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(chang)趨(qu)勢(shi)，且增長速(su)度明顯高于保費收入增長，保險(xian)公司業務經營依然(ran)處于承壓狀態。

以高質量增長為目標，保(bao)(bao)司必(bi)須(xu)在保(bao)(bao)費收(shou)入和賠付(fu)支出雙(shuang)增長(chang)的局面下，降低業(ye)務(wu)摩擦(ca)成本，著重提高經營效(xiao)率，加快數字化轉型步伐。

相關部門也對(dui)保(bao)司的數字(zi)化(hua)轉(zhuan)型提出了明確要求。在(zai)《中(zhong)國(guo)銀保(bao)監會辦公(gong)(gong)廳關于銀行業保(bao)險業數字化(hua)轉型的指導意見》中(zhong)，明確提出保(bao)險公(gong)(gong)司應(ying)“組建不同業務(wu)條(tiao)(tiao)線、業務(wu)與技術條(tiao)(tiao)線相融合的共創團(tuan)隊(dui)，優(you)化業務流程，增強快速響應市場和產品服務開發(fa)能力。”數字化轉型作為(wei)保險業優(you)化體驗(yan)、降本(ben)增效的重要手段，已經成為(wei)險企向高質量發(fa)展(zhan)的突破(po)口之一。

作為最(zui)先(xian)實現信息(xi)化(hua)的(de)行業(ye)之一(yi)，保險行業(ye)具(ju)有快速完成(cheng)數(shu)字(zi)(zi)化(hua)轉型的(de)先(xian)天優(you)勢。但(dan)是在數(shu)字(zi)(zi)化(hua)轉型浪(lang)潮中，普遍面臨如下問題：

投入大，產出少：需要(yao)投入大量精力(li)和(he)資源建立數(shu)據管(guan)理體系，部署(shu)高性能數(shu)據存儲(chu)和(he)處理系統。然(ran)而，雖然(ran)投入巨大，產出卻并未如預期(qi)那樣豐碩；

管理易，應用難：大部分保司數字(zi)化(hua)轉型是以數據(ju)管理(li)為(wei)核心，雖然收集(ji)和(he)儲存海(hai)量數據(ju)比較容易，但是如何(he)把這些數據(ju)轉化(hua)為(wei)具(ju)有操作性的業務洞察(cha)、實現業務流程優化(hua)卻是一個難題；

開發有，業務無：在數(shu)字(zi)化轉型中，各種技術(shu)方案層出不窮，但這些技術(shu)成果通常(chang)很難融入(ru)到(dao)日(ri)常(chang)業務操作中，業務人員難以感(gan)受(shou)到(dao)數(shu)據帶來的便利，未能(neng)充分發(fa)揮數(shu)字(zi)化的巨大勢(shi)能(neng)。

同樣被上述問題困擾，國內(nei)某領先綜合性保險集(ji)團(tuan)選擇使用藝賽旗流程挖掘 iS-RPM 產品成功解(jie)決了上述難(nan)題，成功提效 40%，不僅(jin)解決了(le)上述普遍(bian)存在的問題，還探索(suo)出了(le)一(yi)條行之(zhi)有(you)效的數(shu)字化轉型路徑，為(wei)行業(ye)樹(shu)立了(le)標(biao)桿。

該保險(xian)集團是中(zhong)國最大(da)的(de)財(cai)(cai)產保險(xian)公(gong)(gong)(gong)(gong)司(si)(si)之一,在全(quan)國擁有(you)40家(jia)分公(gong)(gong)(gong)(gong)司(si)(si)，3000余家(jia)中(zhong)心支(zhi)公(gong)(gong)(gong)(gong)司(si)(si)。業(ye)務(wu)范圍涵蓋車、財(cai)(cai)、農險(xian)等監管批準的(de)各類(lei)保險(xian)業(ye)務(wu)。該集團在頭部保險(xian)公(gong)(gong)(gong)(gong)司(si)(si)中(zhong)新技術(shu)的(de)探索應用上一直走在市場前列。

