為提升企業流程運營能力，亞信科技聯合某省運營商推出智能化流程治理運營模式。

本方案旨在引入流程挖掘技術，依托亞信科技AISWare AIRPA產品實現可持續增強的流程治理，助力流程變革，通過任務挖掘桌面錄制的方式采集用戶的操作行為，使用屏幕理解的方式識別出業務流程中的前端業務事件日志，結合業務的后臺數據，形成前后端一體化的流程挖掘數據。

本方案將完成流程可視、瓶頸分析、流程設計以及流程優化四大功能點：

● 流程可視：使用流程發現算法對企業業務流程進行可視化重現，即對事件日志進行處理，生成流程圖數據、計算流程指標并在前臺展現。提供流程及時洞察能力，能夠真實還原業務流程實際執行路徑，不依賴人工調研，可以實時、客觀、持續的了解流程執行情況。

● 瓶頸分析：提供流程問題即時診斷能力、流程瓶頸發現能力，能夠快速定位影響流程運行效率的瓶頸節點路徑并進行原因分析。實現流程維度和業務維度的聯合下鉆分析，協助管理者從流程視角分析業務流程關鍵KPI。

● 流程設計：根據瓶頸分析與流程洞察的過程，發現流程的堵點和瓶頸，智能識別流程中存在的斷點、堵點、卡點，并給出業務優化和重塑的建議，從而推動流程智能化、自動化改造。

● 流程優化：通過對瓶頸處及偏差處的優化，可以對現實流程進行優化，改進現有業務流程，提高流程流暢程度，提高業務轉化效率，比如在合理的節點配置資源及人員，并檢測出任何異常環節，從而發現問題出在哪里。也可以使用自動化手段智能評估流程步驟的自動化程度，從而使用RPA機器人實現更高效的自動化。

由于在軟件系統中發生的每一個動作，不管是由人還是由機器人執行，都會產生一個記錄，這些記錄變成了事件日志。可按順序記錄的系統日志事件為基礎，每個事件指代一個活動，并與特定的業務場景相關聯，將所有事件日志中的附加信息匯總后，形成實際流程的“流程圖”形式的可視信息。當流程可視化展現后，通過流程挖掘技術洞察企業流程的能力，確定理想狀態和實際狀態之間的差距，快速找出效率低下和執行偏差的根本原因。最后，基于分析出的結果進行更深層次的挖掘，從而完成業務流程的優化。

圖1：基于RPA的自動化流程治理方案示意圖

通過對接企業內外部的IT系統，從系統中獲取事件日志，并調用流程挖掘算法完成數據清洗的過程，經過轉化、過濾、清洗，產生可以用于整合的流程事件日志。待事件日志處理完畢后進行可視化展示，從而還原真實業務場景。基于已經還原的業務場景，進行后續的智能分析與智能預測的環節。通過KPI分析、過濾器設置等流程分析工具分析流程中存在的瓶頸，并給出優化的建議。具體包括以下幾個部分：

Step1:業務日志采集

從業務系統獲取日志數據，這些日志會包含事件ID、時間戳、事件名稱、用戶名、系統信息等,是流程挖掘的重要數據源。然后需要對日志數據進行預處理,過濾無效和錯誤信息。

Step2：業務日志映射

基于采集到的業務日志數據，將時間信息、事件信息、客戶信息等關聯到對應的后臺日志事件上，形成前后端一體化的流程挖掘數據，如將客戶編號、產品信息等關聯到對應的后臺日志事件上。這可以為流程挖掘提供更豐富的業務背景信息,得到更準確的分析結果。具體包括：

● 事件關聯：在系統業務日志的每個事件中,增加業務數據的字段,記錄對應的業務信息。例如在“選擇客戶”這個事件中,增加“客戶編號”和“客戶名稱”字段,存儲選擇的客戶信息。這可以方便地關聯業務數據與每個具體的日志事件。

