近日，全球知名咨询调查机构Quadrant Knowledge Solutions（简称QKS）发布“2021 流程挖掘矩阵”报告。UiPath、Celonis、Signavio（SAP旗下）、IBM、ABBYY 5家RPA厂商被评为领导者；Appian、Kofax被评为挑战者。
本次共有7家RPA厂商上榜，多数厂商既是RPA也是流程挖掘领域的领导者。这说明随着RPA赛道的深入，流程挖掘已成为智能自动化的重要组成部分，是支撑用户降低自动化使用门槛，洞察自动化需求和提升工作效率的关键点，也是RPA厂商打造技术竞争壁垒的主要功能之一。
未来，会有越来越多流程挖掘厂商切入RPA赛道，Celonis便是典型跨界厂商，以流程挖掘起家如今已深度布局RPA赛道。
QKS表示，全球组织正通过智能自动化技术以推动数字化转型进程，流程挖掘技术在这一过程中发挥着关键作用。在流程挖掘加持下，使得大、中、小型企业降低使用自动化的门槛，并极大提升业务效率。厂商们将流程挖掘与各种AI相融合使用，可用于业务的建模、发现、分析等，用智能化方式驱动企业发展。此外，流程挖掘厂商为了扩大市场渗透率，积极与第三方RPA厂商进行技术合作。
流程挖掘可用于数字化业务的分析、识别和监控，以增强端到端的业务流程效率。流程挖掘通过对业务日志的深度挖掘，将其进行数据转换使得数字业务“可视化”。同时会生成智能化洞察包括：业务流程改进、KPI监控、流程识别、优化建议等。流程挖掘有一项重要功能，可识别低级、费时、重复任务并给出替换建议，这也是RPA厂商集成流程挖掘原因之一。
流程挖掘为了扩大市场和覆盖范围，还与RPA、AI等技术相融合使用，简化端到端业务流程映射，有助于突破业务瓶颈和自动化决策。
AI是流程挖掘重要组成部分，主要用于多事件日志记录，冗余评估，风险预测，跨平台数据挖掘，时间戳处理和过程分析等功能。
流程挖掘可分为性能挖掘和一致性检查两大模块。性能挖掘主要用于评估业务的延迟、时间处理等，以识别、改善现有业务模型。一致性检查主要用于实际业务与预定模型比较，以帮助组织找出业务计划中弱链路流程和实际偏差的原因。流程挖掘主要由数据转换、流程发现、一致性检查、流程监控和可视化四大功能组成。
数据转换： 数据转换是流程挖掘主要功能之一，便于提取、转换和加载数据以创建日志模型。该功能还起到数据连接器的作用，可直接从ERP、BPM、HCM、CRM、SCM等系统中提取数据。
流程发现： 主要用于发现和搜集业务日志，以创建详细的流程图和流程模型，是数字业务可视化关键技术。同时支持多级流程挖掘，可在单个综合模型中映射多个派生过程。可以互相比较并发现进程，以识别重复数字任务并找出自动化机会。
一致性检查： 该功能将事件日志与参考模型进行比较找出业务偏差，使组织能够识别过程偏差并从事件日志中消除重复或冗余业务流程，从而提高效率。同时还会找出任务偏差的根本原因。此外，它还能够检查业务合规性，保持业务链条的合法性。
流程监控和可视化： 该功能可实时监控业务流程，洞察业务发生的变化以及产生的影响，所有监视数据以可视化呈现。支持实时KPI监控功能，使用户可以提高流程性能，增强业务洞察力。此外，还提供预测功能，在用户实时业务流程之前，通过仿真模型完成业务数据预测。
流程挖掘与更多AI、机器学习技术相融合使用： 这些技术在日志分析、捕获数据、提供见解、业务识别等流程中发挥重要作用。
流程挖掘是实现智能自动化必备技术： 智能自动化想实现更大规模部署，执行超复杂端到端自动化业务流程，提升自动化效率皆离不开流程挖掘的支持。
流程挖掘与RPA、任务挖掘等技术进行集成和合作： 流程挖掘在RPA项目实施过程中发挥着重要作用。业务识别仍然是目前各大组织应用RPA主要挑战之一，经常花费大量时间手动找出适合自动化的业务流程，但效果很不理想。而流程挖掘可有效补充这一缺口。
流程挖掘与数字孪生： 通过流程挖掘，组织可实现业务流程可视化，这也是构建数字孪生的基本要求。组织正在通过数字孪生提升资产管理、处理复杂数据等业务效率。
随着RPA、AI、ML等新兴技术的兴起，增加了对流程挖掘的应用。流程挖掘可有效帮助组织洞察业务流程，使业务流程实现可视化，找出业务流程差异等。在流程挖掘的加持下，RPA项目的成功率将大大提升。
此外，AI驱动的流程挖掘将提供具有预测性、描述性、诊断和规定分析的功能，有助于提高复杂组织运营的效率和透明度，有效减少业务的复杂度。
虽然RPA和任务挖掘使许多组织受益，但分析层面不足。任务挖掘、RPA和流程挖掘的技术整合，使企业能够弥合差距以提升整体自动化生命周期的效率。未来，随着中小型市场组织的渗透率增加，流程挖掘市场将迎来大幅度增长。
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