2023爱分析-流程数字化实践报告:多技术融合,推动企业业务流程管理智能化
- 来源:爱分析
- 发布时间:2024/02/26
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2023爱分析-流程数字化实践报告:多技术融合,推动企业业务流程管理智能化。流程数字化,是指通过信息技术和数字化⼯具来对企业的业务流程进⾏管理、优化和执⾏。这包括将各种环节、步骤、决策点等转化为数字化的流程,以便实现更⾼效、更准确、更可控的业务操作。流程数字化的核⼼⽬标是提升业务效率、降低错误率、加强数据的可追溯性和监控能⼒,从⽽更好地⽀持组织的业务运营。从技术架构⻆度,流程数字化市场可以划分为平台层和应⽤层,具体市场划分详⻅下图。围绕流程运⾏全⽣命周期,包括流程设计、流程建模、流程优化、流程监控和流程执⾏五个环节,平台层包含BPM、流程挖掘、流程中台、OA等特定市场。应⽤层是指⾯向垂直⾏业和...
由爱分析发布了《2023爱分析-流程数字化实践报告:多技术融合,推动企业业务流程管理智能化》这篇报告。以下是对该报告的部分摘录,完整内容请获取原文查看。经过多年建设实践和发展,BPM 已经成为企业流 程管理的主要基础设施,同时也在不断进化。
1.报告综述
流程数字化,是指通过信息技术和数字化⼯具来对企业的业务流程进⾏管理、优化和执⾏。这包括 将各种环节、步骤、决策点等转化为数字化的流程,以便实现更⾼效、更准确、更可控的业务操作。 流程数字化的核⼼⽬标是提升业务效率、降低错误率、加强数据的可追溯性和监控能⼒,从⽽更好 地⽀持组织的业务运营。 从技术架构⻆度,流程数字化市场可以划分为平台层和应⽤层,具体市场划分详⻅下图。 围绕流程运⾏全⽣命周期,包括流程设计、流程建模、流程优化、流程监控和流程执⾏五个环节, 平台层包含 BPM、流程挖掘、流程中台、OA 等特定市场。应⽤层是指⾯向垂直⾏业和通⽤场景的 流程数字化解决⽅案。

2.从流程执⾏到分析决策 BPM 向流程⼤脑进化
随着企业数字化转型和流程管理⾛向深⼊,如何挖掘数据价值以赋能流程管理成为新命题。 ⼀⽅⾯,在数字化阶段,企业对 BPM 的需求不仅局限于通过业务流程管理执⾏来实现流程执⾏管控 和效率提升,还希望进⼀步实现数据驱动的流程优化和智能决策。另⼀⽅⾯,BPM 作为企业流程管 理的基础设施,本⾝沉淀了⼤量的企业流程数据,这些数据的价值有待挖掘。 在此背景下,企业的 BPM 平台正在向“流程⼤脑”进化,基于流程数据整合与分析,提供数据洞 察、流程监控、流程检查等能⼒,实现对企业流程的智能监测和优化。
通过对业务流程数据的分析, 辅助企业管理者实时获取数据,全⾯掌握企业经营管理状况,并获取决策⽀撑。 以最基础的发票报销流程为例,传统流程管理模式下,审批负责⼈只能看到⼀张待签字的纸质单据, 但要做出是否审批的决策,则需要与报销⼈沟通获取相关信息才能做出判断。⽽基于数据分析能⼒ 的数字化流程管理平台,应当能够基于各系统流程数据的打通,⾃动追溯报销费⽤情况、业务情况、 客⼾情况、项⽬情况等相关数据,结合审批规则,辅助审批负责⼈做出决策。
3.流程中台实现流程 全⽣命周期管理与能⼒复⽤
流程中台,是指集成 BPA、BPM、iPaaS、流程挖掘等⼯具,具备流程全⽣命周期管理能⼒的企业级 流程能⼒共享与服务平台。 为适应瞬息万变的市场环境,企业需要及时调整业务,开发新流程。根据具体业务需求,企业会在 流程⽣命周期每个阶段使⽤专⻔的开发和管理⼯具,但流程⼯具之间缺乏协同性,导致企业流程管 理效率低下。此外,不同流程⼯具独⽴使⽤,会出现流程能⼒复⽤率低、流程开发能⼒浪费的情况。 因此,企业逐渐转向流程中台,希望通过整合流程管理和⾃动化⼯具,实现流程能⼒复⽤,并提⾼ 流程全⽣命周期管理能⼒。 企业对流程中台的需求体现在流程全⽣命周期管理能⼒和流程能⼒复⽤两⽅⾯。

⼀⽅⾯,流程中台将企业所有流程服务纳⼊能⼒复⽤平台统⼀管理,企业需要从流程治理、开发、 ⾃动化、集成和优化五个⽅⾯管理企业流程,并使⽤流程中台统筹各阶段所需流程⼯具,提供流程 全⽣命周期⼀站式服务。另⼀⽅⾯,流程中台需要将常⽤流程组件、RPA 等进⾏封装,允许企业⽤⼾以拖拉拽⽅式迅速构建 或调整流程,实现流程能⼒复⽤。
4.结语
爱分析认为,超⾃动化是流程数字化未来的发展⽅向。超⾃动化指利⽤ RPA、iPaaS、AI、低代码、 BPM、流程挖掘等⾃动化技术,实现组织端到端流程⾃动化以及新业务流程快速编排,帮助组织提 升效率、创新能⼒和客⼾体验的平台产品或解决⽅案。
企业的超⾃动化实现之路需要经历由浅⼊深的四个阶段:任务⾃动化、流程⾃动化、运营⾃动化和 运营⾃主化。任务⾃动化主要解决开发、审批、集成等单点型问题,任务⾃动化为企业运营赋予“神 经元”。流程⾃动化通过跨业务/部⻔/系统/平台,解决企业线条型问题,流程⾃动化为甲⽅运营赋 予 “局部神经”。运营⾃动化构建可组装的⼯作流,甲⽅实现新业务快速编排,运营⾃动化为甲⽅ 运营赋予完整、灵动的“神经系统”。 ⼤模型或将带动超⾃动化进⼊第四阶段——运营⾃主化。在 该阶段,AI 由⼯具升级为超⾃动化“⼤脑”,⽤来控制运营⾃动化阶段的“神经系统”。届时,企 业运营⽅式将产⽣变⾰。
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