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(xian)賠付支出也呈明(ming)顯增(zeng)長(chang)趨勢，且增長速度明顯高于保費收入增長，保險公司業務經營依然處于承壓狀態。

以高質量增長為目標，保司必須在保費收入和賠付支出(chu)雙增長的局(ju)面下，降低業務摩擦成本，著(zhu)重提高經營效(xiao)率，加快數字化(hua)轉型步伐。

相關部門(men)也對保司(si)的數字(zi)化(hua)轉型提出了明確要求。在《中國銀保(bao)(bao)監會辦公(gong)(gong)廳關于銀行(xing)業保(bao)(bao)險業數(shu)字化轉型的指導意見(jian)》中，明確(que)提出保(bao)(bao)險公(gong)(gong)司應(ying)“組(zu)建不同業務條(tiao)(tiao)線、業務與技術(shu)條(tiao)(tiao)線相(xiang)融合的共(gong)創團隊，優化業務流(liu)程，增強(qiang)快(kuai)速響(xiang)應(ying)市(shi)場和產(chan)品服(fu)務開(kai)發(fa)(fa)能力。”數字化轉型作為(wei)保險業優化體驗、降本增效的重(zhong)要手段，已(yi)經成為(wei)險企向(xiang)高(gao)質量發(fa)(fa)展的突破(po)口之一(yi)。

作為最先實現信息化的行業之(zhi)一，保(bao)險(xian)行業具有快速完成(cheng)數字(zi)化轉(zhuan)型的先天(tian)優勢。但是在(zai)數字(zi)化轉(zhuan)型浪潮中，普(pu)遍面(mian)臨如(ru)下問題：

投入大，產出少：需要(yao)投入(ru)大(da)(da)量(liang)精(jing)力和資源建立數據管理體系，部署高(gao)性能數據存儲和處理系統(tong)。然而(er)，雖然投入(ru)巨大(da)(da)，產出(chu)卻(que)并未(wei)如預期(qi)那樣豐(feng)碩；

管理易，應用難：大部分保司數(shu)字化轉型是(shi)以(yi)數(shu)據管理為核心，雖然(ran)收集和儲存海量(liang)數(shu)據比較容(rong)易，但(dan)是(shi)如何把這些數(shu)據轉化為具有(you)操作(zuo)性的業務洞察、實現業務流程優化卻是(shi)一(yi)個難題(ti)；

開發有，業務無：在數(shu)字化轉型中，各種(zhong)技(ji)術(shu)方案層出不窮，但這些技(ji)術(shu)成果通(tong)常很(hen)難(nan)融入到日常業務操作中，業務人員難(nan)以(yi)感受(shou)到數(shu)據帶來的便利(li)，未能充分發揮(hui)數(shu)字化的巨大勢能。

同樣被上述問題困擾，國內某(mou)領先綜合性保險(xian)集團選擇使用藝賽旗流程挖掘 iS-RPM 產品成功解決了上(shang)述難題(ti)，成功提效(xiao) 40%，不僅解(jie)決了(le)(le)上(shang)述普(pu)遍(bian)存在的(de)問(wen)題，還探索出了(le)(le)一條行之有效(xiao)的(de)數字化(hua)轉型路徑，為(wei)行業樹(shu)立了(le)(le)標桿。

該(gai)保(bao)(bao)險(xian)集團(tuan)是中國最大的(de)財產保(bao)(bao)險(xian)公(gong)司(si)之(zhi)一(yi),在全國擁有40家(jia)分公(gong)司(si)，3000余家(jia)中心支公(gong)司(si)。業務(wu)范圍(wei)涵蓋車、財、農險(xian)等(deng)監管批準的(de)各類保(bao)(bao)險(xian)業務(wu)。該(gai)集團(tuan)在頭部保(bao)(bao)險(xian)公(gong)司(si)中新(xin)技術的(de)探索應用上一(yi)直走(zou)在市(shi)場前(qian)列。

