流程挖掘行业发展报告（2023）.pdf

目录目录编写单位.I前言.II术语和定义.III一、多重机遇构筑流程挖掘行业发展基石.1(一)顶层设计不断完善，夯实企业数字化转型政策基础.1(二)流程价值凸显，企业流程挖掘需求逐渐明晰.2(三)流程数字化技术发展迭代，流程挖掘技术应运而生.3二、流程挖掘核心技术能力.4(一)流程发现.4(二)合规性检查.5(三)性能分析.5(四)流程优化.6三、流程挖掘加速赋能企业数字化转型.6(一)流程挖掘推动企业流程数字化深刻变革.6(二)流程挖掘全球商业化应用加速，国内市场厚积薄发.8(三)流程挖掘工具趋于丰富，各领域应用持续深化.9四、流程挖掘行业发展面临多方面挑战.15(一)需求侧：流程挖掘成效不易衡量，融入企业流程管理体系待探索.15(二)供给侧：产品同质化较严重，产品能力难以明确衡量.16(三)技术侧：突破技术瓶颈，多方面提升挖掘和分析应用潜力.18五、流程挖掘行业发展趋势展望.19(一)流程挖掘技术优势加速积累.19(二)流程挖掘市场前景一片蓝海.20(三)流程挖掘行业生态日臻完善.21I编写单位编写单位中国信息通信研究院云计算与大数据研究所中国联合网络通信集团有限公司中国联合网络通信有限公司软件研究院联通数字科技有限公司中国电信股份有限公司全渠道运营中心中原银行股份有限公司山东理工大学北京璇星科技有限公司泛微网络科技股份有限公司北京炎黄盈动科技发展有限责任公司亚信科技（中国）有限公司德勤企业咨询（上海）有限公司北京凡得科技有限公司上海精鲲计算机科技有限公司II前言前言在企业全面数字化转型过程中，流程作为企业中一系列创造价值的活动组合，对解决信息化时代企业各业务系统相互交织造成的业务独立、数据孤岛等问题起到至关重要的作用。随着以云计算、大数据、人工智能等为代表的数字技术迅猛发展，各类适应业务流程不同需求的新产品新工具层出不穷，为企业进一步推动流程数字化转型创造了条件。流程挖掘是一种新兴的跨数据挖掘、机器学习、过程建模与分析等领域的综合学科，它以业务系统事件日志为基础，从流程运行过程中提取数据、发现关键因素，以揭示企业业务实际执行的情况，并以此诊断和分析在实际流程中的问题，赋能企业流程优化和增强。当前，流程挖掘市场的高速发展已经成为全球公认的趋势，而目前中国流程挖掘行业尚处于市场启蒙期。本报告主要面向有流程数字化转型需求的企业及相关数字化服务商，梳理流程挖掘技术发展态势，剖析流程挖掘市场发展环境，展望流程挖掘行业发展前景。一方面为数字化转型企业因地制宜建设流程挖掘能力提供参考指引，另一方面帮助数字化服务商提升流程挖掘产品服务水平，促进行业健康有序发展，助力企业数字化转型提速升级。III术语和定义术语和定义下列术语和定义适用于本报告。1、流程：一组将输入转化为输出的相互关联或相互作用的活动。2、流程挖掘：一种新兴的跨数据挖掘、机器学习、过程建模与分析等领域的综合学科，以业务系统事件日志为基础，将事件日志转化为可视化流程模型，并以此定位和分析在实际执行过程中的业务流程问题，展现流程绩效及流程合规性，辅助企业决策。3、流程发现：在不使用任何先验信息的条件下从业务系统事件日志中发现流程模型。4、合规性检查：一种分析流程模型和流程实际执行期间记录的事件日志之间关系的技术。5、流程性能分析：对流程及其变体进行排序、筛选和展示，对流程性能指标进行钻取、校验和分析，以分析流程时效，发现流程中的性能瓶颈。6、流程优化：根据合规性检查和流程性能分析结果，对流程各环节及其性能指标进行重新梳理和设计，从而改进现有流程中存在的问题，提高流程运行效率。1一、多重机遇构筑流程挖掘行业发展基石(一)顶层设计不断完善，夯实企业数字化转型政策基础(一)顶层设计不断完善，夯实企业数字化转型政策基础近年来，数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正在成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。数字时代下，产业数字化发展与企业数字化转型已成为当前我国数字经济发展的主要内容，全面推进数字化转型已经成为各大企业、各大行业乃至全社会的共同目标。