流程挖掘+RPA正在成为组织运营标配

  Mindzie首先宣布集成生成式AI，使用户能以提出业务问题的方式搜索流程见解。Pega紧随其后，推出了深层次地融合ChatGPT功能的全新流程挖掘产品Pega Process Mining。Celonis也在近期演示了其与LLM的融合应用，相信很快就能推出新产品。

  有了Celonis等厂商在前，很多拥有流程挖掘产品的厂商将会促进跟进。

  目前拥有流程挖掘产品的很多公司同时也是超自动化公司，他们早已在RPA、低代码等产品中接入了ChatGPT等生成AI应用，与流程挖掘融合只是早晚的事。

  这样来看，主要的流程挖掘公司都已拥抱了LLM，并且很早就开始探索与应用生成式AI。引入这项技术，既能显著改善使用者真实的体验，也能让其保持竞争优势。

  所以大家能看到，在3月份Gartner发布的流程挖掘魔力象限报告中，入选的厂商与去年的变化并不是很大。Celonis仍旧一骑绝尘，主流厂商仍旧是收购某些流程挖掘项目的SAP、UiPath、IBM、微软等巨头。

  同样，在最近Everest Group发布的全球流程挖掘报告PEAK MATRIX ASSESSMENT中，Celonis和巨头企业们再度占据了各象限主要位置。唯一不同的是，这份报告竟然有一家国产厂商弘玑Cyclone位列“核心玩家（Major Contenders ）象限，着实令人震惊。

  有人可能会问，国产流程挖掘已经这么强了吗？这么说吧，虽然中国流程挖掘起步较晚，但已经是百花齐放的格局。

  目前国内超自动化厂商以及勇于探索商业模式的公司所推出的流程挖掘产品数量，已经有十几个之多。并且很多厂商在产品能力、功能创新、生态模式以及差异化服务方面，已经打磨出更为适合中国企业复杂信息化环境的企业级产品。

  作为一款能够为超自动化提供多方位支持并保障全生命周期的产品，流程挖掘的价值正在慢慢地释放，且正在受到更多组织的重视。

  说了那么多，到底什么是流程挖掘？国内外都有哪些玩家？流程挖掘的价值是什么？未来发展的新趋势如何？

  流程挖掘（Process Mining），英文缩写为PM，也叫工作流挖掘，是一种从工作流日志中提取有用信息的一种技术。例如，从ERP系统的工作流日志中寻找工作流模型，组织模型, 然后作分析，找出流程中的问题。

  流程挖掘之父Wil van der Aalst 将流程挖掘定义为是从现有事件日志中挖掘知识以发现、监控和改进实际流程的技术，因此它是一种从工作流日志中提取有用信息的一种技术。

  流程挖掘旨在构建起传统的模型驱动方法（如业务流程建模和模型正确性验证）和新型的数据驱动方法（如数据挖掘和机器学习）之间的桥梁。

  在具体应用中，流程通过一系列分析信息系统中的事件日志数据，生成流程模型或流程图，展示流程的实际运作情况。流程挖掘能够在一定程度上帮助组织识别流程中的效率、合规性和自动化等方面的问题，并提供优化建议。

  经过多年发展，流程挖掘（Process Mining）也已发展成为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技术。

  现在融合多种技术的流程挖掘，能够最终靠智能化的采集用户操作行为及业务日志，实现以事实代替猜测，帮企业真实、准确、实时的了解业务流程，即时发现可优化的关键流程，以及值得自动化的一切流程，同时持续监控、改进，不断的提高流程运行效率。

  流程挖掘起源于Wil教授于1999年在荷兰埃因霍芬理工大学成立流程挖掘研究小组，产业起则源于2007年Futura PI公司的成立。此后IEEE成立了流程挖掘工作组、Wil教授出版了全球首部流程挖掘专著、Process Gold、Fluxicon和Celonis等流程挖掘公司也相继成立。

