数据驱动的企业流程数智化路径与实践（2025）_44页_2mb

数据驱动的企业流程数智化路径与实践（2025）

核心内容概述

本报告由中国联通集团、联通数字科技有限公司和中国信通院云计算与大数据研究所联合编写，旨在探讨数据驱动企业流程数智化转型的价值意义、建设方法、运营机制，并通过案例展示流程数据治理的实践与成效。报告聚焦流程数据治理能力评价体系，提出流程数据治理的“七步法”与场景化建设运营方法，助力企业实现从“数据支撑”向“战略赋能”的跃迁。

主要观点与关键信息

一、数字化转型下的流程治理演进

• 数字化重塑运营逻辑：人工智能、大数据、云计算等技术推动企业从静态组织模式向动态运营模式转变。
• 流程治理推动贯通与提效：流程治理通过制度化与数智化手段，构建流程全生命周期闭环，实现组织一体化、业务规范化和运营现代化。
• 制度化层面：统一规范与责任机制，打破业务与数据孤岛，实现跨部门、跨系统的协同。
• 数智化层面：借助BPM、流程挖掘、RPA等技术，实现流程的深度优化与智能化管理。

二、流程数据概述

• 流程数据定义：流程数据是流程运行的“数字足迹”，涵盖流程运行的路径轨迹、参与角色、时间节点与行为逻辑。
• 数据分层：
  • 基础数据层：流程事件日志、流程主数据（如流程实例表、流程节点表、流程边表）。
  • 描述数据层：业务元数据、技术元数据、管理元数据。
  • 衍生数据层：流程指标数据、分析报告、风险预警等。
• 流程数据与业务数据的区别（见表2）：
  • 来源：流程数据聚焦“过程”，业务数据以“结果”为核心。
  • 结构：流程数据包含多元非结构化形式，业务数据以结构化数据为主。
  • 用途：流程数据深挖“如何做”，业务数据倾向“做什么”。

三、流程数据的战略价值

• 数智化流程治理的基石：流程数据是流程挖掘、智能分析和流程优化的输入，支撑从“经验决策”向“数据驱动决策”转变。
• 企业核心竞争力强化：
  • 绩效改进：通过数据中台实现流程数据整合与监控，提升运营效率。
  • 降本增效：通过流程数据管理与资源化运营，实现资源精准配置。
  • 风险防控：通过数据安全机制（如分级授权、加密脱敏）确保流程合规性。
  • 科学决策：流程衍生数据支撑智能体（AI Agent）生成优化建议，辅助精准决策。
• 流程数据资产化：流程数据成为企业数据资产的重要组成部分，推动数据从“资源”向“资本”转化。

四、流程数据治理能力评价体系

• 六大能力域：流程数据治理战略、架构、生命周期管理、应用、质量、安全。
• 五级成熟度模型（见表3）：
  • L1基础级：初步建立数据采集、存储和安全机制。
  • L2增强级：数据采集规范性增强，初步流程数据挖掘能力。
  • L3先进级：数据架构合理，数据生命周期管理完善，数据质量监控全面。
  • L4卓越级：实现流程数据精细化管理，支持动态预测与仿真模拟。
  • L5引领级：流程数据智能化决策分析，驱动业务变革。

五、流程数据场景化建设运营方法

• “查、做、促、评”四环节：贯穿流程数据全生命周期，推动流程数据价值释放。
• 查问题环节：
  • 识别数据来源与系统，统一数据定义与采集规则。
  • 建立流程数据资产库，实现数据标准化、质量管控。
• 做设计环节：
  • 明确主数据、元数据定义与编码规则。
  • 构建分层建模体系（概念、逻辑、物理模型）。
  • 实施数据安全设计（如权限控制、数据脱敏）。
• 促实施环节：
  • 建立流程数据共享机制，推动跨系统协同。
  • 实施质量持续监控，生成质量月报并闭环整改。
• 评效果环节：
  • 从完整性、准确性、一致性等维度评估流程数据质量。
  • 周期性生成质量报告，推动流程优化与价值释放。

六、流程数据治理与应用实践

• 典型场景实践：
  • 流程数据治理：通过量化评估体系，提升流程数据质量，实现100%达标。
  • 流程运营分析：以公众宽融业务为例，自动派单率提升14.8%，交付时长缩短7.7小时。
  • 流程合规性分析：识别异常路径，发现“体外循环”问题，提升合规性。
  • 流程智能化提升：基于AI与流程挖掘技术，实现异常检测、瓶颈分析、根因分析、模拟仿真等智能分析。
• 智能技术应用：
  • 构建“1+31省”流程知识库，提升流程问题识别与根因分析能力。
  • 引入DeepSeek智能问答，准确率达85%，业务接受率达80%。
  • 构建智能报告生成引擎，结合RAG和AI推理，实现流程报告自动化。

七、未来展望

• “十五五”阶段：企业数字化转型进入“数智融合”阶段，流程治理将从“可视化、可管理”走向“可预判、可进化”。
• 数据成为生产要素：流程数据将从治理对象升级为生产要素，最终成为战略资本。
• 技术融合：
  • 大模型深度应用，提升流程数据运营效果与智能分析能力。
  • AI与流程挖掘技术结合，推动流程自动化、智能化与预测能力。
• 生态协同：
  • 通过流程数据共享机制，推动内外部协同，实现生态价值共创。
  • 内部通过数据中台实现跨部门流程数据整合，外部通过数据融合实现产业链协同。

总结

本报告系统性地阐述了流程数据在企业数字化转型中的关键作用，提出以数据为核心驱动的流程治理路径与实践方法。通过构建流程数据治理能力评价体系、分层建模、全生命周期管理及智能技术应用，实现流程数据从“信息记录”到“战略资产”的转化。未来，随着数智融合趋势深化，流程数据将发挥更核心的支撑作用，推动企业从“数据支撑”迈向“战略赋能”，实现流程智能化、运营优化与生态协同。