党的十八大以来，我国已形成横向联动、纵向贯通的数字经济战略体系，为我国推动数字经济健康发展提供了清晰完整、分工明确的实施路径。中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要单列“加快数字化发展，建设数字中国”篇章，明确提出以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。国务院“十四五”数字经济发展规划指出要全面系统推动企业研发设计、生产加工、经营管理、销售服务等业务转型，全面整合企业内部信息系统，强化全流程数据贯通，加快全价值链业务协同。工业和信息化部工业互联网创新发展行动计划(20212023年)提出要推动重点行业企业打通内部各管理环节，打造数据驱动、敏捷高效的经营管理体系，为促进企业数字化转型、推动流程管理方式变革做出了顶层战略安排。2图 1企业数字化转型相关政策(二)流程价值凸显，企业流程挖掘需求逐渐明晰(二)流程价值凸显，企业流程挖掘需求逐渐明晰在企业全面数字化转型过程中，如何将企业各经营环节乃至整个业务流程的物理信息有效链接，形成有价值的数字资产，最终赋能企业商业价值重塑，是企业开展数字化转型的重点工作方向。在此背景下，流程数字化转型成为串联企业各模块数字化转型的核心环节，并已成为企业建立持续竞争优势的重要方式。一方面，随着企业业务的快速扩展，传统的流程管理方式在面对跨组织跨部门的业务活动互联互通时显露出不足。另一方面，由于设计运营体系割裂，流程设计和运营模块无法快速衔接，逐渐导致设计的流程与实际业务流程之间存在鸿沟，流程变体种类繁多难以辨识。此外，业务流程不断交织，造成流程瓶颈和堵点问题突出，使得流程高可读性和快速迭代等需求显著提升，对复杂流程的梳理和改造需求愈发迫切。流程挖掘为解决以上流程数字化转型中的痛难点问题提供了有效途径，部分走在数字化转型前列的企业依托流程数字化技术启动了流程治理专项工作，致力于推动业务流程资源的有效整合，促进3全流程变革与业务重组，以提升流程运行效率，深挖端到端业务流程价值。(三)流程数字化技术发展迭代，流程挖掘技术应运而生(三)流程数字化技术发展迭代，流程挖掘技术应运而生伴随着科学管理的出现及管理科学的发展，流程管理作为管理本身的一个属性，也自发地萌发和发展，出现了一系列流程管理方法和技术。其中最有代表性的是甘特（Gantt）对泰勒（Taylor）的“方法和过程分析”作图形化演示，发明了甘特图。直到今天，这一技术还被大量地运用。图 2流程规范、技术演进路线图随着云计算、大数据、人工智能等数字技术不断取得突破和创新，企业数字化转型更加强调打破技术和业务的壁垒，实现业技融合。具体到企业流程的数字化转型上，就是要通过架构思维，整体、全面、结构化梳理业务场景，打造内外部业务流程贯通、覆盖业务流程全生命周期的数字化管理平台。以数字化、网络化、智能化为特征的新一代数字技术为企业进一步推动流程数字化转型创造了条4件，各类适应业务流程不同需求的新产品新工具层出不穷，于是在业务流程管理BPM的基础上，业务流程挖掘、流程自动化等新的技术应用方式应运而生。二、流程挖掘核心技术能力流程挖掘技术的核心理念是贯穿企业流程执行的全生命周期，并从流程运行过程中提取数据、发现关键因素，以揭示企业业务实际执行的情况。流程挖掘始于对企业信息系统（如ERP、CRM等）中业务执行行为的记录，而这样的执行信息通常是以事件日志的形式保存。以事件日志为基础，流程挖掘包括下列主要能力：流程发现、合规性检查、性能分析和流程优化。此外，广义上的流程挖掘技术还涵盖了流程预测、流程仿真等内容。图 3流程挖掘核心技术能力(一)流程发现(一)流程发现流程发现是指在不使用任何先验信息的条件下从事件日志中发现流程模型，主要包括数据预处理、数据建模等环节。在对业务系统中产生的事件日志进行挖掘之前，需要对日志数据进行预处理，5常见的预处理技术包括噪声过滤和轨迹聚类等。数据建模则是指将事件日志数据采用流程发现算法建立可视化的流程模型。经典的流程发现算法包括Alpha Miner、Heuristic Miner、Inductive Miner、Split Miner等。