隨著氣(qi)候變(bian)化導致的極端天(tian)氣(qi)事件增多，給該司的農業保險(xian)帶來了較大的風險(xian)和挑(tiao)戰。在突發(fa)的(de)自然災害(hai)面(mian)前，一(yi)方(fang)面(mian)是(shi)政府和投保人期(qi)望快速獲得賠償(chang)，另(ling)一(yi)方(fang)面(mian)是(shi)保司(si)內部細(xi)致冗長的(de)流(liu)程影(ying)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(ye)務部門和科技部門建立了協作團(tuan)隊，選(xuan)定(ding)以流程挖掘作為數字(zi)化(hua)轉(zhuan)型的核心平臺，成功融合應用了RPA和AI技術，構建了一套能(neng)夠對業務流(liu)程進行全方(fang)位(wei)清晰還(huan)原、仿(fang)真和預測的分析模型，成功實現業務流(liu)程(cheng)瓶頸可視化，有效優化了業務流(liu)程(cheng)，推動運營效率提(ti)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)流程透明(ming)度，為農險業務帶來了顯(xian)著的效率和管理改(gai)進。

流(liu)程(cheng)挖掘是一(yi)門橫跨(kua)數據挖掘、機器學習、業(ye)務流(liu)程(cheng)管理等(deng)多個領域(yu)的(de)新興學科——通(tong)過定向采集、清洗企(qi)(qi)業(ye)不同 IT 系(xi)統中存儲的(de)信息日(ri)志，可視化(hua)還原企(qi)(qi)業(ye)實際業(ye)務流(liu)，進而通(tong)過分析、對比、優化(hua)等(deng)一(yi)系(xi)列手(shou)段，幫助企(qi)(qi)業(ye)發現(xian)實際業(ye)務中出現(xian)的(de)漏洞(dong)、缺(que)陷(xian)和瓶頸，并可持續監測流(liu)程(cheng)，進而引導企(qi)(qi)業(ye)找出改(gai)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(jue)引擎+應用層(ceng)”的架構設計，實(shi)現(xian)(xian)(xian)業務(wu)流(liu)(liu)程可視化(hua)(hua)模擬、流(liu)(liu)程 KPI 指標(biao)、流(liu)(liu)程一(yi)致性檢查、返(fan)工分析(xi)等多種模型展現(xian)(xian)(xian)，快速實(shi)現(xian)(xian)(xian)對(dui)業務(wu)流(liu)(liu)程的現(xian)(xian)(xian)狀還原和根因定位，推(tui)動業務(wu)提效，讓數字化(hua)(hua)轉型成果真(zhen)正落(luo)到實(shi)處。

數字化轉型并非單純的技術堆(dui)砌，而是(shi)需要(yao)深(shen)刻(ke)理解業務(wu)痛點，精(jing)準施(shi)策，并注重人(ren)與技術的協同性。我們在實施項目時遵循(xun)數(shu)據(ju)層(ceng)、流程(cheng)挖掘引擎、應(ying)用層(ceng)的(de)業務流程(cheng)，具體如下：

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，包括全面的數據采集體系(xi)、高效的數據整(zheng)合能力以及完善的數據管理(li)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(bao)括但不限于API接口對接、數(shu)據庫日(ri)志抓取、用戶行(xing)為追蹤等(deng)，實(shi)現多源異構數據的一體化接入。確(que)保從(cong)保單(dan)管理、理賠處理、客(ke)戶服務、風險控(kong)制等(deng)各個環節的關(guan)鍵系(xi)統中采集到完整、準確(que)、實(shi)時(shi)的數據。

高效的數據集成能力：構建數據(ju)湖或數據(ju)倉庫，將來自(zi)不同(tong)系統、不同(tong)格式(shi)的(de)(de)數(shu)據(ju)進行(xing)清洗(xi)、整合與標準(zhun)化(hua)，形成統一的(de)(de)數(shu)據(ju)視圖。利用ETL（Extract, Transform, Load）工具或(huo)數(shu)據(ju)集成平臺，提(ti)升數(shu)據(ju)處(chu)理(li)的(de)(de)效(xiao)率和(he)質量，保證后(hou)續(xu)流程挖(wa)掘分析的(de)(de)基(ji)礎穩固可靠。

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)質量管理、元數(shu)據(ju)管理、數(shu)據(ju)安全與隱私(si)保護等(deng)，確保數(shu)據的(de)(de)準確性、一致(zhi)性和合規性。通過(guo)數(shu)據治理，提高數(shu)據可用性，降低數(shu)據濫用風(feng)險(xian)，為流(liu)程挖掘提供堅(jian)實的(de)(de)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、一致(zhi)性檢查、根因分(fen)析、監控跟蹤等多種功能。

