فوق، اجرای یک پروژه فرایندکاوی در صنعت مالی می‌تواند بسیار سودمند و کارآمد باشد. با استفاده از فرایندکاوی، سازمان‌های مالی قادر خواهند بود که فرایندهای خود را به صورت دقیق و علمی تحلیل کنند، نقاط ضعف و قوت آنها را شناسایی کرده و راهکارهای بهبودی ارائه دهند. همچنین، این روش به مدیران کمک می‌کند تا با استفاده از داده‌های موجود و دانش کسب‌شده از فرایندهای مالی، تصمیمات بهتری بگیرند و به سازمان‌های مالی کمک کند تا در عرصه رقابتی جهانی موفق‌تر عمل کنند.
فرایندکاوی در صنعت مالی کاربردهای متعددی دارد که با استفاده از آنها می‌توان به بهبود عملکرد و افزایش کارایی در فرایندهای مالی کمک کرد. از جمله این کاربردها می‌توان به مدیریت ریسک، تشخیص جرایم مالی، بهینه‌سازی تصمیم‌گیری، سفارشی‌سازی خدمات مالی، بازاریابی هوشمند، مدیریت بدهی و وصول مطالبات، تحلیل عملکرد سرمایه‌گذاری و پیش‌بینی بازار مالی اشاره کرد. با استفاده از فرایندکاوی، سازمان‌های مالی می‌توانند اطلاعات ارزشمندی از داده‌های خود استخراج کنند و بر اساس آنها به تصمیمات مستند و کارآمدتری برسند. درنهایت، این کاربردها منجر به افزایش کارایی و بهره‌وری در صنعت مالی می‌شود.
با توجه به پیشرفت‌های تکنولوژیکی و گسترش داده‌ها در صنعت مالی، انتظار می‌رود که استفاده از فرایندکاوی در این حوزه در آینده بیشتر گسترش یابد. همچنین، به مرور زمان و با بهبود تکنیک‌های فرایندکاوی، می‌توان انتظار داشت که کاربردهای جدیدی در این حوزه پدیدار شوند و به سازمان‌های مالی کمک کند تا به بهبود عملکرد و کارایی خود ادامه دهند.
1. Haryanto, K., & Surendro, K. (2019). Process Mining Application on Loan Business Process to Increase Operational Efficiency. Journal of Physics: Conference Series, 1196(1), 012031.
2. van der Aalst, W. M. P., Bichler, M., & Heinzl, A. (Eds.). (2018). Business Process Management Cases: Digital Innovation and Business Transformation in Practice. Springer.
3. Zhao, Y., Liu, Y., Ye, Q., & Guo, H. (2018). Bank Failure Prediction Based on an Adaptive Ensemble Model with Optimized Process Mining. Expert Systems with Applications, 102, 182-196.
4. de Leoni, M., & van der Aalst, W. M. P. (2018). Aligning Event Logs and Declarative Process Models for Conformance Checking. Business & Information Systems Engineering, 60(3), 243-259.
5. Jans, M., Alles, M., & Vasarhelyi, M. (2013). A Field Study on the Use of Process Mining of Event Logs as an Analytical Procedure in Auditing. The Accounting Review, 89(5), 1751-1773.
6. van der Aalst, W. M. P. (2020). Process Mining: A Two-Step Approach to Balance Between Underfitting and Overfitting. Software & Systems Modeling, 19(1), 87-111.
7. van der Aalst, W. M. P. (2019). Process Mining: Data Science in Action. Springer Nature.
8. Leemans, S. J. J., & van der Aalst, W. M. P. (2019). Discovering Block-Structured Process Models from Event Logs – A Constructive Approach. Application and Theory of Petri Nets and Concurrency, 210-230.
9. Caron, F., Vanthienen, J., & Baesens, B. (2018). Comprehensive Rule-Based Compliance Checking and Risk Management with Process Mining. Decision Support Systems, 105, 26-36.
10. Tax, N., Sidorova, N., & van der Aalst, W. M. P. (2019). Discovering More Precise Process Models from Event Logs by Filtering Out Chaotic Activities. Journal of Intelligent Information Systems, 52(1), 107-139.
11. Conforti, R., La Rosa, M., & ter Hofstede, A. H. M. (2019). Filtering out Infrequent Behavior from Business Process Event Logs. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 31(1), 2-15.
12. van Zelst, S. J., Bolt, A., & van Dongen, B. F. (2018). Computing Alignments of Event Data and Process Models. Business Process Management Workshops, 3-16.
13. Erik-Jan Van der Linden (2021). Successful Process Improvement: A Practice-Based Method to Embed Process Mining in Enterprises. Tilia Cordta IT B.V.