「流程挖掘」對于多數企業來說還是一項陌生的技術，特別是在業務應用場景方面一直比較模糊。

「RPA中國」通過對Celonis、SAP、微軟、IBM、UiPath、容智信息、藝賽旗、弘璣Cyclone、實在智能、望繁信、凡得科技、QPR、九科信息和Fluxicon等國內外10多家知名廠商的實際應用案例做了研究匯總，整合出24個應用場景，為企業應用流程挖掘實現數字化轉型提供借鑒。

本文用簡單易懂的方式，為大家介紹一下其技術概念、應用場景、以及對企業實施這項技術能帶來哪些豐厚收益。
 

01

什么是流程挖掘

流程挖掘主要通過對ERP、CRM等系統數據日志的智能分析，幫助企業快速識別數字業務流程中的瓶頸、異常、斷點、“黑暗數據”等，同時具備業務流程優化、KPI監控、流程識別、自動化機會識別、業務操作監控、優化建議等功能。

簡單來說，流程挖掘就像為企業拍“核磁共振”， 可以診斷各種疑難雜癥，并開出有效地解決“藥方”。

流程挖掘已成為企業實現數字化轉型、RPA廠商降低使用門檻加速場景化落地必備工具之一。因為，流程挖掘可以幫助企業梳理、識別，復雜、冗長、多層級的數字業務流程，并清晰掌握其未來走勢和瓶頸所在。

02

通用業務場景

自動化機會發現：通過捕獲業務流程的頻率、交互、業務流程路徑等，幫助應用RPA的企業快速識別自動化的機會，從而加速RPA項目落地。

優化業務流程：通過對ERP、CRM等系統事件日志的分析，可識別業務流程的能效瓶頸并給出有效解決方案，進而重塑業務流程執行標準，達到優化、降本增效的目的。

一致性檢查：該功能可以檢測員工的業務執行流程是否符合公司標準，例如，采購業務需要根據所購項目的價格和性質獲得不同部門的批準。此外，還能分析不合格業務的偏差原因。

業務流程模擬：通過該功能企業可以對業務流程進行模擬，同時可以預測其未來走勢，以增強業務效率和客戶體驗。例如，通過該功能客戶可以預估，企業會何時處理其貸款申請。

人為因素挖掘：流程挖掘提供的“業務流程架構圖”中，可以清晰看到哪些業務流程受到人為因素干預，從而影響整個業務的效率。

03

銷售場景

縮短銷售周期：從訂單到訂單的流程可能需要很長時間，這導致回收賬款時間增加。企業通過流程挖掘可發現深度原因（除客戶惡意賴賬），并對業務流程進行優化縮短銷售周期。

提升銷售轉化率：流程挖掘為銷售人員提供了豐富的見解，例如，客戶反饋、商品點擊、下單率等，從而提升銷售轉化。

從訂單到收款：流程挖掘可以智能分析，從客戶下訂單到公司收付款、發貨的所有業務流程，并分析業務低效的原因和解決方法。

提升交貨時間：流程挖掘可以挖掘商家交貨延遲的原因，提升交貨時間和客戶滿意度。

訂單取消原因：流程挖掘通過對銷售過程的深度挖掘，例如，客戶是否將商品放進購物車，瀏覽商品和跳出時間，從而分析出商品取消的原因。

04

ERP等辦公場景

降低ERP實施風險：企業通過流程挖掘可有效降低新ERP的實施風險。例如，某家大型汽車公司需要從其傳統ERP平臺，遷移到新的基于云平臺。通過流程挖掘來分析，未記錄的服務進入流程后是如何執行的，以便在將流程轉移到新的ERP工具之前，記錄和改進關鍵業務步驟降低項目實施風險。

降低ERP維護、開發成本：流程挖掘可以深度挖掘ERP業務流程中所存在的偏差和低效原因，降低維護和新業務的開發成本。

發現ERP業務延遲原因：通過流程挖掘對業務流程的智能分析，可以了解業務延遲的根本原因。例如，為什么發票總是延遲開出。

05

金融

評估效績：通過流程挖掘對供應商關系管理系統進行深度挖掘，可查看每一家供應商的交付時間、服務質量和成本KPI等，進而篩選出表現更好的廠商。

管理現金流：可識別和減少重復付款，分析按時付款、訂單流程等。例如，德國電信公司通過流程挖掘節省了6600萬歐元，并將完美采購訂單從73%提升至85%。

分析交易行為：金融交易是一個非常復雜、冗長的流程，并且其中還夾雜著一些人為因素。通過流程挖掘可以最大限度地分析每一筆交易的行為、類型是否符合公司規定。從而減少一些非法交易和洗黑錢。

06

審計

縮短審計時間：會計師事務所通過流程挖掘可縮短審計時間，例如，安永通過流程挖掘將客戶審計工作從數月降低至幾天的時間。

風險識別：流程挖掘為企業提供了豐富的數據見解，幾乎涵蓋審計的所有范圍，可以幫助審計人員快速識別有風險的業務流程。

07

銀行

抵押貸款：抵押貸款是一個非常復雜的業務流程，需要多個部門協同才能完成。通過流程挖掘可快速識別低效、延遲的業務步驟，從改善客戶體驗、部門之間的協作效率。

08

保險

風險評估：通常保險公司是通過計算潛在客戶索賠的可能性，來設定他們的保費金額。如果金額太高會失去客戶，金額太低則會虧本。流程挖掘通過分析現在和歷史數據，以指定最合理的風險評估報告和保費金額。

業務合規：流程挖掘會分析保險業務的成本、時間、金額、報告等內容，以查看員工在執行業務流程中是否符合標準。

09

制造

提升生成效率：流程挖掘通過分析數字業務流程（例如，數字孿生），從而找出車間制造低效的原因并進行優化提升效率。

10

倉儲

降低倉儲成本：大型電商企業有多個物流倉儲，如果沒有科學的管理方法會造成物流損失。通過流程挖掘可以將所有倉儲的數量、物理位置、運輸能力呈現出來，從而降低維護成本提升貨物運輸效率。

11

教育

改善學習、教學體驗：通過流程挖掘深度分析學生在平臺的交互動作和學習細節，例如，跳出平臺時間、課程瀏覽時間等，以改善學習、教學體驗。

以上案例只是流程挖掘的部分應用場景，隨著更多行業、企業應用的深入，將會開發出更多的應用場景，幫助企業加速數字化轉型進程。

繼續閱讀：

未經允許不得轉載：RPA中國 | RPA全球生態 | 數字化勞動力 | RPA新聞 | 推動中國RPA生態發展 | 流 > 流程挖掘24個應用場景介紹，涵蓋銷售、金融、財務等領域