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，保險賠付支出也呈明顯(xian)增長趨勢，且增(zeng)長速度(du)明顯高于(yu)保費(fei)收入增(zeng)長，保險(xian)公(gong)司(si)業(ye)務經(jing)營依(yi)然處于(yu)承壓(ya)狀(zhuang)態。

以高質量增長為目標，保司必須在(zai)保費收入(ru)和(he)賠付支出雙增長的局面下，降(jiang)低業(ye)務摩擦成本，著重提高經營(ying)效率，加快數(shu)字化轉型步伐。

相關部(bu)門也對保司(si)的數(shu)字(zi)化轉型提出了明確要求。在《中國(guo)銀(yin)保監會辦公廳(ting)關于銀(yin)行業(ye)保險業(ye)數(shu)字(zi)化轉型的指導意見》中，明確提(ti)出保險公司應“組建不同業(ye)務(wu)條(tiao)線(xian)、業(ye)務(wu)與技(ji)術條(tiao)線(xian)相(xiang)融(rong)合的共創團隊，優化業務流程，增(zeng)強快速響應市場和產品服(fu)務開(kai)發能力。”數(shu)字化轉(zhuan)型作為保險(xian)業優化體驗、降本增(zeng)效的(de)重(zhong)要手段，已經成為險(xian)企向高質量發展的(de)突(tu)破口之一。

作為(wei)最先實(shi)現信(xin)息化(hua)(hua)的行業之一，保險行業具有快速完(wan)成(cheng)數字化(hua)(hua)轉型的先天優勢(shi)。但是在數字化(hua)(hua)轉型浪潮(chao)中，普(pu)遍面(mian)臨如下問題：

投入大，產出少：需要投入(ru)(ru)大量精力和(he)(he)資源建(jian)立數據管理體系，部署高(gao)性能數據存儲和(he)(he)處(chu)理系統。然(ran)(ran)而，雖(sui)然(ran)(ran)投入(ru)(ru)巨大，產出卻并(bing)未如預(yu)期(qi)那樣(yang)豐碩(shuo)；

管理易，應用難：大(da)部分保司數(shu)字化(hua)轉型(xing)是(shi)(shi)以(yi)數(shu)據(ju)管理為核心，雖(sui)然收(shou)集和儲(chu)存海(hai)量(liang)數(shu)據(ju)比較容易，但是(shi)(shi)如(ru)何把這(zhe)些數(shu)據(ju)轉化(hua)為具有操(cao)作性的業務(wu)洞察(cha)、實現業務(wu)流(liu)程優化(hua)卻是(shi)(shi)一個難題；

開發有，業務無：在數(shu)字化轉型中(zhong)，各種技(ji)術方案層(ceng)出不窮，但這些技(ji)術成果通常很難(nan)融入到日常業(ye)務操作中(zhong)，業(ye)務人(ren)員難(nan)以感受到數(shu)據帶(dai)來的便利(li)，未能充分(fen)發揮數(shu)字化的巨大勢能。

同樣被上述問題困擾，國(guo)內某領先(xian)綜合性保險(xian)集(ji)團選擇使(shi)用藝(yi)賽旗流程挖掘 iS-RPM 產(chan)品(pin)成功(gong)解決了上述難題，成功提效 40%，不僅解決(jue)了上述普(pu)遍存(cun)在的(de)問題，還探索出了一條行之有(you)效的(de)數字化轉型路徑，為行業樹立了標桿。

該保(bao)(bao)險(xian)(xian)(xian)集(ji)團(tuan)是中(zhong)國最大的財產保(bao)(bao)險(xian)(xian)(xian)公司(si)之一,在全(quan)國擁有40家(jia)分公司(si)，3000余家(jia)中(zhong)心支公司(si)。業務(wu)范圍涵(han)蓋車、財、農險(xian)(xian)(xian)等監管批準(zhun)的各類保(bao)(bao)險(xian)(xian)(xian)業務(wu)。該集(ji)團(tuan)在頭部(bu)保(bao)(bao)險(xian)(xian)(xian)公司(si)中(zhong)新技術的探索應(ying)用上一直走在市場前(qian)列。