● 案例關聯：為每個系統業務日志案例建立Case ID,在業務數據庫中增加相同的主鍵字段,存儲該案例相關的全部業務數據信息。這樣就可以通過主鍵快速找到一個案例相關的全部業務數據。

● 時間區間關聯：以系統業務日志的時間戳為基準,查找位于同一時間區間內的業務數據庫的記錄,提取這批記錄作為該日志對應的業務數據。

● 規則關聯：根據業務規則,比如“客戶編號-產品編號-區域”等字段的組合必須唯一,來查找與系統業務日志事件匹配的業務數據記錄。

Step3：構建業務流程模型，并可視化展示

本方案中結合遺傳挖掘算法與模擬退火算法等,從日志數據中挖掘出過程Petri網模型、DFG模型、BPMN模型等。聯合使用多模型可以提供流程的全方位視角。同時，生成流程圖數據、計算流程指標并在前臺展現。提供流程及時洞察能力，能夠真實還原業務流程實際執行路徑，不依賴人工調研，可以實時、客觀、持續的了解流程執行情況，可以清晰展示流程步驟和各步驟之間的邏輯關系。

圖2：業務流程可視化示意圖

Step4：流程合規性檢查

流程分析：將還原的業務流程真實走向與預設流程標準進行比對并校驗流程節點及路徑的合規性，通過分析業務數據找出流程中的偏差如耗時過長、重復返工、頻繁中斷等，進而推動后續的進一步優化分析。

瓶頸分析：提供流程問題即時診斷能力、流程瓶頸發現能力，能夠快速定位影響流程運行效率的瓶頸節點路徑并進行原因分析。實現流程維度和業務維度的聯合下鉆分析，協助管理者從流程視角分析業務流程關鍵KPI。

根據流程分析與瓶頸分析的過程，發現流程的堵點和瓶頸，智能識別流程中存在的斷點、堵點、卡點。

圖3：異常流程報錯信息示意圖

圖4：異常流程統計與分析示意圖

Step5：任務挖掘分析

在通過流程分析及瓶頸分析，定位具體問題，隨后通過任務挖掘實現業務級到操作級的深化分析。具體拉通前后臺業務數據，精準定位具體的問題，推懂動后續業務優化和重塑的建議，完成流程智能化、自動化改造。

圖5：任務挖掘分析示意圖

Step6：流程優化

根據流程挖掘和任務挖掘定位到的問題,并提出改進措施。使用RPA可以快速實現流程變更,并再次運行日志記錄來驗證優化成果。這構成了基于RPA的流程挖掘閉環。

圖6：流程優化解決方案示意圖

● 前后端數據一體化，精準識別流程瓶頸：支持業務數據與桌面操作數據聯合分析，既能從全局層面發現業務瓶頸，又能通過桌面操作數據精準查看具體的業務細節，從而識別自動化機會。

本方案可應用在工單運轉流程自動化，加快工單運轉速度。在工單處理流程中，存在流程運轉時間過長的情況。通過將業務流程可視化，掌握工單實際運行效果，并定位到具體的流程卡點，發現在整個流程中存在工單頁面中的描述、標題等信息填寫耗時過長的情況，以及由于處理措施和解決方案的信息輸入，占用時間長，且存在無效內容輸入，導致工單審批失敗或撤回。當定位到具體的問題后，再提供流程優化的建議。具體成效如下：

● 節省人力：可節省大量人力資源投入，在非常短的時間內實現效率提升60%，人力成本節約40%，剔除冗長或無效的業務流程分支，可實現降低IT系統投入，業務周轉率得到有效改善，符合企業管理層提出的提高效率、降低成本的要求。

● 敏捷價值：目前累計探索分析了20+業務流程，目前已實現其中8個流程的分析及優化。以協作配合流程為例，修正3個異常分支，流程運轉時間縮短40%，頁面操作步驟減少20%，大大提高了流程治理效率，切實幫助用戶實現從流程自動化機會發現到流程治理優化的全面升級。