隨著中國經濟從高速增長轉為高質量增長，保險行業發展面臨全新局面。從經營數據看，保險行業在收入側率先走出下降趨勢，重新進入上升通道，且增長速度逐年提高，復蘇趨勢明顯。但另一方面，保險賠(pei)付支出也呈明顯增長(chang)趨勢(shi)，且增(zeng)長(chang)速度明(ming)顯高(gao)于保費(fei)收入增(zeng)長(chang)，保險公司(si)業(ye)務經營依(yi)然處于承壓狀態。

以高質量增長為目標，保司(si)必(bi)須在保費收(shou)入和賠(pei)付支(zhi)出雙增長(chang)的局面下，降低業務摩擦成(cheng)本(ben)，著重提(ti)高經(jing)營(ying)效率，加(jia)快數(shu)字化轉型(xing)步(bu)伐(fa)。

相關部(bu)門也對保司的數字化轉型(xing)提出了(le)明確要求。在《中(zhong)國銀(yin)保監(jian)會辦公廳(ting)關于銀(yin)行業保險業數(shu)字(zi)化轉型的指導意見》中(zhong)，明確提(ti)出保險公司應“組建不(bu)同業務條(tiao)線(xian)、業務與(yu)技術條(tiao)線(xian)相融合的共創團隊，優化業務流程，增強快(kuai)速響應市場和產品(pin)服務開發能力。”數(shu)字化轉型作為保險業優化體驗、降本增效的(de)重(zhong)要手(shou)段，已經成為險企向高質量發展的(de)突破口之一。

作為最先實現信息化的行(xing)業之一，保險行(xing)業具有快速完成數字化轉型的先天優勢。但是在數字化轉型浪潮中(zhong)，普遍面臨如(ru)下問題：

投入大，產出少：需要投入(ru)大量精(jing)力(li)和(he)資源建立數據(ju)管(guan)理(li)(li)體系，部署高性能(neng)數據(ju)存儲和(he)處理(li)(li)系統(tong)。然(ran)而，雖然(ran)投入(ru)巨大，產出卻并未(wei)如(ru)預期那樣豐碩；

管理易，應用難：大(da)部分保司數字化轉(zhuan)型是以(yi)數據(ju)管理為核(he)心，雖然收集和儲存(cun)海量數據(ju)比較容易，但是如何把(ba)這些數據(ju)轉(zhuan)化為具有操作性的業務洞察(cha)、實(shi)現(xian)業務流程優化卻是一個難題；

開發有，業務無：在數字化轉型中，各種(zhong)技術方案層(ceng)出(chu)不窮(qiong)，但這些技術成(cheng)果通常(chang)很難融(rong)入到日常(chang)業務(wu)操(cao)作中，業務(wu)人員難以(yi)感(gan)受到數據帶來的便(bian)利，未能充分發揮數字化的巨大勢能。

同樣被上述問題困擾，國內某領先綜合性保險(xian)集團選擇使(shi)用藝賽(sai)旗流程挖掘 iS-RPM 產品成功解決了上述(shu)難(nan)題，成功(gong)提效 40%，不(bu)僅解決了上述(shu)普遍存在的問題，還探索出了一條(tiao)行(xing)之有效的數字化轉型路徑，為行(xing)業樹立了標桿。

該保險(xian)(xian)集(ji)團是中(zhong)國(guo)最大(da)的財產保險(xian)(xian)公(gong)司(si)之一,在(zai)全(quan)國(guo)擁(yong)有(you)40家(jia)分公(gong)司(si)，3000余(yu)家(jia)中(zhong)心支公(gong)司(si)。業務(wu)范圍涵蓋車、財、農險(xian)(xian)等監管批準的各類保險(xian)(xian)業務(wu)。該集(ji)團在(zai)頭部保險(xian)(xian)公(gong)司(si)中(zhong)新技術的探索應用上一直走在(zai)市(shi)場前列。

隨著氣候變(bian)化(hua)導(dao)致(zhi)的極端天氣事件增多，給該司的農業保險帶來了較大的風險和挑戰。在突發的自然災(zai)害面前，一方面是(shi)政府(fu)和投保人(ren)期望(wang)快速獲得賠償，另一方面是(shi)保司內部細致冗長的流程影響。

在提高運營卓越性和增強客戶滿意度的目標驅動下，該公司業務部門和(he)科技部門建立了協作團隊，選定以(yi)流程挖掘作為數字化轉型的核心平臺，成功融合應用了RPA和AI技術，構建了一(yi)套能(neng)夠對業務(wu)流程進行全方位清晰還(huan)原、仿真和預測的分析模型，成功(gong)實(shi)現業務流(liu)程(cheng)瓶頸可視化(hua)，有效優(you)化(hua)了業務流(liu)程(cheng)，推動運(yun)營效率提升。