隨著氣候變化導致的(de)極(ji)端天氣事件(jian)增多(duo)，給該司的(de)農(nong)業(ye)保險帶(dai)來了較(jiao)大的(de)風險和挑戰。在(zai)突發的自然災(zai)害面(mian)前，一(yi)方面(mian)是(shi)政府和投保人期望快速獲得(de)賠償，另一(yi)方面(mian)是(shi)保司內部細致冗長(chang)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(wu)部門和科技部門建立(li)了協作(zuo)團(tuan)隊，選(xuan)定(ding)以流程挖掘(jue)作(zuo)為數(shu)字(zi)化轉型的核心平臺，成功融合應用了RPA和AI技術，構(gou)建了一(yi)套能夠對(dui)業務(wu)流程進行全方位清晰還原、仿(fang)真和預測的(de)分(fen)析(xi)模型，成功實現業務流程瓶頸可視化(hua)，有效(xiao)優化(hua)了業務流程，推動運營效(xiao)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，大幅(fu)提升(sheng)了流程洞察能(neng)力與(yu)流程透明度，為農險業務帶來了顯著(zhu)的效率(lv)和管(guan)理改進。

流(liu)程挖掘(jue)是一(yi)門橫跨數(shu)據挖掘(jue)、機器學習、業(ye)(ye)(ye)務(wu)流(liu)程管理(li)等(deng)多個領域(yu)的新興學科——通過定向采集、清洗(xi)企業(ye)(ye)(ye)不同 IT 系統中(zhong)存儲(chu)的信息日志，可(ke)視化(hua)還原企業(ye)(ye)(ye)實際業(ye)(ye)(ye)務(wu)流(liu)，進而(er)(er)通過分析(xi)、對(dui)比、優(you)化(hua)等(deng)一(yi)系列手段，幫助(zhu)企業(ye)(ye)(ye)發現實際業(ye)(ye)(ye)務(wu)中(zhong)出(chu)現的漏洞、缺陷和(he)瓶頸，并可(ke)持續監測流(liu)程，進而(er)(er)引(yin)導(dao)企業(ye)(ye)(ye)找出(chu)改進方向。

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“數據層(ceng)+流(liu)程挖掘引(yin)擎+應用(yong)層(ceng)”的架構設(she)計(ji)，實現業(ye)務流程可視(shi)化(hua)模(mo)擬(ni)、流程 KPI 指(zhi)標、流程一致性(xing)檢(jian)查、返工分析(xi)等多(duo)種模(mo)型(xing)(xing)展現，快速(su)實現對業(ye)務流程的現狀還原和根因定(ding)位，推動業(ye)務提效，讓數(shu)字化(hua)轉型(xing)(xing)成果真正落到實處。

數字化轉型并非單純(chun)的技術堆砌，而是(shi)需要深刻理解業務(wu)痛點，精準施策，并注重(zhong)人(ren)與技術的協同(tong)性(xing)。我們在實(shi)施(shi)項目時(shi)遵循數據層(ceng)、流程挖掘引擎、應(ying)用(yong)層(ceng)的(de)業務(wu)流程，具體如(ru)下：

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(shu)據采集(ji)體系(xi)、高(gao)效的(de)數(shu)據整合能力以及完善的(de)數(shu)據管(guan)理系(xi)統(tong)。

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(kou)對(dui)接、數(shu)據庫日志抓(zhua)取、用戶行為追蹤(zong)等，實現(xian)多源異(yi)構數據的一體化接入。確保從保單管理(li)、理(li)賠處理(li)、客戶服務、風險控(kong)制等各(ge)個環(huan)節的關鍵系統中采集到完整、準確、實時的數據。

高效的數據集成能力：構建數(shu)據(ju)湖(hu)或數(shu)據(ju)倉庫，將來自不(bu)同(tong)系(xi)統、不(bu)同(tong)格式的數據進行清洗、整合與(yu)標(biao)準化，形(xing)成(cheng)統一(yi)的數據視圖。利用ETL（Extract, Transform, Load）工具或數據集成(cheng)平臺，提升數據處理(li)的效率和質量，保證后續(xu)流程挖掘分析的基(ji)礎穩(wen)固(gu)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，包括數據質量(liang)管理(li)、元數據管理(li)、數據安全與隱(yin)私保護(hu)等(deng)，確(que)(que)保(bao)數(shu)(shu)(shu)據(ju)的準確(que)(que)性、一致(zhi)性和合規性。通過數(shu)(shu)(shu)據(ju)治理，提(ti)高(gao)數(shu)(shu)(shu)據(ju)可用(yong)性，降低數(shu)(shu)(shu)據(ju)濫用(yong)風(feng)險(xian)，為流程挖掘(jue)提(ti)供堅實的信任(ren)基礎(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(huan)原、效(xiao)率洞察、一致性檢(jian)查、根因分(fen)析、監控(kong)跟(gen)蹤等多種功能。

