流程智能研究报告（2024）

解锁企业运营新引擎 中国联合网络通信集团有限公司中国联通软件研究院中国信息通信研究院云计算与大数据研究所上海望繁信科技有限公司2024年12月中国联合网络通信集团有限公司中国联通软件研究院中国信息通信研究院云计算与大数据研究所上海望繁信科技有限公司2024年12月 目 录 1.引 言........................................................................................................................ 1 2.1数据复杂性与决策支持的挑战................................................................................. 32.2系统整合与资源优化的挑战..................................................................................... 42.3流程理解与部署偏差的挑战..................................................................................... 5 3.流程智能的出现...................................................................................................... 6 3.1流程智能的历史进程................................................................................................. 63.2流程智能如何应对挑战............................................................................................. 8 4.流程智能的实施.................................................................................................... 11 4.1流程智能技术简介................................................................................................... 114.2智能化流程管理生命周期....................................................................................... 22 5.流程智能对企业运营的重要意义........................................................................ 30 5.1制定流程数据标准................................................................................................... 305.2建立流程管理的数据循环....................................................................................... 305.3智能化流程治理的方法论....................................................................................... 325.4调整流程参与者的工作方式................................................................................... 335.5流程智能实施的挑战............................................................................................... 36 6.流程智能的未来展望............................................................................................ 38 6.1流程智能的未来形态............................................................................................... 386.2流程智能的价值变现............................................................................................... 39 7.行业案例分析........................................................................................................ 41 7.1通信行业的数智化流程治理................................................................................... 417.2连锁餐饮企业新店流程的优化与复用推广........................................................... 427.3快消&制造业的供应链优化.................................................................................... 447.4化工业现金流预测与优化....................................................................................... 45 8.结 语...................................................................................................................... 47 1.引 言 在这个日新月异的数字化和智能化时代，企业面临着前所未有的挑战和机遇。从流程的图纸时代开始，流程治理意味着企业对其最佳实践的规范总结与复用推广，流程是企业的经验积累和专业性的体现。然而，随着企业的发展壮大，组织架构变得愈加复杂，流程逐渐成为限制企业运营的枷锁。传统的流程治理手段在如今业务规模之庞大、数据信息之繁杂、市场变化之快速的环境中已经捉襟见肘。流程智能，作为企业运营和管理的新引擎和新质生产力，正逐渐成为推动企业创新和效率提升的关键力量。 为了帮助企业深入了解流程管理当前面临的挑战，理解流程智能为企业运营带来的深远影响，我们编写了这篇流程智能报告。在这篇报告中，我们将回顾企业流程管理的现状与挑战，分析流程智能技术的演进过程，以及流程智能如何帮助企业实现流程的优化和管理的升级，如何帮助企业应对其面临的诸多挑战。此后，我们将详细介绍流程智能的实施方式，其中涉及到流程智能应用的相关技术，探讨企业运营的生命周期各个阶段的目标和主要工作，以及流程智能在流程管理各个生命阶段的技术应用，以及流程智能赋予企业了哪些应对挑战的能力。我们还将介绍三个来自不同行业的流程智能案例，通过具体落地场景展示流程智能技术的应用效果和价值。最终，我们将探讨流程智能技术在未来发展的展望。 我们希望这篇报告能够为企业管理者、技术专家以及对流程智能感兴趣的读者提供有价值的信息和洞见。 2.企业流程管理现状与挑战 企业流程管理是企业组织架构中不可或缺的部分，流程是企业经验的积累和专业性的体现，在业务规模剧增、市场环境瞬息万变的时代挑战下，流程治理关乎企业如何应对挑战，实现战略目标。随着全球化和技术革新的不断深入，流程管理已经从企业运营的常规工作转变为影响企业竞争力的关键因素。 企业的流程管理通常分为五大阶段，即流程规划/流程建模阶段、流程部署阶段、流程执行阶段、流程运营阶段以及流程优化阶段。在流程规划/流程建模、流程运营和流程优化阶段，企业在整合来自不同业务系统的数据时会面临诸多困难。企业流程的数据源包括ERP、CRM、SCM等系统，又由于不同数据源之间的数据关联性、冗余性和矛盾问题，使得数据整合变得极其复杂，这不仅影响了数据的一致性，也对数据分析和决策的准确性构成了挑战。 企业在流程规划/流程建模、流程部署以及流程执行阶段面临的关键挑战在于系统的整合与资源的优化。在跨部门协作的场景下，当前的流程管理方法（即以部门为单位）常常陷入了局部最优全局不优的瓶颈，以至于IT、业务、流程三个部门难以形成合力，企业常常陷入1+1+1<3的困境。企业需要解决核心资源集约化和灵活性不足导致的资源浪费及配置效率低下问题，这对企业的系统整合与资源优化带来了进一步的挑战。 企业在流程执行和流程运营阶段会面临提升人机交互与流程理解方面的挑战。在大模型人工智能时代的背景下，流程智能也应当以符合通用智能时代的存在形式出现，即，一种类似于个人流程助理的形式。企业需要更加智能的平台和交互方式以及更高效的沟通和培训，以确保流程设计和执行的一致性和准确性，而流程智能助手对于流程的理解也应该在更高的维度，例如包含人员、角色、制度、风险等更高维度的流程信息，而非仅限于流程图。这对流程管理的人机交互能力和流程理解能力有着更高的要求。 2.1数据复杂性与决策支持的挑战 •流程数据质量差：流程数据质量问题是企业必须直面的难题。由于录入错误、数据过时、不一致或不完整等原因，企业需要投入大量资源进行数据清洗和质量管理。这些问题直接关系到数据分析结果的可靠性，进而影响决策的准确性和有效性。 •流程层级复杂：业务流程的层级复杂性为数据管理带来了挑战。企业业务流程可能涉及多个层级和部门，每个层级都有自己的数据流和决策需求，这种层级复杂性导致信息孤岛现象的发生，使得数据难以在不同层级和部门间流通和共享，从而增加了数据分析对决策支持的复杂性。 •流程数据难以产出业务价值：即使企业拥有大量流程数据，也经常发现流程数据难以提供稳定的业务价值，在支持具体决策时的效果不显著。其原因是企业未完全实现数据驱动决策的运营方式导致前期数据治理项目的目标性不强，难以快速形成数据资产价值，而擅长数据分析的专家又没有机会了解企业如同毛细血管一样的运营流程，通用的流程数据解决方案由于缺乏业务数据的输入，无法从流程数据的角度出发产出业务价值。因此，企业需要更专业的数据分析技术、对业务深入的理解、以及流程数据和业务数据的联合分析，并且将这三者有机结 合，才能将数据转化为有价值的与洞察，进而帮助企业运营者在复杂多变的业务环境中做出更快速准确的决策。 2.2系统整合与资源优化的挑战 •数据整合困难：数据整合困难指的是跨系统数据整合的技术难度大，需要跨部门协作和统一的数据管理策略来克服。这涉及到不同业务系统间的数据格式和存储方式差异，以及整合数据时，对不同系统不同模块负责的相关方的利益诉求和权力义务的协调管理。 •流程配置脱离实际业务：很多企业对流程的管理停留在将流程配置到IT系统中的阶段，通过在流程配置添加例外情况的方式解决当下问题，从而造成了流程臃肿的问题。由于流程在IT系统中的固化，现有流程对业务已经造成阻碍，但业务部门不愿意承