同時打造了“流程智能分析監控平臺”，將實時的流程分析能力穿透賦能至全國各級機構，形成“精準導航式”管理抓手，大(da)幅提(ti)升(sheng)了流程洞(dong)察能力與流程透明度，為(wei)農險(xian)業務帶來了顯著的效率和(he)管(guan)理改進。

流(liu)程(cheng)(cheng)挖掘是一門(men)橫(heng)跨數據挖掘、機器學(xue)習、業(ye)務(wu)流(liu)程(cheng)(cheng)管理等多個(ge)領域的新興學(xue)科(ke)——通過定向采集、清洗企(qi)(qi)業(ye)不同 IT 系統中存(cun)儲的信息日志，可(ke)視化還原(yuan)企(qi)(qi)業(ye)實際(ji)(ji)業(ye)務(wu)流(liu)，進(jin)而(er)通過分析(xi)、對比、優化等一系列手段，幫助(zhu)企(qi)(qi)業(ye)發現實際(ji)(ji)業(ye)務(wu)中出現的漏洞(dong)、缺陷(xian)和瓶頸，并可(ke)持續監測流(liu)程(cheng)(cheng)，進(jin)而(er)引導企(qi)(qi)業(ye)找(zhao)出改進(jin)方向。

藝賽旗流程挖掘解決方案旨在實現端到端流程透明化、提升業務效率和合規性，促進業務持續改善。通過“數(shu)據層+流程挖掘引擎+應(ying)用層”的架構設計，實(shi)現(xian)業(ye)務(wu)流程可視(shi)化(hua)模擬、流程 KPI 指標、流程一致性檢查、返工分析(xi)等多種模型展現(xian)，快速(su)實(shi)現(xian)對業(ye)務(wu)流程的現(xian)狀還原(yuan)和根(gen)因定位(wei)，推動業(ye)務(wu)提效，讓(rang)數字化(hua)轉型成果真(zhen)正落到實(shi)處。

數(shu)字化轉型(xing)并(bing)非(fei)單(dan)純(chun)的(de)(de)技(ji)術堆砌，而(er)是需要深刻理解業務痛(tong)點，精準施(shi)策，并(bing)注(zhu)重人與技(ji)術的(de)(de)協同性。我們在實(shi)施(shi)項(xiang)目時(shi)遵循(xun)數據層(ceng)、流(liu)(liu)程挖掘(jue)引(yin)擎、應用層(ceng)的業(ye)務流(liu)(liu)程，具體如下(xia)：

1、數據層：流程挖掘釋放數字化基座價值

要建立流程挖掘系統，前提是公司已經有了扎實的數字化基礎，包括全面的(de)(de)數(shu)據采集體(ti)系(xi)、高效的(de)(de)數(shu)據整合能力以及完善(shan)的(de)(de)數(shu)據管理系(xi)統。

全面的數據采集體系：以保險公司為例，這需要保險企業部署先進的數據采集工具和技術，包括但不限于API接口對接、數據(ju)庫日志抓(zhua)取、用戶行為追(zhui)蹤等(deng)，實現多源異(yi)構(gou)數(shu)(shu)據的(de)一體化接(jie)入。確保從(cong)保單管理(li)、理(li)賠處理(li)、客戶服務(wu)、風險控制等(deng)各個環節的(de)關鍵系統中采(cai)集到完整、準確、實時的(de)數(shu)(shu)據。

高效的數據集成能力：構建(jian)數據湖或數據倉庫，將來(lai)自不(bu)同系(xi)統、不(bu)同格式的(de)(de)數據(ju)進行清(qing)洗、整合與(yu)標準化(hua)，形成統一的(de)(de)數據(ju)視圖。利(li)用ETL（Extract, Transform, Load）工具或數據(ju)集成平臺，提升數據(ju)處理的(de)(de)效率(lv)和(he)質量(liang)，保證后續(xu)流程挖掘分析的(de)(de)基礎穩固可靠(kao)。

健全的數據治理體系：需建立嚴格的數據管理規范和流程，包括數據(ju)(ju)質量管理、元數據(ju)(ju)管理、數據(ju)(ju)安全與隱私(si)保護等，確保數據的準確性(xing)、一致性(xing)和(he)合(he)規性(xing)。通過數據治理，提(ti)高數據可(ke)用性(xing)，降(jiang)低(di)數據濫(lan)用風險(xian)，為流(liu)程(cheng)挖(wa)掘提(ti)供(gong)堅(jian)實的信任基(ji)礎(chu)。

