流程挖掘帮助中国管理咨询行业实现转型升级

以下文章来源于陈果George ，作者GEORGE陈果

流程挖掘是近年来企业数字化领域的热门话题，我在过去几年多次撰文谈过这个新兴的企业数字化工具。流程挖掘的概念在 IT 行业出现有一段时间了，从二十年前业务流程管理（BPM）理论开始流行，到数字化工作流（WFM）形成技术标准时，就已经确立了流程挖掘的规范；不过在 2015 年前，因为技术和应用两方面都还不太成熟，流程挖掘还处于高校象牙塔里的学术研究和一些欧洲大型企业的实验使用状态，养在深闺人未识。

流程挖掘通过对流程实际运行中观测到的流程事件数据，和理论上的流程模型（手工建立的流程模型，或者通过自动化方法建立的流程模型）之间的对比，从而利用流程事件数据产生对流程运行的实际状况的了解。

图例：望繁信流程挖掘工具

近年来流程挖掘突然升温的推动力主要是来自于企业数字化发展到新阶段后，企业所产生的应用需求，这些需求使得流程挖掘的技术取得了快速发展，包括：

• 流程挖掘算法的质量（适应度、简单性、泛化性、精确性）提升，流程语义更完整，从而使得还原出来的流程模型更准确；

• 支持跨组织、跨系统（CRM、ERP 等多个 IT 系统）、跨业务领域（例如 P2P, O2C 等端到端流程的业务领域）的流程整合；

• 实现流程事件数据和业务数据的底层融合，从而支持分析流程变化对业务指标的影响分析和预测。

驱动流程挖掘技术发展的企业数字化转型的应用需求有两方面：一方面是企业上云和自动化的需求，使用流程挖掘可以发现现有的企业信息系统中（例如 ERP、CRM 等），究竟有哪些流程在运行，运行情况如何，从而决定如何将这些流程迁移到云平台上，此外通过流程挖掘还可以发现哪些流程环节和工作任务中，存在手工操作、信息断点或者效率瓶颈，可以采用流程自动化手段（API 集成、RPA 流程机器人等）来实现“超自动化”。

可以说流程挖掘是企业上云和自动化部署做规划时，必不可少的一个人工智能的规划工具，在流程挖掘发源的欧洲，大多数流程挖掘厂商都是 SAP 生态里成长起来的公司，他们主要的挖掘对象都是 SAP、ERP 系统里的流程。

我一直将流程挖掘和企业数字化的关系，比喻成 GPS 智能导航和开车出行的关系，企业信息系统就是开车出行的那辆车，过去开车时没有 GPS，就是一张纸质的地图，这种地图相当于企业数字化里手工画的业务流程模型，今天几乎每个人的车里都有 GPS，你开车的路线以及行进方向一目了然——每辆车里都装有一个 GPS，所以每个用 ERP 的企业，都有必要装一套流程挖掘，看看你的 ERP 究竟用成啥样了。

从流程挖掘软件行业发展看，除了一枝独秀的行业领导者 Celonis 以及流程挖掘专业厂商外，主要有四类软件公司通过自研或者并购，形成了流程挖掘软件行业市场的一片繁荣，在过去几年内完成了一轮行业整合，一是致力于云转型和云上自动化的传统 IT 大厂，包括 微软、IBM、SAP 等（参见《SAP收购 LeanIX对中国IT行业的启示 ｜ 云上自动化是企业运营数字化的终极方向》），二是 RPA 公司，Automation Anywhere 和 UiPath 都并购进了头部流程挖掘公司，三是 BPM 厂商，无论是致力于业务流程管理系统（BPMS）厂商，包括 ARIS 产品的原厂 SAG 等，还是致力于低代码工作流集成的 BPM 厂商，包括 Appian、Zapier 等，四是 BI 公司，包括 ABBYY、QPR 等（参见《BI和人工智能应用 ｜ “智能战略财务”在中国有机会吗？》）。