業務還原：將業務運(yun)行全(quan)景以可視化界面展現，能清晰看到每(mei)筆(bi)業務的運行軌跡，真(zhen)正提升業務精細化管(guan)理水(shui)平；

效率洞察：全面展示(shi)業務(wu)運(yun)行效(xiao)(xiao)率，洞察低(di)效(xiao)(xiao)環節(jie)，下鉆查看不同環節(jie)人員效(xiao)(xiao)率；

一致性檢查：與標(biao)準流程對比，衡量真實業務(wu)合規性(xing)，定位(wei)違(wei)規行為和人員，提升業務(wu)規范性(xing)，杜(du)絕業務(wu)風險(xian)；

根因定位：異常環節、異常人員(yuan)快速(su)下鉆，快速(su)定位排查原因，制定針對性解決(jue)方案；

監控跟蹤：業務(wu)全景看板(ban)，多層級(ji)效率看板(ban)，異常告警，推動業務(wu)高效運行(xing)；

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)條線共(gong)同協作”的工作模式。

3、應用層：端到端業務流程洞察

在(zai)(zai)應用(yong)端，流(liu)程(cheng)挖掘可以用(yong)在(zai)(zai)各種業務流(liu)程(cheng)中，尤其擅長跨系統、端到端的(de)流(liu)程(cheng)洞察，在(zai)(zai)承保、理(li)賠、客戶服(fu)務、風險控制等(deng)保險行業核心業務中均可發揮具體(ti)價值，以理(li)賠流(liu)程(cheng)為例：

流(liu)(liu)(liu)程挖(wa)掘可(ke)以直(zhi)觀展現每筆(bi)理賠業務的(de)流(liu)(liu)(liu)轉路徑和所需時(shi)間(jian)，可(ke)視化界面方便(bian)業務管(guan)理人員快速(su)識別不(bu)規范流(liu)(liu)(liu)程、高耗時(shi)節點，并(bing)可(ke)對問(wen)(wen)題節點快速(su)定(ding)位(wei)出(chu)現問(wen)(wen)題的(de)部門(men)和筆(bi)數(shu)，從而快速(su)定(ding)位(wei)問(wen)(wen)題。

在效率洞(dong)察方(fang)面(mian)，藝賽旗流程挖掘 iS-RPM 不僅可(ke)以輕松展(zhan)現全(quan)部業務(wu)的(de)平均耗時，還(huan)可(ke)根據(ju)需要查看同一環節不同分支、人(ren)員的(de)處理數量和效率，準確洞(dong)察業務(wu)運行效率，查漏補缺(que)，不斷(duan)提(ti)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(guo)深入分(fen)析這(zhe)些(xie)異常情況背(bei)后的原因，幫助企業發現潛在的流程瓶頸和風(feng)險(xian)點。

例如，流程挖(wa)掘系統能夠自動標記(ji)出處(chu)理時間遠(yuan)超(chao)平(ping)均水(shui)平(ping)的案件，進一步分析(xi)這些案件的具體停留環節與負責人員，為(wei)管理層提(ti)供精準的干預指(zhi)導，及時調整(zheng)資源配置或(huo)優化流程設計，有效提(ti)升整(zheng)體處(chu)理效率(lv)和客(ke)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理(li)賠流程效率提升40%的目(mu)標，還顯著增強了對市場變化的響應速度和客戶服務能力，該流程挖掘項目為保(bao)險行業乃至更廣泛的金融(rong)領域(yu)提供了(le)寶貴的借鑒。

流(liu)程挖(wa)掘作為連接數據(ju)與決(jue)策的(de)(de)橋梁，展現了其在推動(dong)企業精細(xi)化(hua)管理、加(jia)速數字化(hua)轉(zhuan)型進程中的(de)(de)獨特價值。面對(dui)未來(lai)，保險公司應積極擁抱流(liu)程挖(wa)掘技術，不(bu)斷創新，以在更加(jia)激烈的(de)(de)競爭中拔得(de)頭籌。