業務還原：將業務(wu)運行全景以可視化界面(mian)展現，能清晰看到每筆業務的運行軌(gui)跡，真正提升業務精(jing)細化管理水平(ping)；

效率洞察：全(quan)面展示(shi)業務運(yun)行效(xiao)率(lv)，洞(dong)察低效(xiao)環(huan)節，下鉆查(cha)看不(bu)同環(huan)節人(ren)員效(xiao)率(lv)；

一致性檢查：與標準流程對比，衡量真實(shi)業(ye)務合規(gui)(gui)性，定位違規(gui)(gui)行(xing)為和人(ren)員，提升(sheng)業(ye)務規(gui)(gui)范性，杜絕業(ye)務風險；

根因定位：異常(chang)環節(jie)、異常(chang)人員快速(su)下鉆，快速(su)定位排(pai)查原因，制(zhi)定針對(dui)性解決方案；

監控跟蹤：業務全景看(kan)板，多層級效(xiao)率(lv)看(kan)板，異常告警，推動業務高效(xiao)運(yun)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(yu)技術(shu)條線(xian)共同(tong)協作”的工作模式。

3、應用層：端到端業務流程洞察

在(zai)應用端(duan)，流(liu)程(cheng)挖掘可以用在(zai)各(ge)種業務流(liu)程(cheng)中(zhong)，尤其擅長跨系(xi)統、端(duan)到端(duan)的流(liu)程(cheng)洞察，在(zai)承保、理(li)賠、客戶服務、風險控(kong)制等保險行業核心業務中(zhong)均可發揮具體價值，以理(li)賠流(liu)程(cheng)為(wei)例：

流(liu)程(cheng)挖掘可(ke)以(yi)直觀展(zhan)現每筆理(li)(li)賠業務的流(liu)轉路(lu)徑和所需時間(jian)，可(ke)視化(hua)界(jie)面(mian)方便業務管理(li)(li)人員(yuan)快(kuai)速識別不(bu)規(gui)范(fan)流(liu)程(cheng)、高(gao)耗(hao)時節點，并可(ke)對問(wen)題(ti)節點快(kuai)速定位(wei)出現問(wen)題(ti)的部門和筆數，從而(er)快(kuai)速定位(wei)問(wen)題(ti)。

在(zai)效(xiao)率洞察方(fang)面，藝(yi)賽旗(qi)流程挖掘 iS-RPM 不僅可(ke)以(yi)輕松展(zhan)現全部業務(wu)的平均耗(hao)時，還(huan)可(ke)根據(ju)需要查看(kan)同(tong)一環節不同(tong)分支(zhi)、人員的處理數量和效(xiao)率，準確(que)洞察業務(wu)運行效(xiao)率，查漏補(bu)缺，不斷(duan)提升(sheng)。

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(chang)情況背后的(de)原因，幫助(zhu)企業(ye)發(fa)現潛在的(de)流程瓶頸和風險點。

例如(ru)，流程挖掘(jue)系統能夠(gou)自動標記出處理(li)時(shi)間遠超平(ping)(ping)均(jun)水(shui)平(ping)(ping)的案(an)件，進(jin)一步(bu)分析這些(xie)案(an)件的具體停留環(huan)節與負(fu)責人員，為(wei)管理(li)層提供精準(zhun)的干預指導，及時(shi)調整資源配置或優化流程設計，有效提升(sheng)整體處理(li)效率和客戶滿(man)意(yi)度。

通過引入流程挖掘技術，該保險集團不僅實現了核心理賠(pei)流程效率提升(sheng)40%的(de)目(mu)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(wei)保(bao)險行業乃(nai)至更廣(guang)泛的金融領域提供了寶貴的借鑒(jian)。

流程挖掘作(zuo)為連(lian)接數據與決策的橋梁，展(zhan)現了其在推(tui)動(dong)企業精(jing)細(xi)化管理(li)、加速數字化轉型進程中的獨特價值。面對未來，保險公司應積極擁抱(bao)流程挖掘技術，不斷創新，以(yi)在更加激烈的競爭中拔得頭籌。