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应用流程挖掘,发现潜在RPA可实施的场景,助力银行优化业务流程

行业监测分析 林麒 2022-06-02 1122
易观分析:流程挖掘和RPA是匹配度极高的技术组合。对科技能力强的银行而言,流程挖掘应该是当下就引入研究的技术。对科技能力较弱的银行而言,可以对流程挖掘保持一定的关注度,在两到三年后,基于流程挖掘的实际落地效果和大行的实践经验,再考虑是否引入使用。

RPA从辅助性向智能化发展,多技术栈交叉融合提升复杂场景应用能力


RPA的发展包含三个阶段,从能力上可以分为辅助性RPA、自主性RPA以及智能化RPA,如下图所示:



辅助性RPA:RPA在发展初期,只能以在个人电脑上部署的形式,无法完成大规模应用的部署。


自主性RPA:随着RPA产品的发展、厂商对业务理解的加深以及RPA与其他技术的融合,RPA可以进行一体机、云端的大规模部署。


智能化RPA:RPA还将与各类AI技术(如计算机视觉、机器学习等)、低代码、对话机器人等技术结合,将应用场景扩展至各银行部门和复杂业务场景。


当前,RPA正处于从自主性到智能化的发展过程中。


计算机视觉、机器学习、低代码、自然语言分析、商业智能、流程挖掘等各类技术正在与RPA的融合中不断发展。


其中,流程挖掘主要应用于流程改进,挖掘时需要大量数据作为分析素材,RPA的运行日志正好满足需求,同时改进后的流程又可以用于RPA新场景的开发,所以流程挖掘和RPA是匹配度极高的技术组合。


流程挖掘贯穿RPA项目的开发和使用阶段,有利于银行改进业务流程,从而实现效率升级

 

流程挖掘基于数据挖掘、机器学习、过程建模和分析等技术,通过定向采集、处理企业各IT系统中储存的信息日志,能够将业务流程及其逻辑可视化,进行多维度切片分析根源,识别流程返工迂回情况,发现节点冗余,优化流程。相应地,流程挖掘贯穿在RPA项目的全生命周期。


RPA项目开发过程前期,利用流程挖掘技术发掘大量的可以应用RPA的潜在流程。


RPA产品投入使用后,在运行中会产生丰富的行为日志,可用于流程挖掘后续分析的数据素材,可以一定程度上实现流程的自动发掘和后续优化。


企业规模越大、部门越多、协同越频繁、系统越复杂、流程链条越长、数据量越大、分支越多,产生流程变体的可能性越大,因此从理论分析上,流程挖掘确实适合银行用于改进流程,从而实现工作效率的提升。


给银行的建议

 

易观分析认为,流程挖掘当下的市场热度有一些虚高,因为流程挖掘是RPA厂商这一阶段给资本市场讲的故事,流程挖掘在当下仍处于探索与项目打磨阶段,尚无比较突出的实践案例,所以银行需要审慎看待这项技术。


银行需要参考流程专家分析和投入产出比的评估,再决定是否在RPA规划以及建设运营的过程中引用流程挖掘技术。


对科技能力强、规模大的银行而言,流程挖掘应该是当下就引入研究的技术。这些银行结构复杂、分行数量多、业务种类多、业务流程长,虽然工作流程已经经过流程专家优化,但是流程挖掘能够以计算机的“视角”地审视现有流程,发掘改善机会,每发现一个改亮点,都可以大幅提升效率、节省成本。


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