超级自动化：流程资产开启企业数字化转型新纪元

2023 年 9 月 22 日，望繁信科技首届 PRO_大会在广州圆满举行，望繁信科技首席战略官 &合伙人陈果在大会主论坛带来了《人工智能赋能流程数字化》的精彩分享，深入探讨了业务流程管理对企业数字化转型的意义，以及它的历史演变和未来发展方向。

数字化业务流程管理的终极方案

业务流程管理从 20 世纪 80 年代开始发展，至今已有几十年的历程。在这期间，随着信息技术的进步，它逐渐被各级企业接受并广泛应用。企业为什么要做业务流程？一是运营卓越；二是组织转型；三是数字化。在企业运营中，从 ISO9000 的标准化到精益管理的优化，业务流程都担任着关键的角色；在组织管理中，业务流程提供了数据基础和信息交互的标准，帮助企业提高内控、效率和协同；而在企业数字化过程中，传统的做法是让业务流程建立自上而下的规范，先把流程做好，再到系统里面实现，但往往收效甚微，对此陈果提出了一种颠覆性的观点——利用流程的反向展现进行流程改进。

他认为，企业应该首先确认和理解系统中已经存在的流程，这个过程可以通过业务流程挖掘技术来实现。然后，根据这些发现的真实流程，倒推并设计更高效、合理的业务流程。

这种“反向”方法有几个明显的优势。首先，它能够确保新设计的业务流程与实际操作紧密相关，避免了设计和执行“两层皮”的问题。其次，这种方法可以帮助企业找到潜在的问题和瓶颈，从而以更实际、更直接的方式促进流程改进。最后，由于这种方法重视现有流程和实际操作，因此可以获得员工的更高接受度和参与度，从而提高流程改进的成功率。

流程工程是企业数字化基础

当前，业务流程工程（Business Process Engineering）已经成为许多企业实施数字化转型的主要途径。这个概念最早由希尔教授提出，其目标是通过分析、设计、实施和优化关键业务流程来提高组织效率。它强调将注意力从单个任务或活动转向整个流程，以实现更大的改进，并通常涉及到使用新技术或自动化解决方案来增强流程。具体包括数字化服务、工作流、流程管理和流程设计四个层面：

• 流程设计：这是四个层面中最高的层次，它涉及到用业务流程管理思想来设计和优化整个业务流程。这需要对业务需求有深入理解，并具备策略性思维。

• 流程管理：流程管理是工作流的上一层，它提供了决定和管理工作流规则的框架。流程管理旨在优化业务流程以提高效率和效果。

• 工作流：微服务是指将系统的业务能力抽取出来变成一个个的服务。这些服务如何进行组合、优化和调度就是工作流的责任。

• 数字化服务：这是最基础的层次，涵盖各种信息系统和数字化服务。企业所有操作都依赖于这些基础设施。

这四个层面从上至下将企业管理思想实现在各个业务数字化服务中，流程资产和流程挖掘主要在流程设计、流程管理、工作流三个层面发挥重要作用。

超自动化是数字化企业的终极形态

在发言中，陈果强调，流程挖掘（即流程智能）未来的发展方向是超级自动化。他通过开车的比喻，生动解释了业务流程挖掘的进步和未来愿景。在过去，企业如同手动驾驶，需要依赖人工逐步进行操作和决策，就好像开车时需要查看地图、跟随路牌，是一种手工的流程。

而现如今，借助业务流程挖掘这个“GPS”，企业只需设定目标，就能得到自动的指引。在这个过程中，企业可以借助两种智能：商业智能和流程智能。商业智能就像车辆的速度表和油量表，提供经营指标等数据信息；而流程智能则相当于 GPS 导航，它能够指引企业如何更有效地走好业务流程。

而“超级自动化”就像完全实现了智能驾驶，企业只需设定目标（例如毛利增长 5%），之后的供应商管理、产品管理、销售环节等操作都会根据目标自动进行优化，从而达成目标。而要实现这个愿景，企业需要建立特定的数字化架构——底层是外部大数据、企业大数据，以及各种信息系统，就像是汽车里的发动机和变速器，让企业正常运行。而流程挖掘和企业流程资产就像是导航系统，从业务系统中提取知识，然后“喂给”人工智能，告诉企业哪条路是正确的。陈果认为，望繁信科技的流程资产是企业智能的源头，它通过指挥人工智能，进而驱动整个业务运作，向超级自动化迈进。

流程挖掘+AI，激发企业通用人工智能活力

在过去，业务流程建模主要是人工进行的。针对每一个任务或活动，工作人员需要手动规划和执行流程。而随着生成式 AI 技术的发展，陈果认为，未来的业务流程将会更加自动化，从图像、文字、语音视频等内容生成扩展到活动生成，比如，A 活动完成后，基于生成式 AI 的模型，可以自动生成接下来的 B 活动，这其实就构成了一个业务流程，将会极大地提升企业的运营效率并为未来的发展打开新的可能性。

在未来的企业数字化环境中，人与机器有两种自然语言互动的类型：一类是非精确性回答，如“今天吃什么？”；另一类则需要精确回答，如处理向供应商付款的发票等合规性问题。对于后者，需要利用流程资产和流程挖掘技术赋能 AI 以满足合规性需求。例如，流程资产可以通过嵌入或微调的方式训练人工智能。当问题涉及合规性时，人工智能就会自动执行相应的合规流程。

陈果提出，虽然现在的流程自动化主要体现在 RPA（机器人流程自动化）上，但终极目标是实现自治代理：“我们告诉流程智能平台我们的企业目标，然后平台会根据业务流程生成任务链（即业务流程）。在执行任务链的过程中，平台可以根据上下文随时进行迭代和反馈，最后通过某种方式执行任务，就像汽车的指令传导到发动机和转向器，使汽车行驶向目的地一样。”

当前，人工智能正在深刻改变着传统企业的运营模式，流程资产和流程挖掘技术为人工智能提供了关键的流程数据，使得数字化的流程知识及经验能够在整个组织中共享，已经成为企业全面数字化转型的重要支柱。