2023年2月27日國家正式發(fā)布了《數(shù)字中國建設(shè)整體布局規(guī)劃》，指出建設(shè)數(shù)字中國是數(shù)字時代推進(jìn)中國式現(xiàn)代化的重要引擎，是構(gòu)筑國家競爭新優(yōu)勢的有力支撐，為加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)出了明確號令。

隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)，流程挖掘技術(shù)逐漸成為企業(yè)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程的重要手段。本文旨在探討流程挖掘技術(shù)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用價值，并分析其未來發(fā)展方向。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的“四化”框架及典型特征

01 數(shù)字化轉(zhuǎn)型之痛

數(shù)字化轉(zhuǎn)型是當(dāng)今商業(yè)領(lǐng)域中的一場全球性的變革，將傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)變?yōu)楦屿`活、高效和創(chuàng)新的形式。這一趨勢是由迅猛發(fā)展的數(shù)字技術(shù)和信息化手段推動，包括云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能以及近期備受矚目的大模型等。數(shù)字化轉(zhuǎn)型是個長期的過程，既是技術(shù)問題，也是管理問題。事實上，無論企業(yè)規(guī)模大小，業(yè)態(tài)如何，在這個過程中通常都會經(jīng)歷三個階段：

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的三個階段

數(shù)字化轉(zhuǎn)型的難點在于怎么實現(xiàn)數(shù)字化運營，即第二階段，這主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)、流程孤島，精益化管理和自動化作業(yè)三個方面。這些問題與流程緊密相關(guān)，因此流程挖掘成為根本解決這些問題的關(guān)鍵：

1、數(shù)據(jù)、流程孤島：由于企業(yè)的業(yè)務(wù)流程涉及多個環(huán)節(jié)，信息化很難一蹴而就，往往是按系統(tǒng)或模塊逐步搭建。不同的系統(tǒng)及模塊，倘若在信息交互上不能聯(lián)通，就會成為一座座孤島，大大降低作業(yè)效率，因此系統(tǒng)間需要連接起來。

2、精益化管理：系統(tǒng)的迭代，是由粗到細(xì)的。同樣，業(yè)務(wù)的升級也是由粗到細(xì)。在人工作業(yè)階段，由于存在明顯的效率瓶頸及能力邊界，業(yè)務(wù)信息的記錄無法做到精細(xì)化，從而導(dǎo)致業(yè)務(wù)的決策也無法精細(xì)化。通過借助更先進(jìn)的系統(tǒng)工具，業(yè)務(wù)的精細(xì)化決策成為可能。

3、自動化作業(yè)：一些機(jī)械的、重復(fù)性的、邏輯簡單的工作流，可以通過RPA系統(tǒng)實現(xiàn)自動化的處理。

02 流程挖掘概述

引用“流程挖掘之父”、德國亞琛工業(yè)大學(xué)Wil van der Aalst 教授的話，“Process Mining The bridge between process science and data science.”流程挖掘是鏈接流程科學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)的橋梁。

流程挖掘?qū)W科定位（圖源于網(wǎng)絡(luò)）

可見流程挖掘不僅僅是門技術(shù)，還是一門學(xué)科，涉及流程科學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)的方方面面。在實際應(yīng)用中，我們應(yīng)該結(jié)合實際情況，綜合應(yīng)用相應(yīng)知識、算法、工具，最大限度地發(fā)揮其價值對業(yè)務(wù)流程進(jìn)行優(yōu)化和持續(xù)改進(jìn)。

同時，Gantner也把流程挖掘作為超自動化的技術(shù)之一，未來這種超自動化的技術(shù)組合運用，是發(fā)現(xiàn)、衡量、優(yōu)化和管理整個企業(yè)的工作流和業(yè)務(wù)流程的重要技術(shù)構(gòu)成，通過超自動化來加速企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程是未來的趨勢。

03 流程挖掘技術(shù)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的應(yīng)用

1、首先，要理解流程是一套完整的端到端為客戶創(chuàng)造價值的活動連接的集合。其次，依照APQC (American Productivity & Quality Center）定義的流程管理行業(yè)標(biāo)準(zhǔn) ，流程管理框架 Process Classification Framework (PCF)，共分為5級，如下圖所示：

流程管理框架PCF

需要說明的是，通常情況下5級框架，基本可以滿足我們的需求。對于復(fù)雜的流程，可增加子流程一層，也就變成了6級框架。這里，為了便于讀者理解，我們以證券行業(yè)舉例說明。它的一級流程有投行業(yè)務(wù)、固收業(yè)務(wù)、經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)、自營業(yè)務(wù)、營運中心、資產(chǎn)托管、財務(wù)、人力、科技等。我們再以資產(chǎn)托管為例，從L1-L5剖析整個流程管理框架：

