流程挖掘（Process Mining）作为一个新兴信息科学研究领域，已经在企业流程分析、医疗流程管理和制造业流程管理等领域得到广泛应用，并产生了巨大的价值。值得注意的是，当前流程挖掘的初创公司和客户群主要集中于欧美地区。相比而言，我国流程挖掘理论研究和产业化方都还处于初级阶段。本文首先概述了流程挖掘基本概念，进而通过案例简述了流程挖掘在推动企业数字化转型方面的价值。

    商业智能（Business Intelligence）软件，例如，Tableau、FineBI等，已经广泛应用于现代企业运行优化和管理中。这些工具能对企业历史数据和当前数据进行处理，并提供包含数据收集、数据挖掘、数据可视化等分析功能，以帮助企业快速发现可推动战略决策制定的可行性见解。然而，这些工具通常假设企业流程是已知的，并且它们只执行与数据相关的分析操作（如分类、聚类、关联分析等），或在聚合层面上对流程执行的性能进行评估（如平均执行时间）。这意味着，在当前商业智能的研究和应用中缺少对显示流程的支持，而这就形成了一个新的研究领域——流程挖掘。近年来，流程挖掘已成为信息科学领域的一个研究热点，并且大量的初创公司已经在欧美成立，并得到了快速发展。相比于欧美等国的火热程度，我国学术领域和工业界对流程挖掘技术的关注还相对较少。实际上，大量的商业案例已经展示了流程挖掘对现代企业在数据决策、成本控制、效率提高等方面的价值。推广流程挖掘技术在我国的研究与应用，将很好地助力并加速我国企业数字化转型与发展。

01流程挖掘简介

        流程是为了实现特定目标而采取的一系列操作。作为一个相对年轻的研究领域，流程挖掘旨在构建起传统的模型驱动方法（如业务流程建模和模型正确性验证）和新型的数据驱动方法（如数据挖掘和机器学习）之间的桥梁。对于企业来说，业务流程在信息系统中留下的足迹，就像人们在草地上留下脚印一样，而流程挖掘则可以从这些信息足迹中抽取有用的信息，例如自动发现端到端的控制流结构、检测性能瓶颈、分析流程执行行为与实际预期的偏差，对企业自身业务流程的理解、改进和重构提供事实依据。

        流程挖掘在实际应用中的场景主要包括：(1) 业务流程还原，即流程实际执行行为的可视化; (2) 业务流程审计，即审核制度/业务规范是否执行、是否需要整改；(3) 业务流程分析与优化，即执行行为的性能瓶颈和差别分析，从而优化流程控制与管理过程。

流程挖掘始于对企业信息系统（如ERP、CRM等）中业务执行行为的记录，而这样的执行信息通常是以事件日志的形式保存。以事件日志为基础，根据具体的分析目标，流程挖掘技术总的来说可以分为三类：模型发现、一致性检测和增强。

        模型发现以事件日志为输入来进行流程模型的还原。模型能够描述流程活动之间时序或者因果上的依赖关系。在实际应用中，往往需要与企业利益相关者对发现的模型进行进一步的结果讨论和分析，以洞悉流程在实际执行中可能出现的问题。同时，为了科学地评估挖掘算法的效果或评估挖掘模型的质量，需要对事件日志和模型进行合规性度量。当今，最常用的合规性度量指标为契合度，它量化了日志中轨迹可以被流程模型端到端重演的比例。其他的常用模型质量评估指标还包含：准确性、一般性和复杂性等。

        以流程模型和事件日志作为输入，一致性检测是将模型允许的行为和日志中观察到的行为进行比较，并量化他们之间差异。因此，一致性检测可以用于评估流程发现的结果，如前面提到的契合度就是在一致性检测基础上实现的。另一方面，也可以用于审计以确定实际执行是否符合一些预定义的行为规范。当事件日志和流程模型不一致时，它们之间的差异可能表明流程执行过程中可能存在不良偏差、欺诈、低效率或其他问题。

        与一致性检测不同，流程增强的目的是使用事件日志中记录的实际流程的信息来扩展或改进现有的流程模型。常见的增强方案是扩展，即向过程模型添加新的视角或使用基于流程上下文的信息来扩展流程模型，例如频率、时间、资源等，以显示流程执行的瓶颈、吞吐量和频率等性能指标。此外，流程增强也可以是一个主观的过程，例如从观察流程执行的视角对流程模型的修复，即根据一致性检查结果修改模型以更好地反映真实的流程执行情况。

02流程挖掘实际应用

    图中展示了流程挖掘技术典型应用场景。其核心理念是贯穿企业流程执行的全生命周期，并从流程运行过程中提取数据、发现关键因素，以揭示公司业务实际执行的情况。流程挖掘在实践中以分析为主，并在尽可能不影响现有系统的情况下，发现对公司运行影响最大的无效或低效工作。同时，也可以通过流程挖掘来发现可以自动化的流程片段，并将其作为机器人流程自动化 (RPA) 的输入，以实现企业在实际运营中的降本增效。总的来说，基于对合规性检查、性能分析和运营优化等方面的支持，流程挖掘已经应用于金融、保险、电信、咨询、制造、医疗、消费、能源、物流等行业。

        以当前流程挖掘应用最为广泛的金融和保险领域为例，他们涉及到的流程例如贷款处理、索赔管理、保险申请等都是高度结构化的，并且流程执行过程中所有事件都被系统安全地记录。因此，流程挖掘可以很好的应用在这些场景以缩短流程时间、提高执行效率和合规性。此外，流程挖掘也可用于改进不同组织中的流程。例如, 在电信行业的呼叫中心，客户重复呼叫次数的增加，通常表明座席服务的质量存在问题，原因是客户的问题在第一次呼叫中没有得到解决。如果企业在开始阶段为了节省成本，对座席业务培训的时间不够，或者指示座席尽可能缩短通话时间，这就会导致客户不断回访，使得问题解决的流程时间变长。从长远来看，这将给企业运营成本带来巨大的压力。通过对呼叫服务日志进行流程挖掘，可以发现第一次应答的准确，实际可以大大提高客户体验和呼叫中心的效率，并降低呼叫中心的运营成本。

03小结

        本文对新兴的流程挖掘技术和应用做了概述性介绍。实际上，在流程挖掘技术快速发展的近10年中，有大量的初创企业都推出了自己的商业流程挖掘工具。其中最引人瞩目的是2011年成立于德国的Celonis公司，其最近的市场估值已经达到110亿美元，且其软件已经广泛应用到各个国际性公司中，例如西门子、宝马、德勤等。国内方面，虽然流程挖掘的研究和应用还处于初级阶段，但是也出现了几个以流程挖掘为核心的创业公司。相信随着我国高校和企业对流程分析技术的关注和理解，在不久的将来，我国也会出现一批优秀的流程挖掘研究团队和企业，在推动我国企业数字化转型和产业数字化发展方面贡献自己的力量。

内容出处

刘聪,程龙.流程挖掘：技术与应用概述[J].中国科技产业, 2021(07): 50-51. DOI: 10.16277/j.cnki.cn11-2502/n.2021.07.025.