  而流程挖掘被大众所熟知，要归功于Gartner发布的流程挖掘行业指南，以及在2021年将流程挖掘列为实现超自动化的核心技术之一。

  也就是在此期间，Wil教授加入了Celonis担任首席科学家，Celonis估值也达到110亿美元而被创投界和to B领域关注，Process Gold也被UiPath融入了其产品矩阵，国内流程挖掘行业开始蓬勃发展。

  从创立这一领域至今，Wil教授举办过多次主题演讲，并发布了三本流程挖掘专著。伴随着三本书的发布，流程挖掘也发展成为一个市场规模接近20亿美元的行业。

  值得注意的是，与RPA、低代码等软件一样，当代流程挖掘的爆发式发展和应用也离不开AI技术的加持。经过多年的发展，现在的流程挖掘已经具备以对象为中心、机器学习工作台、融合ML算法以及大语言模型等特点。

  目前，Celonis、Mindzie、Pega等流程挖掘厂商，都已将ChatGPT等生成式AI深层次地融合到产品中，以进一步简化使用流程。早已布局LLM的大型厂商及超自动化厂商们，则已将生成式AI技术融会贯通到包含流程挖掘的产品矩阵中。

  而RPA、低代码等厂商，则已通过LLM实现了自动化与挖掘流程的无缝融合。

  3月份，Gartner发布了2023年“流程挖掘魔力象限”报告。在报告中，Gartner预测到2025年全球流程挖掘市场规模将增长到23亿美元，从2020到2025年，年复合增长率为33%保持高增长率。

  报告还预测，到2025年，80%受减少相关成本和希望提升业务流程自动化效率的组织，将在至少10%的业务运营中使用流程挖掘。

  这份报告还提到了全球15家流程挖掘厂商，其中Celonis、SAP、ABBYY、UiPath、IBM、微软、Appian、Pegasystems等我们熟悉的IT巨头和超自动化厂商都在其中。过去几年，通过收购和自研等多种形式，很多IT服务厂商和RPA厂商都构建自己的流程挖掘产品，全球流程挖掘市场中纯流程挖掘产品厂商已不多见。

  全球18家流程挖掘厂商入选这份报告，Gartner流程挖掘魔力象限报告的大部分厂商，也在这份报告之中，表明这些厂商确实拥有足够实力。其中Celonis、UiPath、SAP、微软等厂商位列领导者象限，IBM、ABBYY、Appian等厂商位列核心玩家象限。

  值得注意的是，中国超自动化厂商弘玑也入选该报告并被列入核心玩家象限。这是国产超自动化厂商首次入选流程挖掘全球行业报告，弘玑凭借AI 应用能力和RPA+流程挖掘的技术实力，为国产流程挖掘争了一口气，并成为整个亚洲市场的领跑者。

  自2021年流程挖掘被Gartner列为超自动化的核心技术后，国产流程挖掘也渐渐崭露头角。目前已经推出流程挖掘产品的厂商，可大致分为三类：

  一是已经拥有流程挖掘产品的国外厂商，比如Celonis、微软、SAP、IBM、UiPath等，在中国市场拥有业务的相关厂商都能够给大家提供流程挖掘产品以及解决方案；

  二是国内的RPA厂商或者超自动化厂商，它们包括弘玑Cyclone、来也科技、九科信息、艺赛旗、容智信息、实在智能、中关村科金、云智慧等，基本上主流厂商都以某种形式推出了流程挖掘产品；

  三是国内以流程挖掘为核心产品的初创企业，包括望繁信、凡得科技、璇星科技、熵评科技、杰成合力、如影科技、优数腾等。

  受中国市场在流程体系尚未完善、流程管理复杂、系统认知尚未形成、信息化建设滞后、缺少数据积累等因素的影响，区别于国外，国内的流程挖掘产品正在走出一条本土的特色之路。

  作为一种利用事件日志数据分析和优化业务流程的技术，流程挖掘可以大范围的应用于教育、金融、制造等诸多行业中。理论上只要企业存在业务流程，就能用流程挖掘去发现流程存在的很多问题并给与修正、完善与优化。

