金博体育大客户扎堆 未来 80% 的企业都将用它降本增效
金博体育【亿邦原创】一家成立 20 多年的互联网巨头,尽管十年间购置了多款数字化工具,但在建新流程时,诸多细小新流程交织在一起,形成硕大的 麻线团 ,上万条流程互相依赖和纠缠,堵住执行体系,令员工无从下手,不断滋生小问题。
某央企电力集团的采购,从计划到订单履约,需要供应、仓储、财务、质检、生产、销售及运输等部门协同,尽管都配置了数字化工具,但受制于数据孤岛,流程变成 黑洞 ,部门间动作变形严重且难以监控,效率迟迟得不到提高。
某创新型机器人厂商,创始人程序员出身,曾在硅谷工作十年,却在选择第三方数字化供应商时,迟迟无法决断。金博体育他发现,多数数字化工具的逻辑过于传统,只重视日常工作行为的管理,未将业务流程各实战环节数字化和可视化。
国内的数字化转型,已经走过粗放式和一窝蜂上线部署软件的阶段,正在步入实战深水区,一部分走在前列的企业意识到:单纯铺设数字化工具并不等于数字化,低效、冗长和繁琐的数字化业务链条反而阻碍业务协同和发展。
前两年风头正劲的 RPA 概念略渐淡化,如今一股新的浪潮正在兴起。Cisco、Google 等全球知名企业在数字化转型中去 KPI 和 OKR 化,将重心放在流程管理方面。这给中国的投资机构和创业者带来了新的启发。
2022 年至今,一项名为 流程挖掘(Process Mining,缩写 PM) 的技术创新之风吹进国内。PM 结合了数据分析、机器学习和企业业务流程管理等,正在形成一个新兴的应用技术学科,一时间吸引创业企业、RPA、数据 BI、BPM 等软件厂商加入。
天眼查数据显示,在流程挖掘赛道,一年之内,望繁信拿下三轮融资,璇星科技完成两轮融资。此外,弘玑、来也科技、容智信息、九科信息、艺赛旗等 RPA 厂商纷纷转型或拓展流程挖掘业务,成为该赛道占比最大的参与者。
流程挖掘为什么突然火了?它与其他数字化技术有哪些耦合关系?它又为何如此吸引 RPA 和数据 BI、BPM 厂商?流程挖掘到底是 换汤不换药 的新词,还是企业必不可少的增效工具?它能给企业带来哪些价值?
一般来说, 教科书 式的报销流程中,员工报销发票只需要 5 步:提交报销单粘贴发票提交给财务 - 财务审核 - 领导审批 - 财务复核 - 出纳支付。
然而,到了每个月报销的时候,财务就会面临各种问题:假发票或者同一张发票重复报销,如果每个月都要逐一手动查询发票,不仅效率低还增加成本。一旦涉及费用超标的情况,财务与报销人员撕扯是常有的事儿。
绝大多数企业的报销预算都按季度或年段数字计算,由于费用无法实时记录,预算超额也时有发生。
随着企业规模扩大、产业链变长和分支机构地域跨度拉大,业务与业务交叉并行,诸如此类的流程繁杂性将呈几何级上升,理想化的流程只能归于理想。在不断变形的协同中,冗杂的业务流程会像面条一样错综盘杂,拉低企业的运营效率,还可能引发更多合规问题。
随着数字化进程不断加快,如果企业缺乏完整的业务流程,已部署的 SaaS 及 ERP 系统也将无法得到信息支持。这不仅影响员工使用体验,还影响表单、组件等数据运行结果,导致企业决策失误。
因此,要想提升企业效率,就要从业务流程入手,梳理并优化它。这与流程挖掘技术的核心价值十分契合:对企业流程进行 病因 分析,继而开具 药方 ,起到药到病除的作用。
究竟什么是 流程挖掘 ?弘玑产品总监吴楠告诉亿邦动力:流程挖掘技术可以理解为流程的 X 光片,可以将企业流程可视化,展示出流程到底是怎么‘跑’的,效率如何,堵点在哪。
在 诊断 阶段,流程挖掘大多通过抓取 ERP、CRM、EMS 等系统中过往的事件日志数据,生成实际运作中的流程模型图,以可视化的形式呈现漏洞、缺陷和瓶颈等 病因 。
