基于RPA的自动化流程治理方案探索及应用实践

编者荐语：

随着企业数字化转型进程加快，信息系统大量上线，但流程运营管理问题逐渐显现出来。为提升企业流程运营能力，亚信科技联合某省运营商推出智能化流程治理运营模式，尝试基于RPA（机器人流程自动化），将任务挖掘技术与流程挖掘技术进行深度融合，以实现流程数据驱动流程变更的闭环迭代，助力企业实现“增长动能转型、流程治理提效、运营模式升级”的目标。本文介绍了RPA自动化流程治理方案开展的思路及目标、业务流程优化的具体步骤，总结了方案特性与效果，并对自动化流程治理未来发展进行展望。希望本文能为关注RPA技术及流程自动化能力提升的企业提供参考。

01
研究背景
随着2023年《数字中国建设整体布局规划》（以下简称“数字中国规划”）的发布，企业的数字化转型迎来了积极的制度环境和明确的政策指引。国家大力推进数字化发展，加速了企业、组织以及整个社会的数字化转型步伐。据不完全统计，在所有行业全面启动数字化转型后，超过95%的企业已经深入、全面地开展了不同程度的数字化实践，当前国内一半以上企业已经将数字化转型视为下一步发展重点，并制定了清晰的数字化转型战略规划。国内企业数字化转型已成一种新常态，各大企业也正在持续加大数字化转型资金的投入。

在实际应用中发现，过去企业构建了大量的信息系统，通过固化业务流程和规范化的管理实现了业务的快速扩张和复制。随着业务的不断发展、组织的不断裂变，信息系统大量上线，流程运营管理的问题也逐渐显现：

● 流程路径不可视：流程缺少可视化监控，业务人员无法掌握流程实际运行过程，一旦流程中出现卡点或堵点，流程执行效率将会大大降低。基于流程中存在的诸多问题，亟需某种方式实现流程可视化，进而提高流程执行效率。

● 流程细节不可控：当前企业存在多种办公系统，比如ERP、CRM、OA等，与此同时，数据量大，整合分析难，手工分析耗时低效不准确等问题也随之出现。除此之外，由于流程错综复杂，流程瓶颈所在的位置不清晰，因此难以进行流程卡点堵点的精准定位。如何从复杂的业务流程中精准发现问题与瓶颈，从而提供精准的分析结果和建议是需要探索的问题。

● 流程提效不可行：一旦精准定位到流程瓶颈与流程中存在的卡点、堵点问题后，亟需自动化手段完成流程的优化或是基于完备的解决方案知识库提供流程优化的建议，从而快速解决流程优化提效等实际问题。

02
方案探索
为解决上述难题，企业及各类解决方案提供商投入了大量人力资源配合协作流程梳理，实际结果不尽如人意。人为梳理结果视角不够全面，分析不够精准，无法作为后续流程优化提效的有效输入。

为协助企业达到组织数字化转型的目标，亚信科技尝试基于RPA（Robotic process automation，机器人流程自动化），将任务挖掘技术（Task Mining）与流程挖掘技术（Process Mining）进行深度融合，其中流程挖掘技术可视化还原业务流程走向，精准发现问题与瓶颈，任务挖掘技术深入分析业务操作，发现潜在自动化机会，而RPA基于发现的问题和机会进行针对性的流程优化，使得RPA的流程自动化结果也直接用于优化和重构流程，实现从流程数据驱动流程变更的闭环迭代。助力企业实现“增长动能转型、流程治理提效、运营模式升级”的目标。

03
实践方案
为提升企业流程运营能力，亚信科技联合某省运营商推出智能化流程治理运营模式。

（一）方案整体思路及目标

本方案旨在引入流程挖掘技术，依托亚信科技AISWare AIRPA产品实现可持续增强的流程治理，助力流程变革，通过任务挖掘桌面录制的方式采集用户的操作行为，使用屏幕理解的方式识别出业务流程中的前端业务事件日志，结合业务的后台数据，形成前后端一体化的流程挖掘数据。

本方案将完成流程可视、瓶颈分析、流程设计以及流程优化四大功能点：

● 流程可视：使用流程发现算法对企业业务流程进行可视化重现，即对事件日志进行处理，生成流程图数据、计算流程指标并在前台展现。提供流程及时洞察能力，能够真实还原业务流程实际执行路径，不依赖人工调研，可以实时、客观、持续的了解流程执行情况。