  目前，流程挖掘已成为全世界企业构建数字化运营体系的普遍实践，DELL、通用电气医疗、西门子、宝马、华为、字节跳动、中国石油等50%以上的世界500强企业都在使用流程挖掘。

  已经有很多实践案例，证明了流程挖掘的巨大行业应用价值。比如西门子通过流程挖掘每年减少1000万笔手工操作，降低1500万美元成本。ABB引入流程挖掘后，预约自动化服务效率提高25%。REWAG用流程挖掘优化供应商管理，采购成本降幅超100万美元。

  这些案例，只是大量使用流程挖掘改善与优化业务流程实现增效降本的一小部分。下面，我们再来看几个不同厂商的应用案例。

  埃森哲这家全球知名的专业服务企业员工数超过62万，为75%以上的财富500强企业工作，年收入超过50亿美元。埃森哲在组织内率先采用IT、业务流程等方面的最佳实践，由于一直在变化的法规、准则以及法律和政府要求，流程也跟着时间的推移而变得更复杂。

  埃森哲的业务流程中大概有14000种不同的方式与企业信息系统来进行交互申请，周转时间长达60个小时，业务流程复杂度可想而知。

  为了解决这一个问题，埃森哲引入了 Celonis 执行管理系统。项目实施后，实现了3500万美元交付的年化运用资金收益，订单到订单的周期时间缩短50%，发票审批时间减少30%。

  海洋网络快线（ONE）私人有限公司是一家全球领先的集装箱运输公司，成立于2017年，由三家大型日本航运公司合并而成，现在是世界第六大船队。

  公司新实体需要同步三家公司的业务流程，并将其转变为一个统一的运营核心。ONE 希望使用业务流程管理技术来构建一个具有单一事实来源的创新平台，以帮助改进其流程，减少相关成本并提高整个新全球组织的效率。

  为实现这一目标，ONE利用 SAP Signavio（SAP旗下流程挖掘产品）解决方案构建了一个战略业务流程管理平台。新平台可帮助员工更快地完成核心任务，并在 20 多个国家/地区进行协作。

  该实施改进了ONE的跨地区和业务部门的流程识别、效率提升和成本降低，改变了ONE的基本工作方式。在成效方面，单是在拉丁美洲地区，ONE将发出到货通知的时间和精力减少了73%，将截止时间管理的时间和精力减少了70%。预订管理的时间和精力减少74%，可能会节省 50万 美元。

  当前，以流程挖掘为代表的超级自动化技术正在助力广大实现流程的优化，由于能够一步到位的解决流程发现、诊断、优化及流程自动化的端到端实施与维护，超自动化厂商推出的流程挖掘产品格外受关注。

  某能源央企拥有大量端到端的承包商工作人员准入流程，其子流程多，横跨五个系统，涉及十多个部门协作，合规性要求高，是安全生产第一道防线。

  经过调查发现，该企业的痛点主要为：流程复杂，横跨多个系统，流程不透明；业务人没办法掌握流程效率瓶颈所在；流程合规安全管控主要是人治；企业业务发展需要引入更多承包商，管理人没办法新增，企业迫切地需要提高管理上的水准；需要有面向分析师和领导的不同视角展现方式。

  为解决这样一些问题，该企业引入了弘玑整合流程挖掘的超自动化解决方案，通过应用弘玑流程智能，该能源央企提高了对承包商入厂流程的洞察力，整体提升了多流程审批的效率，提高了自动化应用率和流程合规性。