Alpha Miner算法在2000年提出，是流程发现的第一个算法，2003年，Heuristic Miner（启发式挖掘算法）被提出，是继Alpha Miner之后又一经典的流程发现算法。(二)合规性检查(二)合规性检查合规性检查（也称一致性检查）是一种分析流程模型和流程实际执行的事件日志之间关系的技术。它将事件日志与流程模型中的活动关联起来，对它们进行比较，以找出事件日志和流程模型之间存在的偏差。合规性检查可以用于评估流程发现算法，发现实际操作中未按照预期执行的流程，也可用于改进和修复流程模型。当前最受关注的合规性检查技术包括基于托肯重演的合规性检查方法和基于对齐的合规性检查方法。(三)性能分析(三)性能分析流程性能分析通过对流程及所有变体进行多维度排序、筛选过滤和分类展示，能够图形化展示流程性能指标的钻取结果，自动对流程指标进行校验和分析，并结合KPI等指标深入分析流程时效，发现流程中的性能瓶颈。进一步地，通过建模、信息提取等技术分析实际流程执行过程中遇到的具体问题，找到某些流程运行风险背后的原因及其相关因素，并提出对应的解决和优化方案以避免或缓解风险。6(四)流程优化(四)流程优化流程优化是根据合规性检查和流程性能分析结果，对流程各环节及其指标进行重新梳理和设计，从而改进现有流程中存在的问题，提高流程运行效率。与传统的流程优化方法相比，基于流程挖掘技术的流程优化以业务系统事件日志为依据，能够更有针对性地对流程运行中的特异性指标进行设计和改造，例如频率、时间、资源等。此外，还可以通过向流程模型添加新的视角或使用基于流程上下文的信息来扩展流程模型，实现对流程模型的增强，从而更好地反映真实的流程执行情况。三、流程挖掘加速赋能企业数字化转型图 4流程挖掘加速赋能企业数字化转型(一)流程挖掘推动企业流程数字化深刻变革(一)流程挖掘推动企业流程数字化深刻变革流程挖掘技术作为复杂流程辨析和改造的利器，被誉为检视业务流程的“X光机”，在企业数字化转型过程中起到重要的数据驱动作用。7对企业管理者而言，流程挖掘解决了流程碎片化问题，为企业业务流程运行情况提供了有效的评估工具。如今，大量企业正面临着各种业务系统相互独立、流程复杂交织等问题，经营管理人员难以高效获取统计指标，无法及时精确衡量工作落地成效。流程挖掘通过发挥业务系统沉淀的日志数据价值，对业务流程整体运行情况提供可视化端到端透视，为企业管理人员和流程管理者提供更多新信息和新视角，辅助决策者采取恰当的方案推动业务流程标准化，驱动业务流程管理的全生命周期实现效能提升。对企业业务人员而言，流程挖掘将他们从繁重的数据工作中“解放”出来，帮助业务人员发现更多自动化机会。很多企业的IT部门或流程管理部门在面对海量的业务流程需求时，主要依赖人工导出、分析、计算、汇总数据，工作任务非常繁重，也缺乏成熟的监管体系。而流程挖掘技术可以为帮助其了解真实流程的执行情况，并通过流程数据精准评估出哪些业务可以实现部分自动化或完全自动化，为企业各项业务的进一步数字化转型创造条件。图 5流程挖掘作用及应用成效8(二)流程挖掘全球商业化应用加速，国内市场厚积薄发(二)流程挖掘全球商业化应用加速，国内市场厚积薄发流程挖掘技术的商业化应用起源于学术研究。早在1998年，埃因霍芬理工大学的Wil van der Aalst教授就开展了关于“数据挖掘技术与业务流程管理进行结合的可能性”相关研究，并于2000年提出了首个流程挖掘算法Alpha Miner。2007年，世界上首个流程挖掘服务商Futura PI成立，并于次年被Gartner评为业务流程管理领域的新秀企业。2009年，Wil教授首次提出了流程挖掘（Process Mining）的概念，流程挖掘技术开始在产业界崭露头角。图 6流程挖掘技术应用演进在全球市场方面，2011年德国企业Celonis的崛起，正式开启了流程挖掘的商业化道路。2022年8月，Celonis再次获得10亿美元D轮融资，其估值达到近130亿美元，毫无疑问成为流程挖掘行业的“独角兽”。目前，Celonis的企业客户超过2500家，遍布西门子、可口可乐、花旗银行、戴尔等世界知名500强企业。此外，IBM、SAP、UiPath等服务商也纷纷通过收购流程挖掘公司等方式进入流程挖掘市场。9流程挖掘在海外市场已经形成了完整的咨询和实践体系，并成功实现了商业化价值落地。