任务挖掘如何推动流程卓越

任务挖掘如何驱动新远程工作环境下的流程卓越

任务挖掘是一种通过实时收集用户与流程交互数据的过程发现方法，关注用户在应用或设备上的点击、按键、数据输入等前端交互行为。根据 SSON 研究与分析 2022 年智能自动化基准调查，尽管任务挖掘在提升流程效率方面优势显著，但至今不到 30% 的共享服务组织（SSO）已投资该技术，表明许多组织尚未充分利用这一解决方案优化自动化流程。

核心需求与挑战

1. 未来工作模式的冲击
   疫情加速了远程工作模式，SSO 面临工作场所调整（28% 减少办公空间，13% 转向中央办公室枢纽模式）和流程透明度不足的挑战。81% 的 SSO 将端到端流程集成列为优先事项，但 48% 的组织缺乏 IA 技术知识，33% 难以识别合适的自动化流程，凸显了流程分析工具的必要性。

2. 自动化实施困境
   任务挖掘通过收集单任务级数据，帮助识别流程瓶颈，为自动化提供决策依据。然而，16% 的组织认为数据尚未准备好支持流程重构，任务挖掘与流程挖掘协同应用率低（仅 16% 感知数据成熟）。

任务挖掘的关键特性

1. 技术工具
   依赖光学字符识别（OCR）和自然语言处理（NLP）技术，任务挖掘能捕捉用户交互细节（如按键），通过 AI 分析识别效率问题。

2. 应用场景

   • 提升效率：发现自动化机会、消除冗余操作
   • 绩效管理：追踪员工设备使用时长、活动耗时、SLA 合规性
   • 业务韧性：通过基准对比优化成本、减少欺诈风险（如数据复制行为检测）

案例研究：全球最大理赔管理公司

某美国总部、跨国运营的理赔公司通过 EdgeVerve 的 AssistEdge Discover 工具（基于任务挖掘）解决远程工作下的生产力追踪难题：

• 问题：远程工作导致生产力数据缺失，自动化进展缓慢
• 方案：以任务挖掘为核心，先优化流程文档与过渡，再推进自动化
• 成果：7 周内识别高生产力流程，POC 成功后获选为技术平台

长期价值与建议

1. 持续优化
   任务挖掘数据可预测技术采纳速度，帮助企业对比不同软件效能，识别流程瓶颈，为自动化扩展提供依据。

2. 用户与业务双视角
   提供软件使用价值评估，支持企业优化应用组合与许可证成本；通过数据控制确保员工隐私，增强人才留存。

3. 行业建议
   所有运营、流程卓越及优化中心应关注任务挖掘，尤其适用于混合办公模式下的企业，通过该工具实现流程透明化与效率提升。