2、流程挖掘引擎：業務+IT，真正發揮數據價值

在數字化基座的基礎上，流程挖掘引擎可以做到業務還原(yuan)、效率洞察、一致性(xing)檢(jian)查、根因分析、監(jian)控跟蹤等多種功能。

業務還原：將業務運行(xing)全景(jing)以可視(shi)化(hua)界面展(zhan)現，能(neng)清晰(xi)看到每筆業務的運(yun)行軌跡，真正提(ti)升業務精細化(hua)管理水平；

效率洞察：全面(mian)展示業務運(yun)行(xing)效率，洞察低效環(huan)節(jie)，下鉆查看不同環(huan)節(jie)人員效率；

一致性檢查：與標(biao)準流程對比(bi)，衡量(liang)真實業務(wu)合規(gui)性(xing)，定位違(wei)規(gui)行為和人員，提(ti)升業務(wu)規(gui)范性(xing)，杜絕業務(wu)風險；

根因定位：異常(chang)環節(jie)、異常(chang)人(ren)員快(kuai)速下鉆，快(kuai)速定(ding)位排查原因，制定(ding)針對(dui)性解(jie)決方案；

監控跟蹤：業務全景看板(ban)(ban)，多層級效率看板(ban)(ban)，異(yi)常告(gao)警，推動業務高(gao)效運行；

更重要的是，流程挖掘引擎真正做到了“開箱即用”，即：數據處理完成導入流程挖掘引擎后，所有查看、分析操作均可在界面點按完成，無需任何 IT 經驗，即可完成分析優化工作，是一種真正滿足“業(ye)務與技術(shu)條線共同協作(zuo)”的工作模式。

3、應用層：端到端業務流程洞察

在(zai)應(ying)用端(duan)(duan)，流程(cheng)(cheng)挖掘可(ke)以(yi)用在(zai)各(ge)種業務(wu)流程(cheng)(cheng)中(zhong)，尤其擅長跨(kua)系(xi)統、端(duan)(duan)到端(duan)(duan)的流程(cheng)(cheng)洞察，在(zai)承(cheng)保、理賠、客戶服(fu)務(wu)、風(feng)險(xian)控制等(deng)保險(xian)行(xing)業核心業務(wu)中(zhong)均可(ke)發揮具體價值(zhi)，以(yi)理賠流程(cheng)(cheng)為(wei)例：

流程挖(wa)掘可(ke)以直觀(guan)展(zhan)現(xian)每(mei)筆理賠業務的流轉路徑和所需時(shi)(shi)間，可(ke)視化界面方便業務管理人(ren)員(yuan)快速(su)識別不規范流程、高(gao)耗(hao)時(shi)(shi)節點，并(bing)可(ke)對問(wen)(wen)題節點快速(su)定位出現(xian)問(wen)(wen)題的部門和筆數，從而(er)快速(su)定位問(wen)(wen)題。

在效(xiao)(xiao)率洞察(cha)方面，藝賽旗流程挖掘 iS-RPM 不(bu)僅可以輕松展現全部業務的(de)平均耗(hao)時，還可根(gen)據需要(yao)查看同一環節不(bu)同分支、人(ren)員(yuan)的(de)處理數量和效(xiao)(xiao)率，準確(que)洞察(cha)業務運行效(xiao)(xiao)率，查漏補缺，不(bu)斷提升。

在一致性方面，流程挖掘可以輕松識別不符合預定業務標準的節點和流轉路徑，減少不規范行為的發生，降低業務風險。

在異常分析與根因定位上，藝賽旗流程挖掘 iS-RPM 能夠迅速識別流程中的異常路徑和頻繁出現的非標準操作，通過深入分析這些異常情況背后的原因，幫助企業發現潛在的流程瓶(ping)頸和風險點(dian)。

例如，流程挖掘系統能夠自動標(biao)記出處理時間(jian)遠超平均(jun)水(shui)平的案件，進一步分析這些(xie)案件的具體停留環(huan)節與(yu)負責人員，為管(guan)理層提供(gong)精準的干(gan)預指導，及時調整(zheng)(zheng)資源(yuan)配(pei)置或優化流程設計(ji)，有效(xiao)提升整(zheng)(zheng)體處理效(xiao)率和(he)客戶滿意度。

通過引入流程挖掘技術，該保險集團不僅實現了核(he)心理賠流程效率提升40%的目標(biao)，還顯著增強了對市場變化的響應速度和客戶服務能力，該流程挖掘項目為保險行業乃至更廣泛(fan)的金融領域提(ti)供了(le)寶貴的借鑒(jian)。

流(liu)程(cheng)挖掘作為(wei)連(lian)接數據(ju)與決(jue)策的橋梁，展現了其在推(tui)動企(qi)業精細化管理(li)、加速(su)數字化轉型進程(cheng)中的獨特價值。面對(dui)未來，保險公司應積極擁抱流(liu)程(cheng)挖掘技(ji)術，不斷創新，以在更加激烈的競爭中拔得頭籌。