根据Gartner相关研究显示，2022年全球流程挖掘市场规模达到逾10亿美元，预计到2025年将达到22.5亿美元，从2021年到2025年将以超过30%的复合年增长率增长。德勤相关调研数据也显示，全球市场对流程挖掘的需求持续保持高位，已经应用流程挖掘的企业中，84%的企业认为产生了预期价值，主要体现在流程透明化、流程优化、流程效率提升等方面。可以说，流程挖掘市场的高速发展已经成为全球公认的趋势。目前中国流程挖掘行业尚处于市场启蒙期，商用实践案例较为有限。在应用侧，仅少数大型企业或机构对流程挖掘进行了尝试性的投入，众多关注流程挖掘的企业处于观望状态，流程挖掘市场生态仍处于构建阶段。而在供给侧，国内的流程挖掘产品也大多处在起步探索阶段，尚未完全成熟。但可以看到的是，国内企业对流程挖掘的认知度正在逐渐提高，相关服务商也正在加快产品研发与场景化融合应用，推动我国流程挖掘商用实践迈向新的阶段。(三)流程挖掘工具趋于丰富，各领域应用持续深化(三)流程挖掘工具趋于丰富，各领域应用持续深化虽然我国流程挖掘行业尚处于启蒙期，但在流程挖掘技术的持续推动下，已经涌现出了一批将流程挖掘工具应用于流程数字化转型的领先企业，并在企业流程梳理和改造方面取得了明显成效。当前，流程挖掘技术已经广泛应用于金融、保险、电信、医疗、消费、物流等各行业，赋能企业经营管理各方面数字化转型的全方位提升。10专栏 1：流程挖掘技术助力中国联通 IT 需求流程变革专栏 1：流程挖掘技术助力中国联通 IT 需求流程变革中国联通集团针对 IT 需求流程重难点问题，通过形成专题攻坚任务，由流程治理办公室牵头梳理问题，制定规划及变革方案，推动 IT 落地并组织效果验证。在总部各业务部门和省分公司的配合下，成功实现了流程治理成效的显性化落地。在调研过程中，流程治理办公室历时 23 天，最终收集整理问题 107 个，并通过流程管理平台预梳理流程 29 条，汇总整理后形成有效流程 50 条，完成 46个职能流程的端到端串接，基于端到端流程视角从组织断点、系统断点、信息断点完成了流程结构性分析。采用流程挖掘技术对需求流程进行绩效性能分析，提取系统数据 3 万条，取样需求 4422 个，对流程时效、现有考核指标情况、需求退单率、不满意工单率等维度进行了深入的分析与挖掘，识别流程瓶颈与堵点，结合结构性分析结果与一线问题调研，形成了整体优化方案。通过在集团统一的数字化研发平台进行流程固化，中国联通集团成功实现了统一需求流程、预评估线上化、端到端流程贯通。随着需求流程变革的完成，需求支撑效率得到显著提升，需求提出阶段时长降低 58%，评估效率提升 10%；需求支撑质量得到提升，退单率同比下降 92%，上线效果同比上升 1%；需求支撑感知得到提升，需求提出操作步骤从 16 步降低至 5 步；需求支撑效益得到提升，工单处理时长同比下降 4.3%。专栏 2：中国电信运用流程挖掘改善厅店受理耗时专栏 2：中国电信运用流程挖掘改善厅店受理耗时2023 年，压降受理耗时、提升客户业务办理满意度，是中国电信集团的重要目标之一。实际运营管理中，中国电信全渠道运营中心引入 AI 流程挖掘技术，搭建流程挖掘平台“指针”，将点状的受理系统日志数据串联成业务受理流程，挖掘出数据中的信息价值，实现对业务受理效能的数字化监控分析。该平台利用流程分析能力，监控业务受理耗时、超时订单量、超时订单占比等全局数据，并支持从集团、省、市、到厅店和一线厅店人员的下钻分析，结合系统的“路径分析”11能力，可精准定位和诊断受理流程中的卡点、堵点，智能化分析原因。平台支持时间维度、地域维度和环节维度的分析，可持续监控运营策略的优化效果，为策略效果评估和迭代优化提供数据依据。通过使用“指针”平台进行受理流程的分析和优化，中国电信厅店受理耗时得到明显压降。以中国电信北京分公司千兆宽带融合移动产品为例，优化后，受理时长可压缩在 7 分钟以内；以中国电信湖北分公司襄阳市长虹营业厅为例，优化后，受理时长压缩到 8.39 分钟，耗时压降 16%。专栏 3：中原银行信贷流程智能优化项目专栏 3：中原银行信贷流程智能优化项目公司信贷业务作为银行的主要利润来源，其经营状况直接影响银行安全性、流动性和营利性目标的实现，因此如何提升公司信贷流程质效、优化客户体验成为各大银行探索的重点与难点。