未来的流程智能市场报告（英）-21页_4mb

流程智能市场的未来

报告要点概览

流程智能及其重要性

流程智能（Process Intelligence, PI）是一种通过捕获结构化及非结构化数据并运用AI进行解读的技术，能提供业务流程的全面可见性、识别瓶颈并提供单一事实来源，对提升流程质量、合规性、生产力和速度至关重要。与以系统为核心的流程挖掘不同，流程智能不仅关注数据库层面的变化，更能涵盖人与人、人与系统之间的交互以及非结构化数据，还能通过AI主动提出改进建议和价值创造方案。2024年，随着技术快速发展，流程智能成为企业优化流程、提升竞争力的关键工具。

当前流程现状与挑战

尽管流程挖掘（Process Mining）已广泛使用，但企业在流程改进中仍面临多个挑战：变革阻力、数据不足、缺乏清晰愿景。67%的企业认为数据质量是主要障碍，这导致流程挖掘的分析结果不可靠，无法最大化效率。增强可见性、提高效率、改进决策和降低成本是采用流程智能的主要驱动力，而质量改进、合规性和风险管理虽然也是关键收益，但当前对企业来说重要性较低。

流程智能的核心优势

1. 端到端可见性：整合多种数据源，创造对整个流程的统一视图，提升透明度和决策质量。

2. 战略型自动化支持：通过全面的流程洞察，识别自动化机会，减少无效项目风险，特别受益于RPA、分析工具和ERP平台。

3. 运营卓越提升：帮助差距分析，规划业务改善，并持续监控改进效果。结合人机协作，持续优化流程表现。

4. 合规性增强：帮助发现条款偏离，自动监控合规模板，简化合规报告，降低法律和声誉风险。

5. 战略对齐：结合业务目标提供定制数据洞察，确保部门间使用统一“真相”，增强整体战略一致性。

技术演进：生成式AI的影响

生成型AI正颠覆性地改变流程智能的工作模式，帮助企业以自然语言“对话”流程，增强预测分析能力，甚至生成优化假设和智能文本摘要。生成AI与流程智能结合，推动了高效数据整理、分析报告和问题诊断。

最佳实践与实施建议

1. 获取干系人支持：明确沟通流程智能的商业价值，设定清晰时间表，让各部门了解其影响。

2. 明确战略布局案例：选择与组织战略相符的用例验证可行性，避免盲目推进。

3. 选择合适的工具：根据业务需求、易用性、价格、安全性和功能性进行评估，确定功能性。

4. 确保技能储备：流程优化成功依赖卓越的人力资源能力，除技术技能外，需重视沟通、分析和变革管理等软技能。

注意事项与挑战

1. 职责明确：应明确数据和分析输出的负责人。

2. ROI设定：避免过高期望，流程智能本身并不能直接带来财务回报，而是数据驱动决策的辅助工具。

3. 避免常见陷阱：避免错误选择工具、缺乏所有权战略、数据准备不足、工具可扩展性不足等问题，必要时考虑外部资源。

行业应用与思考

近期案例表明，流程智能能显著提升运营效率、降低成本并加速数字化转型。如某美国健康保险公司通过流程智能发现自动化机会，降低成本，显著减少处理周期时间。此外，还需要关注使用中的员工隐私与变革管理，可通过透明沟通、员工参与和使用数据进行战略调整来应对员工担忧。

未来趋势

流程智能将与流程挖掘、任务智能、数字监控、工作智能等融合。AI将驱动生成代理型AI（Agentic AI），实现自主任务执行和目标驱动的功能，与人类协作提升创新能力、预测能力和个性化洞察，协助企业应对复杂环境挑战。