● 瓶颈分析：提供流程问题即时诊断能力、流程瓶颈发现能力，能够快速定位影响流程运行效率的瓶颈节点路径并进行原因分析。实现流程维度和业务维度的联合下钻分析，协助管理者从流程视角分析业务流程关键KPI。

● 流程设计：根据瓶颈分析与流程洞察的过程，发现流程的堵点和瓶颈，智能识别流程中存在的断点、堵点、卡点，并给出业务优化和重塑的建议，从而推动流程智能化、自动化改造。

● 流程优化：通过对瓶颈处及偏差处的优化，可以对现实流程进行优化，改进现有业务流程，提高流程流畅程度，提高业务转化效率，比如在合理的节点配置资源及人员，并检测出任何异常环节，从而发现问题出在哪里。也可以使用自动化手段智能评估流程步骤的自动化程度，从而使用RPA机器人实现更高效的自动化。

（二）方案详情

由于在软件系统中发生的每一个动作，不管是由人还是由机器人执行，都会产生一个记录，这些记录变成了事件日志。可按顺序记录的系统日志事件为基础，每个事件指代一个活动，并与特定的业务场景相关联，将所有事件日志中的附加信息汇总后，形成实际流程的“流程图”形式的可视信息。当流程可视化展现后，通过流程挖掘技术洞察企业流程的能力，确定理想状态和实际状态之间的差距，快速找出效率低下和执行偏差的根本原因。最后，基于分析出的结果进行更深层次的挖掘，从而完成业务流程的优化。

图1：基于RPA的自动化流程治理方案示意图

通过对接企业内外部的IT系统，从系统中获取事件日志，并调用流程挖掘算法完成数据清洗的过程，经过转化、过滤、清洗，产生可以用于整合的流程事件日志。待事件日志处理完毕后进行可视化展示，从而还原真实业务场景。基于已经还原的业务场景，进行后续的智能分析与智能预测的环节。通过KPI分析、过滤器设置等流程分析工具分析流程中存在的瓶颈，并给出优化的建议。具体包括以下几个部分：

Step1:业务日志采集

从业务系统获取日志数据，这些日志会包含事件ID、时间戳、事件名称、用户名、系统信息等,是流程挖掘的重要数据源。然后需要对日志数据进行预处理,过滤无效和错误信息。

Step2：业务日志映射

基于采集到的业务日志数据，将时间信息、事件信息、客户信息等关联到对应的后台日志事件上，形成前后端一体化的流程挖掘数据，如将客户编号、产品信息等关联到对应的后台日志事件上。这可以为流程挖掘提供更丰富的业务背景信息,得到更准确的分析结果。具体包括：

● 事件关联：在系统业务日志的每个事件中,增加业务数据的字段,记录对应的业务信息。例如在“选择客户”这个事件中,增加“客户编号”和“客户名称”字段,存储选择的客户信息。这可以方便地关联业务数据与每个具体的日志事件。

● 案例关联：为每个系统业务日志案例建立Case ID,在业务数据库中增加相同的主键字段,存储该案例相关的全部业务数据信息。这样就可以通过主键快速找到一个案例相关的全部业务数据。

● 时间区间关联：以系统业务日志的时间戳为基准,查找位于同一时间区间内的业务数据库的记录,提取这批记录作为该日志对应的业务数据。

● 规则关联：根据业务规则,比如“客户编号-产品编号-区域”等字段的组合必须唯一,来查找与系统业务日志事件匹配的业务数据记录。

Step3：构建业务流程模型，并可视化展示

本方案中结合遗传挖掘算法与模拟退火算法等,从日志数据中挖掘出过程Petri网模型、DFG模型、BPMN模型等。联合使用多模型可以提供流程的全方位视角。同时，生成流程图数据、计算流程指标并在前台展现。提供流程及时洞察能力，能够真实还原业务流程实际执行路径，不依赖人工调研，可以实时、客观、持续的了解流程执行情况，可以清晰展示流程步骤和各步骤之间的逻辑关系。

图2：业务流程可视化示意图

Step4：流程合规性检查

流程分析：将还原的业务流程真实走向与预设流程标准进行比对并校验流程节点及路径的合规性，通过分析业务数据找出流程中的偏差如耗时过长、重复返工、频繁中断等，进而推动后续的进一步优化分析。

瓶颈分析：提供流程问题即时诊断能力、流程瓶颈发现能力，能够快速定位影响流程运行效率的瓶颈节点路径并进行原因分析。实现流程维度和业务维度的联合下钻分析，协助管理者从流程视角分析业务流程关键KPI。