面对公司信贷业务存在的业务流程复杂、涉及部门繁多、人工审批繁复等痛难点，为提升业务质效、压减流程耗时，中原银行利用流程挖掘技术重塑打造了公司授信业务智能运营优化体系。中原银行利用流程挖掘技术实现业务流程实时监控及分析，完成公司信贷业务全流程全方位指标体系实时监控及多粒度超时提醒，快速发现异常流程和业务卡点并定期统计分析业务堵点难点形成流程优化洞见；其次，在优化洞见的基础上引入 CV、NLP、RPA 等 AI 技术开发了调查报告自动化、开户单据核验、信审知识库等产品，实现业务环节自动化实现业务效率提升；最后持续监控流程各项效果，通过建模分析辅助业务部门对流程进行优化精简、关键环节改造、系统功能优化、建立闭环管理机制促进业务持续高效运营。自项目落地实施以来，中原银行公司授信业务全流程耗时压降 20%（其中开户阶段效率提升 30%、立项阶段耗时压减 80%、贷前调查阶段耗时压减 20%）。通过压降信贷作业耗时提升客户满意度，提升中原银行流程挖掘方向科技水平，树立中原银行良好的品牌形象。12专栏 4：璇星科技运用流程挖掘实现手机号卡线上业务营销效能提升专栏 4：璇星科技运用流程挖掘实现手机号卡线上业务营销效能提升依靠信息流、直播等大流量渠道进行引流、推广的互联网营销方式已成为电信行业各大运营商开展移动手机号卡销售的重要方式，在该方式下，有三大因素影响营销结果和质量：优质的渠道代理商、高效的商机单开通配送流程和精准的涉诈风险防范措施，其中高效和高质量的商机单处理流程是关键，商机单流程转化率达到 45%以上时才能达到较好效果。中国电信湖北分公司在引入流程挖掘技术前，其线上移动号卡商机单流程转化率只有 25%，由于转化率太低，渠道代理商不愿意向其引流，业务陷入困局。该公司采用传统 BPM 自顶而下的流程优化方法，重新开展了流程设计、实现、监控等工作，但转化率仍然没有明显提升。璇星科技通过流程挖掘解决方案为该公司提供了新的思路，无需改造现有系统，通过采集已有系统流程日志，引入多种流程挖掘算法，自下而上全方位还原、监控、分析和优化流程。通过流程效能提升项目的实施，共搭建了领导驾驶舱、物流智能分析及调度、实名审核监控、外呼业务分析 4 个专题流程挖掘应用，优化 10 多处流程设计，配置 28 个流程监控预警，投入使用 2 个流程预测与决策模型，实现了流程的可视可管可控。通过项目的实施，该公司移动手机号卡线上业务营销整体转化率提升至 50%以上，线上移动号卡销售量提高 4 倍，年收入增加数千万元、年物流成本降低数百万元、涉诈风险降低 6%，带来了巨大的业务价值。专栏 5：亚信科技运用流程挖掘实现运营商 BOMC 流程优化专栏 5：亚信科技运用流程挖掘实现运营商 BOMC 流程优化中国移动某省分公司业务域经过多年的生长演进，流程庞杂，分支众多，难以进行有效的管理。以业务域 BOMC 业务为例，客户面临“三个不”的难题：一是流程路径不可视，流程缺少可视化监控，无法掌握工单实际运行效果；二是流程细节不可控，流程瓶颈不明晰，难以进行流程卡点、堵点的精准定位；三是流程提效不可行，流程问题解决方案知识未沉淀，无法快速进行流程优化提效。该公司通过人工梳理，以一人月的代价对 BOMC 下的子流程之一：协作配合流程进行梳理，但人为梳理的视角不够全面，分析不够精准，无法作为后续流程13优化提效的有效输入。在引入亚信科技流程挖掘产品后，对相关业务流程进行了数字化还原，具体包括：使用数据连接器导入 BOMC 业务系统日志，通过挖掘算法真实还原资源开通业务流程；使用流程分析工具定位流程中的卡点和堵点，如管理员实施阶段耗时过长等；可视化还原业务人员的操作步骤、每步耗时、操作详情等信息；结合业务专家经验分析操作过程中的自动化机会，如资源开通需求分析环节、空闲资源匹配环节、资源开通环节等，并引入 RPA 进行自动化改造，最终形成了需求单生成机器人、资源匹配机器人、资源开通机器人等。在使用 RPA 解决流程卡点堵点、提升效能的同时，流程挖掘还帮助该公司探索分析了 20+业务流程，目前已实现其中 8 个流程的分析及优化。