数据驱动流程优化战略指南
用data提升流程优化与业务转型效果，助力企业实现高效运营。
本篇看点
本指南将为您解析流程挖掘与自动化 (RPA) 之间的关系，探讨流程挖掘在哪些场景下能真正助力发现自动化机会，并阐明为什么仅将流程挖掘视为“自动化搜寻工具”会使其损失大部分核心价值。
自动化热潮下的冷静思考
搜索“流程挖掘与 RPA”，您会看到无数厂商页面宣称流程挖掘是自动化旅程的完美起点。这种宣传极具煽动性：用流程挖掘发现流程、找到重复任务，然后交给机器人处理。
这个故事听起来很完美，但它并不完整，甚至带有一点误导性。
现实情况是，大多数显而易见的自动化候选对象本就一目了然。财务团队知道他们在跨系统搬运发票数据，客服团队知道他们在反复手动分发同类工单。您通常不需要部署一套完整的流程挖掘方案来发现这些问题。
那么，流程挖掘究竟在哪些方面能真正助力自动化？它还能带来哪些额外价值？让我们坦诚地聊一聊。
快速入门：RPA 与流程挖掘
在深入讨论之前，我们先统一一下核心概念。
机器人流程自动化 (RPA)
通过软件机器人模拟人类在用户界面上的操作：点击按钮、复制字段、填写表单，以及在不同应用间迁移数据。
- 核心功能： 在 UI 层面实现重复性、基于规则的任务自动化
- 输入： 预定义的步骤和规则集
- 优势： 无需深度集成即可跨系统工作
- 局限： 无法处理模糊情况或未定义的场景
流程挖掘 (Process Mining)
利用 IT 系统中的事件日志数据来还原工作的实际流向。它展示的是“真实流程”，而非“假设流程”。
- 核心功能： 发现、可视化、监控并分析真实的业务流程
- 输入： 包含 Case ID、活动和 Timestamp 的事件日志
- 优势： 揭示全局，包括异常情况、瓶颈和各种变通操作
- 局限： 需要访问结构化的事件数据
欲了解更深层的介绍，请阅读我们的指南：什么是流程挖掘 。
流程挖掘真正助力自动化的场景
平心而论，在某些特定场景下，流程挖掘确实能为自动化工作带来巨大价值。
- 揭示隐藏的重复工作 —— 有些重复模式横跨多个团队或系统。流程挖掘可以发现同一份数据在不同部门间被录入了三次，或者某个交接环节总是触发手动重工。这些是从单一团队视角无法发现的自动化机会。
- 量化业务案例 —— 即便您怀疑某项任务可以自动化，流程挖掘也能为您提供数据支撑：发生的频率、耗时、每笔 Case 的成本。这些数据能将模糊的“我们应该自动化这个”转化为具体的投资回报率 (ROI) 计算。
- 验证上线后的效果 —— 机器人上线后会发生什么？流程挖掘让您能持续监控自动化流程。您可以观察机器人是否达到预期性能、是否引入了新的瓶颈，以及对整体流程产生了什么影响。
- 识别哪些环节“不该”自动化 —— 流程挖掘可能会显示，您原以为适合自动化的任务其实包含太多异常情况，或者涉及过多人为判断，亦或发生频率太低，不值得投入。知道不该在哪花钱，和知道在哪花钱同样重要。
开阔思路
如果您部署流程挖掘仅仅是为了找几个自动化任务，那就像是买了一把瑞士军刀却只用来当牙签。流程挖掘在发现、合规性检查、监控和优化整个生命周期中都能产生价值。自动化搜寻只是其中一小部分。
说实话：自动化并不总是需要流程挖掘
这里有一个大多数厂商博客不会告诉您的真相：如果您需要的仅仅是一份待自动化的任务清单，那么流程挖掘可能大材小用了。
流程挖掘是一项极具价值的投资，但它也涉及数据提取、数据清洗、组织协调以及专业的分析解读。要从中获得价值，需要投入精力、时间及资源。