資產(chǎn)托管L1-L3 流程管理框架

資產(chǎn)托管-估值做賬L3-L5 流程管理框架

從上述L5任務(wù)流可見，這是非常細(xì)節(jié)的操作流程，常見的RPA場景即實現(xiàn)的是這種自動化作業(yè)。L4 就是流程的節(jié)點，每個節(jié)點都可能通過RPA實現(xiàn)自動操作。這樣，我們就可以梳理出L3-L5中哪些節(jié)點可以用RPA，形成新的人機(jī)協(xié)同流程。結(jié)合流程優(yōu)化，即可實現(xiàn)所謂的流程再造。

2、數(shù)字化轉(zhuǎn)型是從“系統(tǒng)驅(qū)動”到“流程驅(qū)動”再到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的演變。上面曾提到，數(shù)字化轉(zhuǎn)型分為三個階段，分別是信息化建設(shè)、數(shù)字化運營和智慧化管理，這里就詳細(xì)說下每個階段的重點：

（1）信息化建設(shè)：實現(xiàn)線上化、云化，主要涉及系統(tǒng)建設(shè)，如ERP、CRM、MES系統(tǒng)等，以及IOT物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)。企業(yè)在這一階段，通過良好的系統(tǒng)建設(shè)實現(xiàn)核心業(yè)務(wù)線上化和云化。這部分我們通常理解為系統(tǒng)驅(qū)動。

（2）數(shù)字化運營：這個階段要解決的是信息化建設(shè)中存在的數(shù)據(jù)孤島、流程孤島問題，從業(yè)務(wù)流程的視角，打通數(shù)據(jù)、部門的壁壘，實現(xiàn)業(yè)務(wù)協(xié)同和運營的數(shù)字化。這是當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重點和難點。

通常，大多數(shù)RPA的場景建設(shè)，過于關(guān)注L5的任務(wù)自動化，缺乏對L3流程的視角，從L4各個流程節(jié)點全面設(shè)計，更缺乏從卓越運營的角度，實現(xiàn)整個業(yè)務(wù)流程管理的數(shù)字化建設(shè)。如下圖七所示：構(gòu)建超自動化的業(yè)務(wù)運營管理平臺的核心思路，就是把卓越運營、流程服務(wù)、超自動化有機(jī)地結(jié)合起來，實現(xiàn)數(shù)字化運營。這部分我們通常理解為流程驅(qū)動。

構(gòu)建超自動化的業(yè)務(wù)運營管理平臺的核心思路

（3）智慧化管理：在實現(xiàn)數(shù)字化運營的過程中，企業(yè)積累了海量優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，包括業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和流程數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)又和業(yè)務(wù)流程L3-L5緊密相連，通過人工智能和大數(shù)據(jù)技術(shù)，尤其是大模型的加持，形成行業(yè)垂直領(lǐng)域的大模型，實現(xiàn)人工智能的應(yīng)用從被動變成主動服務(wù)，使流程變得更加智能，例如智能決策、創(chuàng)新輔助、智能引導(dǎo)、智能預(yù)警、智能調(diào)度等。這部分我們通常理解為數(shù)據(jù)驅(qū)動。

3、場景挖掘和流程優(yōu)化

（1）場景挖掘：在To B服務(wù)中，通常我們要幫助客戶進(jìn)行場景挖掘。這里的場景通常指的流程挖掘或者任務(wù)挖掘，關(guān)于他們的區(qū)別參見下圖：

流程挖掘、任務(wù)挖掘的區(qū)別與聯(lián)系

金智維在RPA領(lǐng)域十多年的經(jīng)驗積累中，總結(jié)了一系列場景挖掘的方法，可針對不同的客戶，不同業(yè)務(wù)，不同階段，綜合使用這些方法，獲得較高的投資回報率。

場景挖掘的方法

（2）流程優(yōu)化：

流程優(yōu)化是專業(yè)度比較高的環(huán)節(jié)，國際上比較成熟的有精益、六西格瑪、卓越運營等方法論，通常經(jīng)過培訓(xùn)的業(yè)務(wù)人員、IT人員，在專家的指導(dǎo)下可以進(jìn)行初級程度的流程優(yōu)化。

六個西格瑪方法論

精益方法論

卓越運營方法論

04 挑戰(zhàn)和未來發(fā)展方向

通過本文的研究，我們可以得出以下結(jié)論：流程挖掘技術(shù)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中具有重要的應(yīng)用價值，并且隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，其應(yīng)用范圍將更加廣泛。不過盡管流程挖掘技術(shù)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中具有廣泛的應(yīng)用價值，但也面臨著一些技術(shù)挑戰(zhàn)。例如，如何處理大規(guī)模數(shù)據(jù)、如何保障數(shù)據(jù)安全等。

針對上述問題，金智維也提出了對未來研究的建議：需要加強對數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的研究，并進(jìn)一步完善流程挖掘技術(shù)的應(yīng)用場景。未來，金智維也將持續(xù)探索流程挖掘技術(shù)，重點研究更多行業(yè)應(yīng)用場景，為企業(yè)帶來更多可見、可量化的業(yè)務(wù)價值。

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