隨著氣候(hou)變化導致的極(ji)端天(tian)氣事件增多，給該司的農業保險(xian)帶來了(le)較大的風險(xian)和挑(tiao)戰。在突(tu)發的自然災害面前(qian)，一方(fang)面是政府和投保(bao)(bao)人期望快速獲得賠償，另一方(fang)面是保(bao)(bao)司(si)內部細致冗長的流程(cheng)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(wu)部門(men)(men)和(he)科技部門(men)(men)建立(li)了(le)協(xie)作團隊，選定以(yi)流程挖掘作為(wei)數字(zi)化轉(zhuan)型的核心平臺，成功融合應用了RPA和AI技術，構建了(le)一套能夠對業務流程(cheng)進(jin)行全(quan)方位(wei)清(qing)晰還原、仿真(zhen)和(he)預測的分析模(mo)型，成功(gong)實現業(ye)務(wu)流程瓶頸可視化(hua)，有效優化(hua)了業(ye)務(wu)流程，推動運營效率(lv)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，大幅提升了流程洞察能力與(yu)流程透(tou)明度，為農險業務帶來(lai)了顯著的效(xiao)率(lv)和(he)管理改進。

流程挖掘(jue)是一門橫跨(kua)數據挖掘(jue)、機器學習、業(ye)務(wu)流程管理等(deng)多個領域的(de)新興(xing)學科——通(tong)過定向采集、清(qing)洗企業(ye)不(bu)同 IT 系統中(zhong)(zhong)存儲的(de)信息日志，可視化還原(yuan)企業(ye)實際(ji)業(ye)務(wu)流，進(jin)而(er)通(tong)過分析(xi)、對(dui)比、優化等(deng)一系列手段，幫助企業(ye)發現實際(ji)業(ye)務(wu)中(zhong)(zhong)出現的(de)漏洞(dong)、缺陷和瓶頸，并可持續監測流程，進(jin)而(er)引導企業(ye)找出改進(jin)方(fang)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“數據層+流程挖(wa)掘(jue)引擎+應用層”的架構設(she)計，實(shi)(shi)現業(ye)務(wu)流程(cheng)可(ke)視化(hua)模(mo)擬、流程(cheng) KPI 指(zhi)標(biao)、流程(cheng)一(yi)致性檢查、返工(gong)分析等多(duo)種(zhong)模(mo)型展現，快速實(shi)(shi)現對業(ye)務(wu)流程(cheng)的現狀還原和根(gen)因定位，推(tui)動業(ye)務(wu)提效，讓數字化(hua)轉型成(cheng)果(guo)真正落到實(shi)(shi)處。

數字(zi)化轉型(xing)并非單純的技(ji)術堆砌(qi)，而是需要深刻理解業務痛點，精準施策，并注重(zhong)人與技(ji)術的協同性。我(wo)們在實施項目時遵循數(shu)據層(ceng)、流程挖掘引(yin)擎、應用層(ceng)的業務流程，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)數據(ju)采集體系、高效(xiao)的(de)數據(ju)整(zheng)合能力以及完善(shan)的(de)數據(ju)管理系統。

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(bu)限于API接口對接、數據庫日志抓(zhua)取、用戶(hu)行為追蹤等，實(shi)現多源異構數據(ju)的一體化接入。確保從保單(dan)管理(li)、理(li)賠處理(li)、客戶服務、風險(xian)控(kong)制(zhi)等各個環節的關鍵系統(tong)中采集到完整(zheng)、準確、實(shi)時的數據(ju)。

高效的數據集成能力：構(gou)建數據湖或數據倉庫，將來(lai)自不同(tong)系統、不同(tong)格式(shi)的(de)數(shu)據進行清洗、整合與標準化，形成(cheng)統一的(de)數(shu)據視圖。利(li)用ETL（Extract, Transform, Load）工具或數(shu)據集成(cheng)平臺，提升(sheng)數(shu)據處理的(de)效率和(he)質量(liang)，保證后續(xu)流程挖(wa)掘(jue)分析的(de)基礎(chu)穩固可靠。

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(shu)據(ju)(ju)(ju)質量管理(li)(li)、元數(shu)據(ju)(ju)(ju)管理(li)(li)、數(shu)據(ju)(ju)(ju)安全(quan)與隱(yin)私保(bao)護等(deng)，確保(bao)數據(ju)(ju)的準確性、一致性和合規性。通過數據(ju)(ju)治(zhi)理，提高數據(ju)(ju)可用性，降低數據(ju)(ju)濫(lan)用風險，為流程挖掘(jue)提供(gong)堅實的信任基礎。

