在当今竞争激烈的商业环境中，企业始终面临着如何创造卓越客户体验，同时提升成本效率、生产力以及员工体验的难题。服务与成本之间的矛盾长期存在，在经济形势不稳定的时期，这一矛盾尤为突出，许多企业都深受其扰。
然而，人工智能技术的迅猛发展为各行业带来了新的契机，重新定义了卓越运营的标准。借助 AI，企业能够简化并自动化更多活动，同时为客户提供响应迅速且个性化的服务。不过，在大型复杂企业中应用先进技术并非易事。当企业流程涉及数百个价值流、数千名员工以及数百万个任务时，如何精准确定资源投入方向成为一大挑战。
传统上，企业寻找运营改进机会的过程困难重重。员工需要花费数天甚至数周时间，绘制企业内部的信息流，跟踪员工的时间分配，以找出延迟、错误或变化的主要根源。他们最终试图解答的是一个看似简单却复杂多面的问题：“团队成员的时间都花在了哪些事情上？” 但这种方式的成功往往存在一定运气成分，因为改进团队通常只能分析一小部分工作样本，所得发现可能无法准确反映企业整体的实际情况。
AI 的出现为企业带来了新的希望，据估计，其对企业运营的潜在影响可达 10 万亿至 15 万亿美元。在现代组织中，工作会留下详细的数字痕迹，这些数据构成了庞大的数据集，涵盖企业资源规划（ERP）系统的事务日志、团队成员的通信记录以及单个工作站的活动日志等。企业如今能够运用 AI 分析这些数据集，构建出流程流、任务效率以及员工绩效的详细图景。
当前，有两种不同类型的 AI 工具，可助力企业识别不同类型的绩效改进机会。
这类工具从 ERP 系统中提取交易级别的洞察，旨在为团队提供特定流程的端到端视图，帮助团队了解流程走向、不同的偏差和异常情况，明确各流程步骤的负责人以及完成效率。
该工具深入洞察团队和个人的活动与工作量，数据收集自一线，关注团队成员最常使用的应用程序以及完成任务所采取的行动。这两种方法都颇具成效，在实际应用中都有出色的表现，能够提供极具价值的见解。例如，一家先进的行业高科技制造商将流程挖掘应用于订单到现金流程，确定了一系列可将端到端活动时间缩短 20% 至 50%、客户满意度提升 12 至 15 个百分点、效率提高 10% 至 15% 的举措；一家航空公司运用任务挖掘分析业务关键流程中的活动，发现员工超一半时间用于处理电子表格，其中三分之二时间用于分析，基于此制定了生产力改进计划，预计将端到端流程时间减少 40% 以上。
流程挖掘和任务挖掘虽各有优势，但也存在一定局限性，将二者结合是克服这些局限的有效途径。以周全、有针对性的方式整合这两种工具，能够让改进团队全面了解企业运营状况，从而设计出更有效的干预措施，实现实质性且可持续的绩效提升。
这两种工具的结合方式多种多样。一些企业先运用流程挖掘，绘制当前流程，确定运营中的关键痛点，找出关键的低效率和问题点，随后在这些领域运用任务挖掘，详细了解员工的时间分配、使用工具以及不同部门、团队和个人的活动差异。另一些企业则从任务挖掘入手，了解占用员工时间最多的任务，再运用流程挖掘深入分析导致这些任务出现延迟、错误和低效率的具体活动。
例如，一家全球工业产品分销商在重大收购后，采用后一种方法改进客户支持模式。该公司拥有超 10 万名客户和数千家供应商，分析工作既要全面又要深入，还需从交易层面了解销售团队工作以获取可行见解。公司先运用任务挖掘分析约 100 名销售员工的活动，发现销售人员约三分之一的计算机时间用于订单输入，其中一半以上时间用于复查和更正价格、可用性等基本信息。为找出返工的根本原因，公司又运用流程挖掘分析 150 万笔交易，结果显示 65% 的订单需销售员工手动更新，下游多达三分之一的发票也需人工干预。
通过这种双管齐下的分析，该公司实施了一系列措施来提升订单到现金流程的效率。通过提高自动化程度、调整流程，大幅减少了订单和发票创建过程中的人工干预，同时为团队提供工具使用指导。这些改进不仅节省了近 2 亿成本，还让销售员工有更多时间专注于公司的增长目标。此外，流程挖掘还揭示了隐藏的价值损失来源，减少了因核销和无效客户信用信息导致的销售损失，流程改进使分销商的准时、全额发货率提高了 10% 至 15%，有效解决了客户的关键痛点。
综上所述，流程挖掘和任务挖掘的有机结合，借助 AI 的强大力量，能够为企业带来显著的绩效提升，助力企业在复杂多变的市场环境中脱颖而出。
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