以协作配合流程为例，修正了 3 个异常分支，流程运转时间缩短 40%，页面操作步骤减少 20%，切实实现了从流程自动化机会发现到流程治理优化的全面升级。专栏 6：凡得科技运用流程挖掘助力制药企业流程优化和监控专栏 6：凡得科技运用流程挖掘助力制药企业流程优化和监控中国生物技术股份有限公司是一家集团化制药企业，在推进数字化转型时，面临着一些来自流程管理方面的挑战：新建设的业务流程和原有系统对接中会形成系统负担，流程数量增加，缺乏透明度；增加的系统叠加原有系统产生大量数据，形成了数据孤岛，难以形成有效链接；转型中流程不断改革，流程变动对业务有很大影响，亟需对新老流程进行评估；部署流程管理系统时需不影响现有业务系统运行。凡得科技基于流程挖掘工具，为该公司制定了可持续发展的智能流程管理解决方案。该解决方案从系统日志和业务数据入手，以业务视角实现流程洞察和流程改进，在流程稳定后实现流程实时监控。经过数据提取、流程可视化、洞察分析、设置行动引擎 4 个步骤，为企业建立流程分析面板，实现流程变体可视化展示，提供多维度对比分析，发现流程瓶颈与返工情况，定位违规节点及其根因。14同时，使用大量流程历史数据训练 AI 模型后，基于流程挖掘平台建立流程监控系统，预测流程异常状况。通过预设监测信号，行动引擎可以发送告警通知或触发自动化流程干预操作，从而实现流程实时管理。智能流程解决方案应用后，截至目前完成了对 4 条流程的分析，优化后的流程在 3 个月间共节省 2000 多人工时，减少 30%的返工操作。中国生物计划对更多业务进行流程挖掘分析，进一步推进企业数字化转型中的流程治理。专栏 7：炎黄盈动运用流程挖掘实现教育服务企业流程效率提升专栏 7：炎黄盈动运用流程挖掘实现教育服务企业流程效率提升达内时代科技集团有限公司是横跨少年科技素质教育领域、IT 职业教育领域的综合教育集团，业务覆盖少儿编程、IT 及互联网职业赋能、产教融合、校企合作等教育服务，遍及全球 70 多个城市 350 家学习中心，拥有员工 1 万人，培训学员 100 万人。在流程管理和优化方面，该公司存在“流程审批耗时长、流程透明度低”等问题：部门人员多，执行流程长，无法直观展现流程运转视图，不能及时发现流程审批瓶颈；基于流程运行瓶颈，不能及时发现，无法触发审批提醒。炎黄盈动基于流程挖掘技术，为该公司提供了包括流程发现、流程监控在内的综合解决方案：流程发现。基于企业系统中的日志数据，将流程执行方式进行真实还原，构建真实的业务流程运转情况，并通过对每个流程节点用时的还原，发现流程运行中的瓶颈处。流程耗时监控。通过多维度业务关键指标（如流程平均耗时），为绩效分析提供支持，并实现流程步骤间的流转时效分析，监控全链路整体流程耗时、流程任意环节耗时等，及时发现流程执行效能瓶颈，发现并提醒当前审批人及时处理，以此有效提升客户流程运行效率。15四、流程挖掘行业发展面临多方面挑战(一)需求侧：流程挖掘成效不易衡量，融入企业流程管理体系待探索(一)需求侧：流程挖掘成效不易衡量，融入企业流程管理体系待探索图 7流程挖掘需求侧面临的挑战首先是企业对流程挖掘技术的认知水平仍然偏低。虽然流程挖掘技术在国外已经得到广泛应用，但大部分国内企业对流程挖掘技术的认识仍然较浅，往往期望看到同业成功实践经验，造成自上而下建设推动存在一定困难。按照行业看，电子商务、银行、保险等流程应用较为丰富的行业，流程挖掘技术已经得到了较广泛的认可，但在其他领域，流程挖掘的概念和重要性还需要深入普及。其次是如何定量衡量流程挖掘建设取得的成效和价值。数字化转型企业应用流程挖掘技术后，通常会带来一些改变，例如流程效率的提高、客户满意度的增加等。但是这些改变往往不易量化，使得流程挖掘建设的价值难以准确测量。流程优化是长期过程，其效果可能无法在短期内体现出来，很难通过量化的模型来评估流程挖掘技术带来的收益，这也让企业在引入流程挖掘时有所顾忌。16三是流程挖掘技术对于企业IT治理能力具有较高的要求。流程挖掘需要大量的数据才能有效运作，大型企业多种业务系统交织，系统开放度和复杂度给流程数据提取整合造成困难，例如可能存在数据缺失、错误、重复等情况，从而影响流程挖掘结果的准确性。此外，使用流程挖掘还可能会涉及敏感数据，包括个人数据、经营信息、客户信息等。