什么是流程挖掘?
流程挖掘是一种旨在通过从信息系统的事件日志中提取现成知识来发现、监控和改进实际业务流程的技术。
流程挖掘可帮助组织通过检查实际流程来全面了解为客户提供支持的流程,而实际流程通常与组织当前使用的记录流程不同。
流程挖掘可根据业务事件日志中的信息发现、监控和改进实际流程。流程挖掘包括:
- 自动化过程发现和提取
- 一致性监控
- 社交网络挖掘
- 自动构建模拟模型
- 模型扩展和修复
- 基于历史记录的建议
- 还有更多功能!
为了发现和优化业务流程,流程挖掘通常遵循一系列步骤:
- 选择任何业务流程
- 从所有系统收集事件日志(通常是自动完成的)
- 利用事务性数据重建和可视化流程
- 使用人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和分析模型识别并实施改进
- 持续监控并根据这些信息进行改进
流程挖掘使客户能够识别业务流程问题,并建立优先级列表,列出其业务中代价最高的低效率问题。其他好处包括:
- 通过消除瓶颈、缩短周期时间和简化流程来提高效率
- 降低与复制、返工和手动流程相关的成本
- 通过检测不合规的流程或欺诈来提高合规性
- 通过改进流程并实时监控流程,持续优化业务
- 通过改进以客户为中心的流程,提高客户服务和满意度
要在不影响交付能力的情况下实现新的显著可持续成本节约与持续改进,您需要更高的透明度和业务洞察力。借助智能驱动的流程挖掘,关键利益相关者可以快速可视化、识别和量化其业务中的瓶颈和低效现象。因此,他们可以根据证据确定优先顺序的变更清单,以实现节省成本的改进。
业务用户和关键利益相关者可以根据需要深入研究细节,以了解流程的运行效率,如果存在问题,是什么问题,发生在何处。此功能适用于所有系统和业务部门:
- 获取新客户和客户服务
- 理赔处理、调查和解决
- 政策管理和中期调整
- 第三方损失理算人员、修理人员等
- 承保
- 采购、人力资源、财务等
通过流程挖掘,组织可以发现以前未知的成本削减机会,并展示问题的证据和指标。

为什么要进行流程挖掘?
您对业务的每个环节都采用标准流程。对于您业务中的每个流程,都有明确的路线图。例如,新保单获取、理赔和产品运输都是业务流程的示例。但是,你知道这些过程多长时间会出现失控情况吗?或者出现这种情况时耽搁了多少事情?或者你知道这些流程哪里出现不同于常规的变化?流程中的这些变化可以有数百甚至数千个。如今,大多数企业因对业务流程的误解而在其组织中遇到问题。
传统上,这种类型的分析是通过员工面谈手动完成的。但是,这很容易出错,因为在信息不完整的情况下,两个人对同一个流程的看法往往截然不同。这是一个非常漫长的过程,容易出错。
现在,通过流程挖掘,您可以利用最宝贵的资源:运营数据和日志文件。所有交易和用户交互都作为数字足迹记录在您的系统中(例如保单、理赔、客户关系管理)。可以对这种数字足迹进行分析,以重建业务流程的实际运行方式,而不仅仅是流程所有者的流程图所示情况。这是一个非常快速的过程,为组织提供了一种识别瓶颈的简便方法。
使用 AI 和 ML 的流程挖掘可以告知公司瓶颈在哪里,并帮助他们改进流程。人工智能分析的结果以非常简单的可视化形式呈现,不仅可以向董事会展示,同时还支持流程负责人和所有核心流程的主要利益相关者深入了解具体细节。
流程挖掘工作使您可以深入了解业务的任何部分,并获得任何流程的详细信息,例如时间,成本或资源。流程挖掘就像为您的企业进行 MRI 扫描。它揭示了到目前为止还看不见的细节。流程挖掘使组织能够清楚地看到整个业务中哪些是有效的,哪些是无效的以及原因。流程挖掘为组织提供了指标并找到问题根源,这样他们就可以采取必要的步骤来使流程顺利运行。流程挖掘可以为任何组织带来转型式成本节约。
流程挖掘的好处
包括更深入地了解业务流程,流程挖掘的好处很多:
发现
从实时应用程序数据中发现业务流程中的实际情况。您可以从真实的运营数据中了解您的业务流程是如何运作的。
分析
分析您的流程,找出效率低下的根本原因。了解你在哪些活动中花费时间,并确定瓶颈所在。通过查看资源如何执行流程活动来查找模式和行为。
检查
检查计划绩效与实际绩效,以便在必要时采取对策以产生最大的影响。根据参考模型对流程进行评分,以获得最佳性能。
预测
利用从历史案例中获得的洞见来预测使用中案例的路径、成本、复杂性和持续时间。构建可应用于组织的预测分析模型,以改进问题的识别。

流程挖掘如何运作?
首先,流程挖掘根据从组织运营系统获取的真实数据发现业务流程的运行情况。此发现是使用高级描述性分析自动执行的,以发现 “真实流程”。利用这些数据,流程挖掘可以发现瓶颈,确定最耗时的活动,并确定流程中需要改进的领域。然后,利用人工智能和分析模型,流程挖掘对照参考模型对您的业务流程进行评分,并解决合规性问题。
流程挖掘可以识别出最适合自动化和衡量性能前后的业务流程。然后,流程挖掘管理员与业务所有者合作,根据 KPI 和行业基准确定改进领域,并根据该绩效提出重新平衡资源的建议。最后,利用历史案例洞见,流程挖掘可以预测使用中案例的路径、成本、复杂性和持续时间。
如上图所示,业务流程通常涉及将项目从位置 “a” 移到 “d”。但是,有很多路线可以到达那里。模型中可以有多个变体。流程挖掘能够自动提取所有可能的变体。每当遇到特定的变体时,就会生成一个案例。案例是随时间推移执行的活动的集合,通常由一个人或系统执行。当您深入研究流程挖掘生成的所有数据和可视化时,可以开始发现哪些流程遵循典型路线,哪些流程具有很多变体。做到这一步,您就可以进行改进。
流程挖掘的更多技术能力包括:
- 事件日志数据的连接和提取
- 数据准备和数据虚拟化可统一数据并使其可用
- 流程挖掘算法的计算
- 将变体、案例和指标存储到表中
- 流程和数据的可视化和探索
- 与 AI 和 ML 模型相结合
- 案例管理,用于提问、跟踪和自动化
流程挖掘案例研究
通过发现和修复瓶颈,实施流程挖掘的组织节省了高达 25% 的时间。事实上,意大利负责内向投资和经济发展的国家机构 Invitalia 需要一种方法来管理大量申请并优化审核流程。使用旧的业务流程,该组织无法全面了解绩效最新情况。Invitalia 希望重新评估和改进其端到端业务流程,以节省时间并提高可扩展性,从而做出更好的决策。该组织与 TIBCO LABS 合作创建了流程挖掘解决方案和可视化分析,以改善企业范围内业务流程的执行。其结果是通过识别和消除瓶颈减少了时间和成本。Invitalia 根据公司政策实现了 100% 的职责划分,资金审批速度提高了 35%。