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、效率洞察(cha)、一致性檢(jian)查、根因(yin)分析(xi)、監控跟蹤等多種功能。

業務還原：將業務運行全景以可視化界面展現，能(neng)清晰(xi)看到每(mei)筆(bi)業(ye)務的運行軌跡，真(zhen)正提升業(ye)務精細化(hua)管(guan)理水(shui)平；

效率洞察：全(quan)面(mian)展示業務運行效(xiao)(xiao)率，洞察低效(xiao)(xiao)環(huan)節(jie)，下鉆查看(kan)不同環(huan)節(jie)人(ren)員效(xiao)(xiao)率；

一致性檢查：與標(biao)準流程對比，衡量真實(shi)業(ye)務(wu)合規(gui)性，定位違規(gui)行(xing)為和人員(yuan)，提升業(ye)務(wu)規(gui)范(fan)性，杜絕業(ye)務(wu)風(feng)險；

根因定位：異常(chang)環節、異常(chang)人員快(kuai)速(su)下鉆，快(kuai)速(su)定(ding)位排查原因，制定(ding)針(zhen)對性解決方案；

監控跟蹤：業(ye)務全(quan)景看板，多(duo)層(ceng)級效率看板，異常(chang)告(gao)警，推動(dong)業(ye)務高效運行；

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“業務與技術(shu)條線(xian)共同協作”的工作模式。

3、應用層：端到端業務流程洞察

在應用端，流(liu)程挖掘可以用在各種(zhong)業務流(liu)程中(zhong)，尤其(qi)擅長跨系(xi)統、端到端的流(liu)程洞察(cha)，在承保、理(li)賠(pei)、客戶服(fu)務、風險控制(zhi)等保險行(xing)業核心業務中(zhong)均可發揮(hui)具體價(jia)值(zhi)，以理(li)賠(pei)流(liu)程為例：

流(liu)程(cheng)挖(wa)掘可以直觀展現每筆理賠業(ye)務的流(liu)轉路(lu)徑和所需時間，可視化界面方便業(ye)務管理人員快(kuai)速識別不規范流(liu)程(cheng)、高耗時節點，并可對(dui)問題(ti)(ti)節點快(kuai)速定(ding)位出現問題(ti)(ti)的部門和筆數，從而快(kuai)速定(ding)位問題(ti)(ti)。

在效(xiao)率洞察方(fang)面，藝賽旗流程挖(wa)掘 iS-RPM 不僅可(ke)以輕松展現(xian)全部(bu)業務的平均(jun)耗時，還可(ke)根據需(xu)要(yao)查(cha)看同一環節(jie)不同分支、人(ren)員的處理數量和效(xiao)率，準確洞察業務運(yun)行效(xiao)率，查(cha)漏(lou)補缺，不斷提升。

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(xie)異常情況背后的(de)原因，幫(bang)助企(qi)業發(fa)現潛在的(de)流(liu)程瓶頸和風險點。

例如(ru)，流(liu)程挖掘系統能(neng)夠(gou)自動(dong)標記出處(chu)理時間(jian)遠超(chao)平(ping)均水平(ping)的(de)(de)案(an)件(jian)，進(jin)一步分析(xi)這(zhe)些案(an)件(jian)的(de)(de)具體(ti)停留(liu)環節(jie)與負責人員，為(wei)管理層提供精準(zhun)的(de)(de)干(gan)預(yu)指導，及時調整(zheng)資源配置或優化流(liu)程設(she)計，有效提升整(zheng)體(ti)處(chu)理效率和客戶(hu)滿意度。

通過引入流程挖掘技術，該保險集團不僅實現了核心(xin)理(li)賠流程效率提升(sheng)40%的目標，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(wei)保(bao)險行業(ye)乃至更(geng)廣(guang)泛的金融領域提(ti)供了寶(bao)貴的借鑒(jian)。

流程(cheng)挖掘作為連(lian)接數據與決策的(de)(de)橋梁(liang)，展現了其在推動企業精細化管(guan)理、加速數字化轉型(xing)進程(cheng)中的(de)(de)獨特價(jia)值。面對未來(lai)，保險公司應(ying)積極擁(yong)抱流程(cheng)挖掘技術(shu)，不斷創新，以在更加激烈的(de)(de)競爭中拔得(de)頭籌。