因此，应用流程挖掘技术需要建立良好的IT基础架构和数据管理体系，对企业IT治理能力提出了更高要求。四是企业对如何正确使用流程挖掘尚不明晰。数字化转型企业需要明确使用流程挖掘解决的问题以及期望的目标，这可以帮助确定流程挖掘的范围和方向。确定业务目标后，还需要选择适当的流程挖掘工具，制定合理的流程挖掘方案，包括数据源、流程挖掘方法、结果分析方式等。流程挖掘结果只有在转化为实际行动时才能发挥价值，因此应根据流程挖掘结果制定相应的流程优化解决方案，并将其转化为实际行动。(二)供给侧：产品同质化较严重，产品能力难以明确衡量(二)供给侧：产品同质化较严重，产品能力难以明确衡量图 8流程挖掘供给侧面临的挑战17一是产业化起步晚，产品成熟度较低。相比于国外十余年的行业经验积累，我国流程挖掘产业化起步较晚，因此产品的完整度和成熟度与国际先进企业相比还存在一定差距。例如，与用户业务系统的数据对接能力方面，Celonis可以从SAP、Salesforce、Oracle等多种系统创建的日志数据中自动分析和梳理出企业的业务流程。但由于国内大中型企业的信息化发展进程普遍较快，其不同业务系统往往建设于不同年代，采购自不同服务商，系统之间割裂比较严重，对流程挖掘产品的数据获取能力提出了更高要求。二是产品同质化严重，适应不同类型企业的产品研发亟待加强。当前，越来越多的大型企业致力于建设统一流程服务中心，以改善当前业务系统较为分散的现状。但中小企业则不具备建设大型流程管理系统的资金投入能力，更青睐于应用“小快轻准”的数字化服务产品和解决方案。因此，面向不同行业、不同规模企业因地制宜调整流程挖掘工具的形态，总结归纳形成可复制、可推广的模式和路径，将成为流程挖掘服务商拓展国内市场的关键之一。三是缺失规范化标准，产品能力难以衡量。流程挖掘行业处于发展初期，越来越多的数字化服务商纷纷加入赛道，导致市场上产品能力参差不齐。部分企业虽然有意采用流程挖掘工具，但对其功能、性能水平缺乏可信的评价依据，为流程挖掘产品的应用推广造成了阻碍。此时，构建规范化的评价体系对流程挖掘工具能力进行评价，不仅有助于数字化转型企业根据自身需求选择更加适合的产18品和工具，也有助于敦促数字化服务商不断提升其产品丰富度、功能完备性和服务质量，推动行业健康有序发展。(三)技术侧：突破技术瓶颈，多方面提升挖掘和分析应用潜力(三)技术侧：突破技术瓶颈，多方面提升挖掘和分析应用潜力图 9流程挖掘技术侧面临的挑战一是数据提取耗时、数据质量不高。由于企业业务系统的特异性，已有的流程挖掘平台缺乏高效的面向多源数据的提取模块，一般数据提取的时间能占到流程挖掘项目实施的60-80%。同时，日志数据质量难以保证，存在噪声属性值缺失、轨迹不完整、日志关联信息缺失等问题，对流程挖掘结果产生较大干扰，亟需通过噪声过滤和分析等手段加以改进。二是流程模型挖掘能力有限。目前流程建模大多仍关注有向图模型的挖掘，该类模型表达能力有限，本质上仅仅是日志的一种可视化呈现。为了提高模型挖掘的准确性，需要更加灵活地运用各类流程挖掘算法，并生成BPMN流程模型，提升流程挖掘的应用价值。此外，现有流程挖掘工具大都是处理离线的业务流程数据，对于增量数据的实时（准实时）挖掘能力比较有限。19三是流程分析准确性和效率不高。在流程可视化呈现的基础上对业务流程指标进行多维度校验和分析，是流程挖掘的重要作用之一。但目前流程挖掘工具仅支持比较简单的指标和根因分析，并且在合规性检查方面，在处理大规模参考模型情况下的差异分析等方面执行效率较低，大都只是以报告的形式进行呈现，仍需要专业人员介入并制定流程优化的解决方案。四是流程挖掘工具的开放应用程度有限。当前，流程挖掘工具主要以独立的解决方案体现在产品中。在企业内部业务系统繁多的背景下，流程挖掘平台的建设反而进一步增大了系统割裂程度，这无疑限制了流程挖掘的商业应用。未来，通过定制化开发或中间件等方式实现流程挖掘与企业已有平台的深度集成，并在此基础上实现个性化开发和拓展，将进一步拓宽流程挖掘技术的应用范围。五、流程挖掘行业发展趋势展望图 10流程挖掘行业发展趋势展望(一)流程挖掘技术优势加速积累(一)流程挖掘技术优势加速积累我国流程挖掘领域的技术积淀相对薄弱，尚未形成较大的国内和国际影响力。