流程发现如何提高运营生产力

核心观点与关键数据

• 背景: 传统企业流程信息收集方法（如人工观察）存在主观性强、耗时长、易受人为偏差影响等问题。新冠疫情暴露了部分企业流程适应能力不足的问题，自动化成为关键解决方案。
• Process Discovery: 作为一种自动化、数据驱动的AI技术，Process Discovery通过分析用户数字足迹（如键盘操作），实时发现、映射和记录业务任务，生成包含流程细节、变异情况、执行时长等数据的流程模型。
• 市场趋势: 根据EdgeVerve与SSON的调研，近70%的企业将提升运营效率和生产力作为自动化主要目标。SSON调查显示，60%的受访者计划或正在使用Process Discovery，其中35%处于投资规划阶段，26%已实际应用。
• 自动化挑战: 近半数RPA项目失败，主要原因是流程选择不当。SSON全球调研显示，70%的企业对现有IA体验满意度不高，其中“错误流程选择”是最常见问题。

Process Discovery工作原理与优势

• 工作原理: Process Discovery通过部署在员工电脑上的“发现机器人”，收集应用程序使用数据，利用机器学习算法分析并生成自动化工作流程，无需系统日志或API访问。
• 关键优势:
  • 提升质量与性能：基于实证数据，自动识别可自动化任务，确保流程优化。
  • 增强竞争力：相比80%仍依赖人工流程映射的企业，Process Discovery可显著缩短ROI实现时间。
  • 提供全局可见性：清晰展示流程所有权和执行路径，便于发现优化机会。
  • 降低风险：通过数据验证流程改进价值，避免盲目投入。
  • 最大化ROI：覆盖所有流程异常与变异，支持规模化扩展。
  • 改善可扩展性：通过数据洞察智能决策后续自动化目标。
  • 提高成本效率：减少人工资源需求，降低实施成本。

应用场景与价值

• 典型应用: 适用于客服中心、人力资源、财务会计等高频数据交互部门。
• 价值体现:
  • 识别RPA自动化机会；
  • 规划数字化转型蓝图；
  • 揭示未知流程以进行深度映射；
  • 监控现有流程优化。

研究结论

Process Discovery通过数据驱动的方式，帮助企业准确理解“现状”流程，识别自动化潜力，是提升运营效率和实现数字化转型的关键工具。它通过避免自动化低效流程，确保RPA项目成功，最终实现企业价值最大化。