另一方面，除了企业数字化转型的技术架构对流程挖掘的需求外，今天，数字化转型是企业的管理理念、管理方式的转型，数字化管理的理念总结起来是：数据驱动业务，敏捷迭代，持续优化。流程挖掘恰恰能够赋能企业数据驱动业务的管理方法，因而给管理咨询方法带来了革命——正如我在《购买企业服务的正确姿势 ｜ 业务流程咨询究竟是做什么？该找谁？》所写，传统业务流程相关的管理咨询服务，包括 BPR、BPI、BPM 等，都是手工或者半自动的“对业务流程的管理”或者“用业务流程来做管理”的方法，而流程挖掘基于结合数据科学和传统业务流程管理方法论，带来智能化的流程管理方式：

基于流程挖掘的智能化流程管理的应用场景包括：

• 对流程运行的效率、质量、成本等提供洞察

• 识别流程瓶颈

• 预测流程问题

• 发现流程违规情况

• 分析并建议流程改进策略

• 发现流程简化和优化的机会

传统的流程管理方式是一种启发式的手工管理，或者一种预设理论状态的管理，在实际运行中，理论上的基础流程模型会根据业务场景产生实际可行的流程变式（variants）或者具体偏离的流程实例（instance）。

从管理咨询的角度，可以基于数据和流程挖掘技术，帮助企业来发现业务问题，持续改进业务，例如：

• 预测业务发展：例如，现在一个订单交付进展到什么状态，还需要多少时间能交货？一个进行中的保险理赔请求还需要多少时间能处理完？

• 基于洞察来改进业务：例如有多少紧急订单需要交给外协工厂生产？下个月产能有多少还没利用足，怎样改进产能利用？

• 持续的改进优化：例如，新的设备维修处理流程和旧的相比，平均设备停机维修时间减少了多少，可靠运行周期提升了多少，还有多少改进空间？

• 业务合规性提升：例如，有多少采购收货和发票处理缺失了之前的采购批准？

管理咨询行业在过去十年里发生巨大的变化是从人工数据分析到利用人工智能的变化，甚至出现了很多新形态的咨询服务方式以及新兴的 AI 咨询公司，正如我在《洞察全球高端咨询行业最新趋势，看中国能否产生顶级管理咨询公司》所写，在全球高端咨询行业的进化中，传统 Ops 管理咨询都在向 AI 咨询转化，毫无疑问，流程挖掘就是从传统 Ops 咨询向 AI 咨询转型的重要技术赋能工具：

果总在 2020 年 9 月写的《流程挖掘 ｜ 数字化业务流程管理的终极方案》一文，可能是国内互联网上第一篇介绍流程挖掘这个概念的文章。其实我当时写作这篇文章的背景，正好是在一个咨询项目上——我和团队帮助某金融机构优化其客户服务的流程和组织，这家金融机构的客户服务团队过去是按照省公司来进行组织的，每个省公司都有客服中心，企业领导提出：能否将客户服务按照流程环节和业务能力来进行切分，按照包含若干个省的区域，例如华东区、华北区，来分别设置若干个共享的能力中心（当时还流行“中台”这个概念，他们把这个叫服务中台）。

针对企业需求，我提出的解决方案是，对客服的端到端业务流程进行梳理，并且从流程数据中提炼出客服流程每个活动的处理地点、实际处理量、工作质量等，正是由于这个原因，我遇上了流程挖掘的思路；实际上我在至少十年之前研究 BPM 时，就已经接触到了流程挖掘的概念。

不过因为各种原因，这个项目最后还是没有用到流程挖掘工具，而是使用了手工数据分析的方法，最终取得了项目的成功。从咨询项目的实际需求，我感受到了流程挖掘巨大的价值。

咨询公司利用流程挖掘工具来为企业提供管理咨询服务有这样几种形式：

一是解决企业某个的运营优化问题，

二是帮助企业建立自身的流程挖掘的能力，建立流程挖掘能力中心（COE），

三是帮助企业推动数据驱动业务的敏捷工作方式。

我相信今天我可以结合我在中国多年的管理咨询行业经验，利用先进的流程挖掘技术，帮助在中国开展业务的管理咨询公司实现升级转型。

中国管理咨询行业自身的数字化转型可能是这样的：

我希望有了流程挖掘技术，应该是这样的：