如果您的自动化目标非常直接，那么与一线团队开几次研讨会就能梳理出一份相当不错的候选清单。请把流程挖掘的预算留给那些您准备大展拳脚的复杂场景。
不要为了显而易见的自动化而动用流程挖掘。 如果应付账款团队已经明确知道他们每天要花四个小时把数据从邮件手动录入到 ERP 中，直接自动化就好了。您不需要通过事件日志分析来确认这些众所周知的事实。
流程挖掘真正的用武之地在于场景更为复杂的时候：比如存在多个流程变体、意料之外的瓶颈、合规漏洞，或者当您希望了解某项变革对端到端流程的整体影响时。
流程挖掘远不止寻找自动化目标
这是在“流程挖掘赋能 RPA”的叙事中极易被忽略的关键点。自动化发现只是流程挖掘的一个次要红利，而非其终极目标。
- 持续流程监控 —— 挖掘之后，保持监控。周期时间是否在缩短？偏差是否在增加？新政策是否得到了落实？流程挖掘为您提供了一个实时洞察工作流的仪表板。详见持续流程监控 指南。
- 合规性检查 (Conformance Checking) —— 将实际运行的流程与理想模型进行对比。这对于合规、审计和治理至关重要。如果流程逻辑本身有缺陷，多少个 RPA 机器人都无济于事。
- 根本原因分析 —— 为什么 30% 的订单会出现延迟？流程挖掘可以将延迟与特定供应商、地区、团队或流程变体关联起来。这种洞察通常会导向流程重新设计，而非自动化。
- 流程改进与重新设计 —— 最大的收益往往来自于改变流程本身，而不是把一个烂流程自动化。流程挖掘会告诉您哪里可以简化、哪些步骤可以删除、哪里可以减少交接、哪些审批其实是不必要的。
- 流程模拟 —— 借助 ProcessMind ，您可以在实施变更前对修改方案进行建模并模拟其影响。这比盲目地将现状自动化要强大得多。
自动化应该是最后的手段，而不是第一反应。 先优化流程设计，再对剩下的环节进行自动化。
破除迷思
关于流程挖掘与自动化，坊间流传着不少误区。让我们直接面对这些问题。
误区 1：“流程挖掘会自动产出自动化方案”
事实并非如此。流程挖掘向您展示流程是如何运作的，它会指出效率低下、瓶颈和偏离路径的地方。但解读这些发现，并决定哪些该自动化、哪些该重新设计、哪些该保持现状，仍然需要人类的判断。任何承诺“一键生成自动化机会”的厂商都在过度简化问题。
误区 2：“流程挖掘非常适合分析 RPA 流程”
用流程挖掘去分析已经自动化的 RPA 流程听起来合乎逻辑，但其实意义不大。机器人只会严格执行预设程序，没有任何“黑匣子”可挖。机器人就是在跑脚本。如果脚本错了，您直接就能发现。流程挖掘的价值在于分析机器人所在的整体业务环境，而不是分析机器人本身。
误区 3：“每个自动化项目都需要先做流程挖掘”
未必。对于简单、明确的自动化目标，直接构建机器人即可。流程挖掘在处理复杂的跨职能流程时价值最大，因为在这些场景中，单凭任何一个团队的视角都无法看清全貌。
误区 4：“自动化和流程挖掘需要相同的数据权限”
并不相同。RPA 在 UI 层面运行，通常只需要屏幕访问权限。而流程挖掘需要从后端系统获取结构化的事件日志。RPA 触及的是表层，流程挖掘连接的是数据库和数据仓库。它们需要不同的技能、不同的权限，通常也由不同的团队负责。
同时规划 RPA 和流程挖掘意味着要协调这些界限：不同的思维方式（“我们能脚本化什么？” vs. “实际发生了什么？”）、不同的负责人（自动化卓越中心 vs. 流程卓越团队）以及不同的基础设施。
供应商选择：全栈式 vs. 最佳组合
