流程与任务挖掘携手AI，
，，，开启企业高效运营新篇章

在当今竞争激烈的商业环境中
，，企业始终面临着如何创造卓越客户体验
，，，，同时提升成本效率、、、、生产力以及员工体验的难题。
。服务与成本之间的矛盾长期存在
，，在经济形势不稳定的时期
，，，，这一矛盾尤为突出，，，，许多企业都深受其扰。
。。

然而，
，
，，人工智能技术的迅猛发展为各行业带来了新的契机
，，重新定义了卓越运营的标准。
。
。
。借助 AI，，企业能够简化并自动化更多活动
，
，同时为客户提供响应迅速且个性化的服务。。不过，，
，在大型复杂企业中应用先进技术并非易事。。。当企业流程涉及数百个价值流、
、
、
、数千名员工以及数百万个任务时
，，，，如何精准确定资源投入方向成为一大挑战。。
。

传统上，，企业寻找运营改进机会的过程困难重重。。员工需要花费数天甚至数周时间，，绘制企业内部的信息流，，，
，跟踪员工的时间分配，，，以找出延迟、、、错误或变化的主要根源。。他们最终试图解答的是一个看似简单却复杂多面的问题：“团队成员的时间都花在了哪些事情上？
？？？” 但这种方式的成功往往存在一定运气成分，，，因为改进团队通常只能分析一小部分工作样本，，，所得发现可能无法准确反映企业整体的实际情况。。。

一、、
、AI 加速洞察

AI 的出现为企业带来了新的希望，，，据估计
，，，其对企业运营的潜在影响可达 10 万亿至 15 万亿美元。。在现代组织中，，，工作会留下详细的数字痕迹，，，这些数据构成了庞大的数据集，，，，涵盖企业资源规划（ERP）系统的事务日志、、、团队成员的通信记录以及单个工作站的活动日志等
。。。。企业如今能够运用 AI 分析这些数据集
，，，构建出流程流
、、、、任务效率以及员工绩效的详细图景。
。。。

当前
，
，
，
，有两种不同类型的 AI 工具，，，，可助力企业识别不同类型的绩效改进机会。
。
。。

（一）流程挖掘工具

这类工具从 ERP 系统中提取交易级别的洞察，，旨在为团队提供特定流程的端到端视图
，，
，帮助团队了解流程走向、
、、、不同的偏差和异常情况，，明确各流程步骤的负责人以及完成效率。。

（二）任务挖掘工具

该工具深入洞察团队和个人的活动与工作量，，，，数据收集自一线，，，关注团队成员最常使用的应用程序以及完成任务所采取的行动。。这两种方法都颇具成效，，，在实际应用中都有出色的表现
，，
，，能够提供极具价值的见解。。。例如，
，，
，一家先进的行业高科技制造商将流程挖掘应用于订单到现金流程
，，，确定了一系列可将端到端活动时间缩短 20% 至 50%、、客户满意度提升 12 至 15 个百分点、、效率提高 10% 至 15% 的举措；一家航空公司运用任务挖掘分析业务关键流程中的活动
，，发现员工超一半时间用于处理电子表格，，，其中三分之二时间用于分析，
，，基于此制定了生产力改进计划，，
，预计将端到端流程时间减少 40% 以上
。。。
。

二
、、更好地结合起来

流程挖掘和任务挖掘虽各有优势
，，
，，但也存在一定局限性，，
，将二者结合是克服这些局限的有效途径。。。。以周全、
、、
、有针对性的方式整合这两种工具，，能够让改进团队全面了解企业运营状况，
，，从而设计出更有效的干预措施
，，，实现实质性且可持续的绩效提升
。。。。

这两种工具的结合方式多种多样
。
。。一些企业先运用流程挖掘
，，绘制当前流程，，确定运营中的关键痛点
，，
，，找出关键的低效率和问题点
，，随后在这些领域运用任务挖掘，，详细了解员工的时间分配、、使用工具以及不同部门、
、、、团队和个人的活动差异。。
。另一些企业则从任务挖掘入手，，了解占用员工时间最多的任务，，，再运用流程挖掘深入分析导致这些任务出现延迟
、、
、错误和低效率的具体活动。。。。

例如，，一家全球工业产品分销商在重大收购后，，
，，采用后一种方法改进客户支持模式。。。。该公司拥有超 10 万名客户和数千家供应商，，分析工作既要全面又要深入，
，还需从交易层面了解销售团队工作以获取可行见解。。
。公司先运用任务挖掘分析约 100 名销售员工的活动，，，
，发现销售人员约三分之一的计算机时间用于订单输入
，，，其中一半以上时间用于复查和更正价格、
、可用性等基本信息。。为找出返工的根本原因，，，公司又运用流程挖掘分析 150 万笔交易，，，，结果显示 65% 的订单需销售员工手动更新，，下游多达三分之一的发票也需人工干预。。

通过这种双管齐下的分析，
，，，该公司实施了一系列措施来提升订单到现金流程的效率。。。通过提高自动化程度
、、、调整流程
，，，，大幅减少了订单和发票创建过程中的人工干预，，同时为团队提供工具使用指导。。。。这些改进不仅节省了近 2 亿成本，，还让销售员工有更多时间专注于公司的增长目标
。。此外
，
，，，流程挖掘还揭示了隐藏的价值损失来源，
，
，减少了因核销和无效客户信用信息导致的销售损失，
，流程改进使分销商的准时、、、全额发货率提高了 10% 至 15%
，
，，，有效解决了客户的关键痛点。。。

综上所述，，流程挖掘和任务挖掘的有机结合，，借助 AI 的强大力量，，能够为企业带来显著的绩效提升，，助力企业在复杂多变的市场环境中脱颖而出。。