到了 诊疗 阶段,它可以通过修复流程模型及拓展性能数据,进一步挖掘问题形成的根因,调用 API 链接 RPA 或在低代码平台进行初级的优化执行,让企业员工在任务看板中选用自动化脚本解决问题。
艺赛旗创始人唐琦松在交流过程中总结称,从实际落地项目来看,应用流程挖掘技术除了能够将企业流程实际执行情况可视化还原、发现业务流程的断点或堵点、找到流程效率低下以及流程不合规原因、优化流程外,一大关键作用就在于能够与 RPA 机器人深度融合,通过流程挖掘识别端到端流程中的 RPA 自动化机会,进一步挖掘业务自动化业务场景,从而实现不止发现问题还能够解决问题。
他表示,流程挖掘软件的部署策略是自下而上的,先从一线员工的业务痛点入手再扩展至整个集团,这不仅能够有效解决员工痛点,对于 RPA 的应用和普及也有很大帮助。
Gartner 发布的报告《流程挖掘行业扫描》认为,流程挖掘技术可帮助 RPA 机器人发现、验证公司中实际执行的流程,并根据挖掘结果,决定 RPA 机器人的配置及功能。报告还显示,78% 的流程挖掘客户表示流程挖掘是实现 RPA 工作的关键。
换言之,流程挖掘作为超自动化的底座技术,能够起到关联 RPA 及其他自动化工具的作用。即当流程挖掘技术成为企业软件基础设施时,RPA 机器人这味 药 才能发挥出最大效用。
用一个比喻来形容:如果将 RPA 机器人比作人类手脚,流程挖掘技术起到的便是 大脑 作用,在机器人 动手 之前先 学习 与 思考 流程路径的最优解。
src=此外,RPA 作为软件产品,需要一线员工在使用过程中,将自己的业务视角切换为 IT 视角,将业务逻辑 翻译 成 RPA 功能模块,这样才能顺利部署机器人。这对大部分业务人员来说,堪称一笔不小的学习成本。
当 RPA 机器人采纳流程挖掘提供的优化建议后,能够主动识别作为自动化主要目标的活动,将业务人员从过往 被迫 配合机器的状态中解脱出来。
早在 1995 年,Jonathan E. Cook 和 Alexander L. Wolf 在美国科罗拉多大学读博期间,在探索事件活动之间的因果关系时,就发现事件与事件之间的 并发关系 ,由此提出流程挖掘概念,成为 流程挖掘之父 。
2005 年,随着流程挖掘技术在多个领域试水及应用, 流程发现 及 一致性检查 开始受企业重视;2009 年,美国电气和电子工程师协会(IEEE)成立流程挖掘工作组(IEEE PM),并于 2011 年对外发布 流程挖掘 宣言。
宣言定义了一套指导原则和目标,作为软件开发人员、科学家、顾问、业务经理和最终用户的指南,目标是提高新工具流程挖掘的成熟度,以改进对业务流程的重新设计、控制和支持。
2011 年,德国流程挖掘厂商 Celonis 成立,将流程优化与自动化能力组合交付给客户,实现流程 体检中心 向 全科医院 转型。Celonis 是全球首家采用这种商业模式的流程挖掘厂商。
如今,它的估值超过 110 亿美元,已建立 100 多个连接器,可让客户快速完成数据提取。此外,Celonis 可处理的数据量高达 250 亿规模,远超其主要竞争对手 Uipath 百倍。而可处理的数据量越大,也就意味着企业的实力越强。
数据清理能力,作为 Celonis 的核心竞争力之一,同样也在奠定其在流程挖掘领域的地位。
为了确保流程挖掘过程更高效和问题展现更清晰,厂商在部署软件前,要对数据进行清洗,去除无效和被污染的数据,这对厂商的数据处理能力提出要求。Celonis 完全使用算法处理,不做人工清洗,有着超越同行的水平。
据福布斯报道,2021 年,Celonis 在全球流程挖掘市场的份额达到 50% 以上,其 ARR(年度经常性收入)很有可能已经超过 4 亿美元。