有些供应商在同一平台上提供 RPA 和流程挖掘。例如，UiPath 以 RPA 起家，后来加入了流程挖掘。而另一些如 Celonis 则专注于流程挖掘，并与自动化厂商合作。这两种方案各有优劣。
全栈式平台 (All-in-One)
优势：- 挖掘洞察与自动化工作流之间集成紧密
- 供应商关系和合同管理更简单
- 统一的用户界面
劣势：
- “自动化优先”的偏见：工具往往引导您走向自动化，即便重新设计流程才是更优解
- 供应商锁定：更换任何一个组件都意味着要推倒重来
- “样样通样样松”：很难在两个领域都做到业内顶尖
最佳组合方案 (Best-of-Breed)
优势：- 为每个领域挑选最强的工具
- 随着需求演进，具有灵活更换组件的空间
- 对解决方案类型没有预设偏见
劣势：
- 集成工作需要投入更多精力
- 需要管理多个供应商关系
详细对比请参阅我们的 UiPath vs. ProcessMind 深度分析 。
对于大多数组织而言，我们认为灵活性至关重要。流程挖掘与自动化各司其职。为了第一年的方便而锁定在单一供应商的生态中，可能会在第三年需求发生转变时成为制约。 ProcessMind 旨在兼容任何自动化技术栈，确保您的流程智能永远不会被特定的 RPA 厂商所捆绑。
实战指南：流程挖掘 + 自动化的正确姿势
如果您希望利用流程挖掘来赋能自动化战略，以下是一套能够避开常见陷阱的实战方法。
1. 理解流程
首先进行流程挖掘。寻找瓶颈、合规问题、重工循环以及不必要的交接环节。
2. 先改进
针对每个问题，先问：“能否通过调整流程来解决？” 精简步骤比开发机器人的成本更低。
3. 后自动化
改进之后，再将剩下的重复性、基于规则、高价值的任务自动化。这样您自动化的是一个高效的流程。
4. 监控
跟踪混合流程：包括人工步骤、自动化步骤和交接。建立持续反馈机制，及早发现问题。
5. 迭代
流程在变，需求在变，新的机会也在不断涌现。保持持续挖掘、持续监控、持续改进。
关于步骤 4 的更多详细内容，请参阅我们的持续流程监控 指南。
避坑指南
将一个糟糕的流程自动化，只会让它崩得更快。务必坚持“先改进，后自动化”。成功的组织总是将自动化视为整体流程改进工具箱中的一种手段，而不是最终目的。
ProcessMind：您的流程智能平台
ProcessMind 是一款现代化的自服务流程智能平台，集流程挖掘、流程建模与模拟于一体。它能帮助您：
- 发现：通过数据驱动的挖掘技术揭示流程的真实运作方式
- 分析：利用交互式仪表板分析瓶颈、偏差和根本原因
- 设计：使用 BPMN 2.0 建模工具设计改进后的流程
- 模拟：在实施变更前进行模拟，预测其带来的影响
- 监控：持续监控流程性能，确保改进成果得以维持
无论您的路线图中是否包含自动化，ProcessMind 都能为您提供决策所需的透明度，助您提升运营效率。当自动化确实有必要时，您也将拥有充足的数据来建立稳健的业务案例，并通过监控来验证最终成效。
准备好揭开您流程的真实面目了吗？
相关资源：
- 什么是流程挖掘？ —— 核心基础
- 如何分析您的流程 —— 从数据到洞察
- 如何实现流程优化 —— 将洞察转化为成果
- 如何持续监控您的流程 —— 巩固改进成效
- UiPath 与 ProcessMind —— 平台深度对比
- 流程挖掘的挑战与最佳实践 —— 避开常见误区
- 流程改进技术全清单 —— 15 种成熟方法对比
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