流程挖掘如何赋能自动化治理和价值实现

流程挖掘往往通过企业不同层级来赋能自动化治理，包括：

发现层——流程挖掘和任务挖掘在任何自动化项目启动之初协同工作，提供系统级流程和用户级操作的完整数据支持图景。它们协同工作，为您提供选择合适的自动化流程所需的基本信息。

治理层——在自动化卓越中心 (CoE) 助力实现战略目标的时代，流程挖掘就像仪表板背后的仪表板。它为治理框架提供实时性能指标、偏差跟踪和合规性洞察。这确保自动化项目不仅能够付诸实施，还能随着时间的推移得到监控、评估和改进。

优化层——即使在上线阶段之后，流程挖掘也能帮助持续优化。它可以显示问题所在，跟踪自动化后的性能变化，并找到重新设计或改进的新方法。无论您处理的是存在大量异常的流程还是扩展到新领域，这一层都有助于保持事物的灵活性和适应性。

流程挖掘：实际应用

以下两项研究利用流程挖掘改进流程并实现投资回报率倍增：

银行和金融

金融业的成功案例展示了深度流程可视性、持续监控和迭代优化等流程挖掘原则如何带来可扩展的自动化成果。我们发现了客户原始 RPA 实施中存在的问题，并通过结构化文档和实时监控提高了流程清晰度。这使得评估能力在短短八个月内提升了 566%，投资回报率达到上百万元。

该案例表明，基于流程挖掘洞察的运营智能不仅可以修复故障的自动化系统，还可以将其转变为可增长和可治理的系统，从而帮助企业发展。

制造业

一家全球化学制造公司很好地展现了流程挖掘如何帮助企业节省成本并让事情更清晰。该团队通过映射采购订单、合同和发票之间的差异，发现了 2000 万元的潜在营运资金影响。如果没有数据驱动的发现，这些信息将会丢失。

流程挖掘不仅仅是一种发现问题的方法；它帮助客户制定了为期12个月的自动化计划，改善了采购治理，并朝着提前做出决策的目标迈进。该案例表明，流程挖掘不仅仅是复杂且耗资巨大的行业中的传统解决方案；它是洞察驱动的战略性变革的关键。

领先企业的独特之处

领先的企业并非放弃流程挖掘，而是使其成为业务流程管理系统中更强大、更互联互通的一部分。他们的独特之处如下：

将流程挖掘与业务流程编排层相结合。顶尖企业不再将流程挖掘作为一次性诊断，而是将其直接嵌入到业务流程编排平台中，以便实时做出决策。这些洞察有助于自动化编排器动态调整，将任务发送到不同位置或准确地启动异常处理。

利用人工智能预测流程问题，防患于未然。顶尖企业不仅会回顾过去的进展，还会利用流程挖掘数据创建预测模型。这让他们能够提前规划故障或服务等级协议 (SLA) 风险，并在问题发生之前采取措施。

将流程挖掘洞察融入卓越中心 (CoE) 治理仪表板。更先进的企业不再将流程挖掘放在单独的报告中，而是将其直接嵌入到自动化和 IT 卓越中心 (CoE) 使用的仪表板中。这让领导者能够持续了解流程的运行情况、业务流程系统带来的价值以及改进空间。

模拟自动化变革

明智的公司不会不假思索地实施自动化。他们会利用流程挖掘创建不同变革场景的模型，并观察诸如添加机器人或更改工作流程等变化将如何影响结果。这可以降低部署风险，并有助于快速做出决策。

如果您想自信地在企业中扩展自动化，现在是时候重新思考您的流程挖掘策略了。在人工智能和自动化时代，成功不仅仅来自于速度，而来自于智能、开放和可控的变革。流程挖掘确保新想法的路径基于事实，而非猜测。