目前,Celonis 已将业务触角延伸到各种场景和行业,在横向和纵向两个维度,都有完整的流程挖掘解决方案。在官网可以看到,Celonis 覆盖了十几个行业,包括汽车、能源、制造业、金融、医疗、零售消费、电信、交通等,及十几个场景,诸如生产、审计、理赔处理、应付 / 应收账款等。
Gartner 的预测显示,2025 年全球流程挖掘市场规模将增长到 23 亿美元,年复合增长率将保持在 33% 的高增长率水平,而中国流程挖掘市场规模将成长至 5 亿美金,约合 30 亿人民币。Gartner 还表示,到了 2025 年,80% 致力于降本增效的企业组织,将在至少 10% 的业务中使用流程挖掘技术。
弘玑产品总监吴楠提到,目前流程挖掘技术的主要客群是大型央国企、世界 500 强及集团型 KA 客户,多数应用于制造业、能源、银行、零售、医疗及物流等规模大、市场成熟、头部企业多且集中的成熟行业;其中的原因在于,中国的流程挖掘处于早期市场教育阶段,许多中小客户对此持观望和怀疑态度。
他们在交流过程中,最关心的问题还是:流程挖掘到底能给企业带来什么价值?需要我们像 RPA 一样直接给出 ROI 数据,而且单一流程挖掘的项目实施周期及成本方面较高,都成为客户考虑的因素。 吴楠表示。
零售及医疗保健是流程挖掘技术在中国应用较活跃的两大行业,也是部署进展较迅速的行业。在零售业,流程挖掘技术能够发现消费者的购买行为和偏好,继而优化销售策略和促销活动;在医疗行业,流程挖掘技术能够发现病人就医过程中存在的问题和优化空间,从而提高医疗保健质量。
不过,流程挖掘技术正在海外市场迎来爆发期。Process Mining 发布的数据显示,目前海外有超过 45 家流程挖掘厂商已在业内站稳脚跟,通过差异化为数千家企业提供流程挖掘服务。
3 月 30 日,Gartner 在最新发布的 2023 年 流程挖掘魔力象限 中表示,通过对技术创新、产品服务、客户体验、市场影响力、发展战略等维度评估,全球共有 15 家领先的流程挖掘厂商。
不过,吴楠也表示,随着信创生态逐渐成熟,出于数据安全和政策因素考量,中国企业在项目测试验证及实践部署时,首选国产软件;加之最近几年云原生、金博体育RPA 概念的普及,使得企业管理者对创新软件技术的态度转变明显。
经过 20 余年发展,流程挖掘在海外已经发展成有典型商业案例、有专属行业协会及成熟学术组织的应用型学科。相较而言,它在国内还是一项年轻技术,第一波成长高潮始于 2022 年,与海外相差整整 11 年时间。
2022 年至今,国内共出现 10 余家提供流程挖掘产品的公司。从类型上看,这些新兴的流程挖掘厂商主要包括原生的流程挖掘厂商、RPA 厂商、数据 BI 及具有 BPM 软件实力的厂商转型而来。具体来看——
原生流程挖掘厂商:这类公司自创立便专注流程挖掘技术的研究和开发,横跨数据挖掘、机器学习和业务流程管理等领域技术,单以流程挖掘为核心产品的创业型企业,就包括凡得科技、望繁信、璇星科技、优数腾等。
其中,望繁信 2021 年至今已完成 4 轮融资,投资机构包括 B Capital Group、昆仑资本、凯泰资本、高瓴创投等机构。去年 7 月,望繁信完成过亿元 A+ 轮融资,是目前国内流程挖掘赛道最大的一笔融资。
RPA/ 超自动化厂商:全球流程挖掘持续火热,不少 RPA 厂商扩展产品矩阵,增加流程挖掘产品,以提高自动化工具的部署效用,弘玑、来也科技、容智信息、九科信息、艺赛旗等国内 RPA 厂商均已推出商用流程挖掘产品。
数据 BI 厂商:由于流程优化与数据质量密不可分,传统数据 BI 厂商在过往项目实践中积累了大量优质的企业数据,能够为后期转型和开拓流程挖掘业务提供支持,思迈特软件、SAS、Tableau、Qlik 等已涉猎流程挖掘。
