• ETL功能：从IT系统中提取和转换业务数据以进行智能分析；

   

• 桌面搜集器：一个桌面工具，主要用于搜集应用程序、系统、环境变量和用户交互的数据，并使用AI、ML技术对数据进行分析；

   

• 合规性检查：根据组织策略和最佳实践执行工作；

• 智能分析：找出导致自动化流程效率低下的根本原因；

   

• 流程模拟器：在发现和挖掘完业务流程后，可在实际应用之前在模拟器中执行；

   

• 自动构建业务流程：根据用户输入的各种数据，系统自动构建自动化业务流程，无需人为干预。

• 通过AI和机器学习，识别业务流程自动化的机会；

   

• 提供一键识别业务发现/挖掘功能，快速将业务流程实现自动化；

   

• 将多个自动化业务流程进行比对，然后按优先级进行处理；

   

• 提供可视化视图流程挖掘与发现；

• 用户只能在初始记录中定义流程的端点，无法自动检测端点并在必要时进行更正；

   

• 缺乏将子操作自动分组到上下文任务中；

• 缺少截图屏蔽功能。

• 易于映射端到端的业务流程，并提高操作的透明度；

   

• 可以缩短自动化流程周期并改善总体效率成果；

   

• 可以自动识别流程异常的原因；

   

• 可以识别流程变化对KPI的影响；

• 可以识别要自动化的业务流程其潜在的威胁；

• 提高业务的标准化程度，提高员工的工作质量和效率，并增加自动化部署的影响和便利性；

   

• 减少RPA机器人的开发和维护时间。

• 整合其他渠道数据：目前厂商已通过桌面搜集器搜集了用户的桌面数据，但其他渠道的数据，如移动设备、物联网和非IT系统数据（如会话界面）同样重要。整合这些数据可以获得更深层次的发现与挖掘信息。

• AI和机器学习对于发现与挖掘来说非常重要，可以为每个客户提供细致的自动化执行机会，并可以为客户预测KPI数据。

• 更好的流程发现与挖掘功能可以减少RPA机器人的开发时间，这有助于组织大批量应用机器人来完成工作任务。

• 加强技术合作生态建设和并购。在过去的一年中，RPA供应商ABBYY和UiPath分别收购了TimelinePI和ProcessGold，来增强自己的流程发现与挖掘功能。

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