如今，众多高校和研究机构都已经开始启动流程挖20掘技术相关研究工作，部分在流程管理领域有深入实践的企业也开始着手攻克流程挖掘技术的应用瓶颈，国内流程挖掘技术优势正在加速沉淀和积累。业务流程数据提取更加高效便捷。针对数据提取耗时长、数据质量不高的问题，研究人员正在尝试构建丰富的数据连接器，使流程挖掘工具能够高效连接多个异构的跨组织数据库，配以噪声过滤模块，快速从业务系统中提取准确数据。通过低代码等方式构建定制化的数据抽取和分析单元也将为流程模型的分析提供帮助。流程分析结果具备更强可操作性。随着各类流程挖掘算法的融合应用，将使业务流程指标的分析更加细致准确。通过生成BPMN流程模型，将进一步增强流程挖掘结果的可用性，使分析结果更灵活地与业务系统进行融合，自动输出可靠的流程改造解决方案。流程挖掘技术向智能化不断演进。当前，流程挖掘正在与各类IT技术深度融合，对比性流程挖掘、预测性流程挖掘等技术研究不断深入，“超自动化”理念逐渐深入人心，为流程挖掘赋能业务流程分析和改造提供了更广阔的应用舞台。同时，随着大模型产业化应用不断深入，流程挖掘将在其基础能力之上融合更加多元的技术能力，从而实现更加智能、高效的复杂流程分析。(二)流程挖掘市场前景一片蓝海(二)流程挖掘市场前景一片蓝海当前，我国流程挖掘市场生态处于构建阶段。随着企业数字化转型的深入推进，流程作为支撑业务运营的载体，将成为数字化转型企业关注的重中之重。21流程挖掘认可度显著提升。当前，部分大中型企业的流程挖掘应用已经取得阶段性成效。可以预期的是，随着流程挖掘应用效果的不断显现，越来越多处于观望状态的企业将会增加对流程挖掘的投入，商用实践案例将进一步增多，流程挖掘市场即将迎来一轮快速的商用实践增长期。流程挖掘产品迭代加速。当前国内市场中的流程挖掘产品同质化较为严重，产品能力还有较大提升空间。应用案例的不断反馈以及更丰富的行业实践，将促使流程挖掘工具实现快速迭代更新，更多适应本土数字化转型企业不同需求的新功能将涌现出来，带动流程挖掘市场实现多元化发展。流程挖掘市场竞争显现。商用实践的普及将会加剧市场竞争，不论原生流程挖掘服务商还是非原生流程挖掘服务商，都将依托自身技术能力加快产品研发与场景化融合应用，进一步强化市场生态的构建，流程挖掘也将更多地被应用于构建更加智能化的流程全生命周期解决方案。(三)流程挖掘行业生态日臻完善(三)流程挖掘行业生态日臻完善流程挖掘专业人才培养步入正轨。人才是行业发展的源动力，相比于欧美市场20余年的流程管理和流程挖掘人才积累，我国该领域人才资源的数量和质量相对不足，缺乏专业的培训机构和行业认可的资格证书。值得关注的是，越来越多的高校和研究机构已经成立流程挖掘专业的研究性课题组，校企联合培养的模式也已经展开初步探索，为流程挖掘人才进入企业充分发挥专业优势提供了路径。22未来，流程挖掘行业人才培养体系将在实践中逐步健全，为流程挖掘技术全面推广和落地打下基础。流程挖掘标准体系日益完善。标准规范是行业健康有序发展的关键举措。当前流程挖掘相关产品能力水平不一，在应用领域、应用范围和技术要求等方面受到质疑，亟需制定统一的标准体系对其能力进行规范，构建符合国内需求的流程挖掘产品评价体系。中国信通院云计算与大数据研究所联合业界企业制定了可信数字化服务能力要求：业务流程挖掘平台标准，从流程挖掘全链路环节能力和平台通用组件能力等方面对流程挖掘平台能力进行了规范。下一步，中国信通院将根据行业发展情况定期组织对标准进行迭代更新，构建覆盖流程管理BPM、流程挖掘、流程自动化、流程治理等的全域流程数字化标准体系，充分赋能企业流程数字化转型。流程挖掘合作生态加速建设。流程挖掘作为还处于探索阶段的新兴技术，其发展需要多方参与协同，只有随时了解市场的痛点和切实需求，合力解决生态诉求，才能够保持流程挖掘市场活力。中国信通院云计算与大数据研究所依托EDCC企业数字化发展共建共享平台，联合产、学、研、用等多方力量持续打造流程数字化转型对话合作机制，将定期举办流程挖掘行业大型交流活动，总结优秀案例经验，推动凝聚产业共识，促进上下游产业能力共享，构建更完善的产业生态。与数字化转型企业及数字化服务商一道，加强流程挖掘工具的兼容性、生态性发展，探索形成符合本土特点的合作伙伴生态可持续发展新模式。