具有自研 BPM 软件实力的厂商:既包括传统 BPM 垂类软件厂商,也包括具有丰富软件矩阵的国际巨头中国分公司;这类型企业拥有一整套完整的流程管理软件私有化部署解决方案,能够输出包括流程建模、流程执行、流程监控等功能,其中就包括微软中国、IBM 中国、SAP 中国等企业。
综上所述,如果说 RPA 厂商转型布局流程挖掘赛道是战略需要,那么,数据 BI 及 BPM 软件厂商转型,则可以称得上是技术的集合与迭代。
从技术层面上看,流程挖掘既关注数据( 诊断 和建模过程中的第一环,金博体育也是最基本的一环),也关注流程(作为建模的基本输入项,流程管理是优化洞察的关键),其底层架构与大数据、BPM 等紧不可分。
与国外成熟稳健的数字化进程不同,国内企业短短十年经历了从无到有的全过程。在这一过程中,企业不论大小,长期且大量使用非标、自建乃至盗版系统,导致数据库中存在大量 噪音 、拥有不完整轨迹及缺失属性、事件的劣质数据。而这些提取难度大、质量无保证的 垃圾 数据,将直接影响企业的系统流程逻辑。
因此,要想在国内持续性地提供流程挖掘服务,厂商部署软件时要用数据手段对企业巨大的数据集进行排序,为企业决策者提供新的数据分析和判断方法。
在论及 BPM 与流程挖掘的异同时,唐琦松则表示,BPM 是一种基于实践的企业流程管理方法,旨在通过对业务流程进行优化和自动化来提高组织的效率和效益;而流程挖掘则是一种基于数据分析的技术 ,是从企业已有的业务数据中,通过机器学习、自动化等技术手段,提取潜在业务优化流程的优化方法。
从技术层面看,过去 BPM 囿于技术瓶颈,无法回答企业提出的以下问题:能否通过缩短路径改善流程?能否通过解决流程瓶颈提高效率?能否通过组织调整改善流程路径?优化后的流程能否遵循设计原型长期高效运行?
而流程挖掘的优势就在于,针对流程路径还原、瓶颈与根因分析、组织结构与社交网络挖掘,以及流程合规性分析四个方面,实现了技术突破。
吴楠对此补充说,流程路径还原技术是流程挖掘最具影响力的技术革新,也是流程挖掘被称为流程管理 X 光片 的主要原因。
src=不过,BPM 技术作为流程管理的方法论 基石 ,流程挖掘无法完全将其摒弃。
流程挖掘厂商望繁信首席科学家闻立杰称,BPM 中有一个概念叫做 业务流程全生命周期管理 ,流程挖掘正处于该周期管理的尾部,是衔接头尾的重要桥梁,即:赋能流程挖掘技术后,BPM 才能形成一个完美闭环。
BPM 作为流程引擎,是传统流程的设计器与执行器;而流程挖掘则更多利用系统中已有的日志去分析和优化流程,两者(BPM 及流程挖掘)之间存在一种互补关系,望繁信创始人索强说。
唐琦松也补充道,BPM 可以为流程挖掘提供业务背景和需求,分析并将分析结果转化为实际的业务改进;而流程挖掘则可以为 BPM 提供数据支持和决策依据,帮助 BPM 更加科学和有效地进行流程优化和改进。在实践中,BPM 和流程挖掘往往是结合在一起应用的。
由此可见,正处于 拓荒 期的国内流程挖掘市场,因其与关联软件技术有着天然的契合点,正在吸引越来越多的参与者加入竞争。吴楠预测称,未来一段时间内,中国流程挖掘市场规模将呈现出 300% 以上的增长率。
除上述四类参与者,德勤、安永、普华永道等咨询机构也在伺机而动,而掌握非结构化数据、机器学习及智能自动化方面具有突出实力的人工智能企业,或许逐步将触角延伸至流程挖掘领域。在一个突然兴起的浪潮里,各类玩家入局,潜在对手激增,或将为技术和商业化带来诸多变数。
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