  流程透明性和自动化程度得以提高，流程平均耗时降低36%，退回率降低28%，有效控制安全风险，能够管理更多承包商。

  上面这三个案例，均展现出了流程挖掘能带来的客户价值。当然，流程挖掘为组织所带来的商业经济价值远不止这些。

  简单来讲，流程挖掘的价值能体现在流程发现、合规性检查以及流程改进三个方面。

  流程发现，即通过分析事件日志，流程挖掘可以自动地生成流程模型，反映出实际的流程执行情况，揭示出流程中的隐藏规律和异常情况。

  合规性检查，是通过比较流程模型和预定义的规则或标准，流程挖掘可以检测出流程中的不合规行为，如违反法律和法规、违背业务逻辑、造成资源浪费等。

  流程改进，通过一系列分析流程模型的性能指标，如时间、成本、质量等，流程挖掘可以识别出流程中的瓶颈、冗余和低效环节，提出改进建议或自动地优化流程设计。

  提高流程透明度和可视化。帮企业客观地清楚自己的流程是否按预期运行，哪些环节存在瓶颈或偏差，以及怎么样改进流程性能和质量。

  降低经营成本和提高效率。帮企业发现并消除流程中的浪费、重复或无用的活动，从而节约时机和资源，提高生产力和利润率。

  增强客户满意程度和忠诚度。帮企业优化客户体验，缩短服务时间，提升服务质量，增加客户信任和满意度。

  支持数字化转型和创新。帮企业识别并利用新技术的机会，如人工智能、机器人流程自动化和超自动化，以此来实现流程的智能化、自动化和优化。

  从超自动化应用部署角度而言，流程挖掘能够在一定程度上帮助组织从超自动化中获取更多价值，提供优化流程、简化运营和实现更高效率和有效性所需的洞察力。

  Gartner副总裁分析师Marc Kerremans则认为，流程挖掘是自动化的重要先驱。流程挖掘在自动化之前创建可见性和理解方面发挥着及其重要的作用，它为业务运营弹性奠定了基础，这有助于组织在面对一直在变化的业务条件时改变运营。

  从更广的数字化的经济角度来看，随着经济持续下行、行业竞争不断加剧以及诸多不可抗因素的出现，广大组织都在通过精益化的数字化管理与运营实现降本增效以及营收增长。而这其中最大的难点与重点，便是清晰认知与了解业务流程并给予更好的优化。

  在作者看来，当一个企业数以千万计的不合理与不合规流程被重塑，可想而知其所带来的经济利益是非常可观的。而要做到这一点，只需要简单引入流程挖掘或者超自动化解决方案就能解决，这便是流程挖掘存在的最大价值。

  AIMultiple于2021年的一项数据调查显示，通过在RPA实施中使用流程挖掘，公司能够减少50%的RPA实施时间和60%的RPA项目执行时间。

  UiPath相关调查多个方面数据显示，78%实施过自动化的人员表示，流程挖掘是推进RPA应用的关键。

  IDC在某报告预测，到2023年，采用流程挖掘技术进行端到端连续流程控制和优化的企业，将比不进行改进的同行至少增加20%的利润。

  同时IDC还在另一篇报告中预测，到2025年，有20%的中国1000强企业将采用流程挖掘作为端到端业务流程的控制层，并将比没有采用的企业至少多出20%的利润。

  这几组数据，一方面展示了流程挖掘对于RPA以及超自动化的重要性，另一方面也很好地体现了流程挖掘未来的市场空间。

  更重要的是，这一些数据也代表着流程挖掘慢慢的变成了公司发展的必需，今后必然也将会成为企业数字化运营的标配。

  作者认为，在流程挖掘成为超自动化技术子集开始，它就已经与RPA等技术深度绑定，配合这些技术成为整体解决方案帮助广大组织打造更优化、精简、高效其自动化的业务流程，以实现更好的数字化转型及增效降本。

  流程从来都不是孤立的，而是相互关联的。业务运营必须将流程、交互和活动结合起来，由此产生产品、服务和信息，并最终为组织的客户和利益相关者提供价值。

  因此，Gartner的Kerremans预测，组织中的其他关键用例，例如流程发现和分析、合规性、审计、可持续性、业务架构和可组合性的流程比较，最终将通过流程挖掘实现自动化。

  现在，流程挖掘已经在金融、制造、医疗、政府等多个领域得到了广泛的应用，帮助组织提高了业务效率和质量，降低了成本和风险。

  相信在未来，流程挖掘还会拓展到更多的领域和场景，例如教育、交通、电商、社交等，为不一样的用户更好的提供更多的价值和服务。

  而在这样的一个过程中，那些已推出流程挖掘服务的厂商，也将尽享行业崛起之红利。返回搜狐，查看更加多