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近日，全球知名咨詢調(diào)查機構(gòu)Quadrant Knowledge Solutions（簡稱QKS）發(fā)布“2021 流程挖掘矩陣”報告。UiPath、Celonis、Signavio（SAP旗下）、IBM、ABBYY 5家RPA廠商被評為領(lǐng)導(dǎo)者；Appian、Kofax被評為挑戰(zhàn)者。

本次共有7家RPA廠商上榜，多數(shù)廠商既是RPA也是流程挖掘領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者。這說明隨著RPA賽道的深入，流程挖掘已成為智能自動化的重要組成部分，是支撐用戶降低自動化使用門檻，洞察自動化需求和提升工作效率的關(guān)鍵點，也是RPA廠商打造技術(shù)競爭壁壘的主要功能之一。

未來，會有越來越多流程挖掘廠商切入RPA賽道，Celonis便是典型跨界廠商，以流程挖掘起家如今已深度布局RPA賽道。

QKS表示，全球組織正通過智能自動化技術(shù)以推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程，流程挖掘技術(shù)在這一過程中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。在流程挖掘加持下，使得大、中、小型企業(yè)降低使用自動化的門檻，并極大提升業(yè)務(wù)效率。廠商們將流程挖掘與各種AI相融合使用，可用于業(yè)務(wù)的建模、發(fā)現(xiàn)、分析等，用智能化方式驅(qū)動企業(yè)發(fā)展。此外，流程挖掘廠商為了擴大市場滲透率，積極與第三方RPA廠商進(jìn)行技術(shù)合作。

什么是流程挖掘

流程挖掘可用于數(shù)字化業(yè)務(wù)的分析、識別和監(jiān)控，以增強端到端的業(yè)務(wù)流程效率。流程挖掘通過對業(yè)務(wù)日志的深度挖掘，將其進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換使得數(shù)字業(yè)務(wù)“可視化”。同時會生成智能化洞察包括：業(yè)務(wù)流程改進(jìn)、KPI監(jiān)控、流程識別、優(yōu)化建議等。流程挖掘有一項重要功能，可識別低級、費時、重復(fù)任務(wù)并給出替換建議，這也是RPA廠商集成流程挖掘原因之一。

流程挖掘為了擴大市場和覆蓋范圍，還與RPA、AI等技術(shù)相融合使用，簡化端到端業(yè)務(wù)流程映射，有助于突破業(yè)務(wù)瓶頸和自動化決策。

AI是流程挖掘重要組成部分，主要用于多事件日志記錄，冗余評估，風(fēng)險預(yù)測，跨平臺數(shù)據(jù)挖掘，時間戳處理和過程分析等功能。

流程挖掘的主要功能

流程挖掘可分為性能挖掘和一致性檢查兩大模塊。性能挖掘主要用于評估業(yè)務(wù)的延遲、時間處理等，以識別、改善現(xiàn)有業(yè)務(wù)模型。一致性檢查主要用于實際業(yè)務(wù)與預(yù)定模型比較，以幫助組織找出業(yè)務(wù)計劃中弱鏈路流程和實際偏差的原因。流程挖掘主要由數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、流程發(fā)現(xiàn)、一致性檢查、流程監(jiān)控和可視化四大功能組成。

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換： 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換是流程挖掘主要功能之一，便于提取、轉(zhuǎn)換和加載數(shù)據(jù)以創(chuàng)建日志模型。該功能還起到數(shù)據(jù)連接器的作用，可直接從ERP、BPM、HCM、CRM、SCM等系統(tǒng)中提取數(shù)據(jù)。

流程發(fā)現(xiàn)： 主要用于發(fā)現(xiàn)和搜集業(yè)務(wù)日志，以創(chuàng)建詳細(xì)的流程圖和流程模型，是數(shù)字業(yè)務(wù)可視化關(guān)鍵技術(shù)。同時支持多級流程挖掘，可在單個綜合模型中映射多個派生過程?？梢曰ハ啾容^并發(fā)現(xiàn)進(jìn)程，以識別重復(fù)數(shù)字任務(wù)并找出自動化機會。

一致性檢查： 該功能將事件日志與參考模型進(jìn)行比較找出業(yè)務(wù)偏差，使組織能夠識別過程偏差并從事件日志中消除重復(fù)或冗余業(yè)務(wù)流程，從而提高效率。同時還會找出任務(wù)偏差的根本原因。此外，它還能夠檢查業(yè)務(wù)合規(guī)性，保持業(yè)務(wù)鏈條的合法性。

流程監(jiān)控和可視化： 該功能可實時監(jiān)控業(yè)務(wù)流程，洞察業(yè)務(wù)發(fā)生的變化以及產(chǎn)生的影響，所有監(jiān)視數(shù)據(jù)以可視化呈現(xiàn)。支持實時KPI監(jiān)控功能，使用戶可以提高流程性能，增強業(yè)務(wù)洞察力。此外，還提供預(yù)測功能，在用戶實時業(yè)務(wù)流程之前，通過仿真模型完成業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)預(yù)測。

流程挖掘技術(shù)趨勢

流程挖掘與更多AI、機器學(xué)習(xí)技術(shù)相融合使用： 這些技術(shù)在日志分析、捕獲數(shù)據(jù)、提供見解、業(yè)務(wù)識別等流程中發(fā)揮重要作用。

流程挖掘是實現(xiàn)智能自動化必備技術(shù)： 智能自動化想實現(xiàn)更大規(guī)模部署，執(zhí)行超復(fù)雜端到端自動化業(yè)務(wù)流程，提升自動化效率皆離不開流程挖掘的支持。

流程挖掘與RPA、任務(wù)挖掘等技術(shù)進(jìn)行集成和合作： 流程挖掘在RPA項目實施過程中發(fā)揮著重要作用。業(yè)務(wù)識別仍然是目前各大組織應(yīng)用RPA主要挑戰(zhàn)之一，經(jīng)常花費大量時間手動找出適合自動化的業(yè)務(wù)流程，但效果很不理想。而流程挖掘可有效補充這一缺口。

流程挖掘與數(shù)字孿生： 通過流程挖掘，組織可實現(xiàn)業(yè)務(wù)流程可視化，這也是構(gòu)建數(shù)字孿生的基本要求。組織正在通過數(shù)字孿生提升資產(chǎn)管理、處理復(fù)雜數(shù)據(jù)等業(yè)務(wù)效率。

流程挖掘未來發(fā)展趨勢

隨著RPA、AI、ML等新興技術(shù)的興起，增加了對流程挖掘的應(yīng)用。流程挖掘可有效幫助組織洞察業(yè)務(wù)流程，使業(yè)務(wù)流程實現(xiàn)可視化，找出業(yè)務(wù)流程差異等。在流程挖掘的加持下，RPA項目的成功率將大大提升。

此外，AI驅(qū)動的流程挖掘?qū)⑻峁┚哂蓄A(yù)測性、描述性、診斷和規(guī)定分析的功能，有助于提高復(fù)雜組織運營的效率和透明度，有效減少業(yè)務(wù)的復(fù)雜度。

雖然RPA和任務(wù)挖掘使許多組織受益，但分析層面不足。任務(wù)挖掘、RPA和流程挖掘的技術(shù)整合，使企業(yè)能夠彌合差距以提升整體自動化生命周期的效率。未來，隨著中小型市場組織的滲透率增加，流程挖掘市場將迎來大幅度增長。

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