מאת: הילי שנהב כחלון

בעידן שבו כל ארגון שואף לייעל ולדייק את תהליכי העבודה שלו, פלטפורמות Process Mining כמו Celonis הופכות לכלים מרכזיים בגילוי תובנות אמיתיות – כאלה שמסתתרות מאחורי הקלעים של מערכות המידע הארגוניות.

בפרויקט האחרון שהובלנו, בחרנו להתמקד בתהליך נקודתי – טיפול בפניות המתקבלות על ידי בנקאים – מתוך מאות תחומים ותתי תחומים פוטנציאליים לזיהוי וטיוב תהליכים. הבחירה נבעה מהפוטנציאל המובהק להשפעה מהירה ומדידה, אך הדגש הוא על כך שמדובר בדוגמה אחת מני רבות.

כמו במקרים רבים אחרים, גם כאן התגלה פער משמעותי בין איך שהארגון תיאר את התהליך לבין איך שהוא באמת התרחש. באמצעות ניתוח נתוני Event Logs ממערכות המידע, הצלחנו לשרטט את מהלך הפניות מקצה לקצה – ולזהות תבניות חוזרות של חיכוך, עיכוב וחוסר התאמה בין שיבוץ המשימות לבין רמת המיומנות של הבנקאים המטפלים.

מה באמת גילינו? תובנות מתוך השטח

🔎הקצאות שגויות:
במקרים רבים פניות הוקצו לבנקאים שאינם מתאימים לטיפול בהן, מה שגרם לשרשרת של הקצאות חוזרות (multi-hop) התוצאה: עלויות גבוהות יותר וזמן מחזור שמתארך פי ארבע.

📊שיעור נמוך של פתרון בפנייה ראשונה:
הניתוח חשף שרק חלק קטן מהפניות נפתרו כבר בניסיון הראשון – מדד קריטי לשביעות רצון לקוחות ויעילות תפעולית.

🔄פערים בין צוותים:
צוותים מסוימים העבירו פניות בתדירות גבוהה לצוותים אחרים, דבר שהעיד על חוסר מיקוד או צורך בהכשרות נוספות.

📍הקצאות לפי סוג פנייה – תובנה קריטית:
התגלה כי לסוג הפנייה והקבוצה שאליה היא מוקצת בתחילה יש השפעה ישירה על סיכוי ההצלחה בטיפול בה – ולכן המלצנו לשפר את מנגנוני השיבוץ ולהשתמש ב־Action Flows חכמים.

התוצאה העתידית- שיפור מדיד בכל פרמטר
✅ הפחתה של מקרים הדורשים מעבר בין צוותים
✅ קיצור זמני טיפול בעשרות אחוזים
✅ שיפור ניכר במדד פתרון בפנייה ראשונה
✅ נראות מלאה של התהליך לכל אורכו
✅ תחילתה של תרבות תהליכית מבוססת דאטה

Celonis לא רק ממפה את התהליך – היא מציעה שכבת פעולה חכמה:

• זיהוי צווארי בקבוק וחריגות בזמן אמת
• המלצות מבוססות בינה מלאכותית לייעול
• אוטומציה של משימות והקצאות
• דשבורדים אינטראקטיביים לניטור רציף
• שילוב תובנות עם כלים חיצוניים כמו GPT ו־Copilot  לניהול תהליך חכם

פרויקט זה מוכיח שהשילוב בין תובנות דאטה, יכולות AI ותפיסה תהליכית מדויקת מסוגל לייצר ערך אמיתי – מהר, מדיד ובאופן בר קיימא.