根据流程分析与瓶颈分析的过程，发现流程的堵点和瓶颈，智能识别流程中存在的断点、堵点、卡点。

图3：异常流程报错信息示意图

图4：异常流程统计与分析示意图

Step5：任务挖掘分析

在通过流程分析及瓶颈分析，定位具体问题，随后通过任务挖掘实现业务级到操作级的深化分析。具体拉通前后台业务数据，精准定位具体的问题，推懂动后续业务优化和重塑的建议，完成流程智能化、自动化改造。

图5：任务挖掘分析示意图

Step6：流程优化

根据流程挖掘和任务挖掘定位到的问题,并提出改进措施。使用RPA可以快速实现流程变更,并再次运行日志记录来验证优化成果。这构成了基于RPA的流程挖掘闭环。

图5：流程优化解决方案示意图

（三）方案特性

● 前后端数据一体化，精准识别流程瓶颈：支持业务数据与桌面操作数据联合分析，既能从全局层面发现业务瓶颈，又能通过桌面操作数据精准查看具体的业务细节，从而识别自动化机会。

● 丰富的流程增值工具，助力企业洞悉业务流程：提供丰富的流程增值工具，如业务KPI分析、合规性检查、瓶颈检查、根因分析、持续业务监测等。
● 多模态挖掘算法，提升流程挖掘精度：针对不同的业务场景提供不同的调优后的挖掘算法支持，并可根据不同的业务场景自适应选择最优挖掘算法。
● 多平台海量数据采集分析，提供多样化数据样本：支持Windows、Linux、Android、图形化界面等系统数据采集，能采集各种系统、各种类型的数据，快速进行提取和关联分析。
04
效果总结
本方案可应用在工单运转流程自动化，加快工单运转速度。在工单处理流程中，存在流程运转时间过长的情况。通过将业务流程可视化，掌握工单实际运行效果，并定位到具体的流程卡点，发现在整个流程中存在工单页面中的描述、标题等信息填写耗时过长的情况，以及由于处理措施和解决方案的信息输入，占用时间长，且存在无效内容输入，导致工单审批失败或撤回。当定位到具体的问题后，再提供流程优化的建议。具体成效如下：

● 节省人力：可节省大量人力资源投入，在非常短的时间内实现效率提升60%，人力成本节约40%，剔除冗长或无效的业务流程分支，可实现降低IT系统投入，业务周转率得到有效改善，符合企业管理层提出的提高效率、降低成本的要求。

● 敏捷价值：目前累计探索分析了20+业务流程，目前已实现其中8个流程的分析及优化。以协作配合流程为例，修正3个异常分支，流程运转时间缩短40%，页面操作步骤减少20%，大大提高了流程治理效率，切实帮助用户实现从流程自动化机会发现到流程治理优化的全面升级。

05
未来展望
亚信科技依托AISWare AIRPA平台，实施智能化流程治理可帮助行业用户优化组织业务流程、提升业务的响应速度，有效改善组织的流程管理与运营效能。

亚信科技依托AISWare AIRPA平台采用一键部署方式，对业务系统零侵入，只需要通过Task Mining录制器采集业务人员办理业务全过程、采集多个系统日志（如业务支持系统、运营支撑系统、管理支持系统），无需对现有系统进行改造，能够做到开箱即用，可适用各种场景，复制推广性强。在各大行业领域可广泛应用，比如助力运营商在新一代数智化运维平台建设、集团试点工作、数智能力等方面争先创优，提升工作短板，目前已实现河南移动业务流程治理能力智能化提升，降低业务办理时长，提高客户满意度，加速数字化转型的步伐。

当前，数字经济发展的重要性以及中国产业的数字化升级实践的迫切性已不言而喻，其将成为带动中国经济增长的新动力。除政策上的鼓励与支持外，各企业与机构也在加深实践与探索。根据近期的市场调研发现：目前约57.6%的组织领导者将业务流程治理优化列为组织发展的重要破局能力之一（认可流程对业务发展的重要性）。亚信科技依托AISWare AIRPA平台积极响应国家数字经济发展方向，为中国产业的数字化升级出谋划策，助力企业流程治理，提升企业流程透明度，赋能企业流程优化，帮助企业更好地开展数字化实践。

参考资料

[1] Process Mining：Data Science in Action.Van Der Aalst，2018.

[2] RPA技术详解：基础、应用与未来，亚信科技，2022.

[3] Process Mining Handbook. Van Der Aalst,2022.