在企业流程管理中，流程绩效与风险控制如同车之两轮，缺一不可。若过度追求绩效，可能简化必要的风险管控环节，引发合规风险或经营损失；若一味强调风险控制，又会增加流程冗余，拖慢运转效率，导致绩效下滑。因此，把握二者的平衡，是企业实现流程可持续优化的核心命题。

在企业运营过程中，即便搭建了看似完善的管理流程，随着业务发展与市场变化，流程中也会逐渐浮现薄弱环节——可能是审批卡顿的节点、数据断层的衔接、责任模糊的环节，这些“隐形障碍”会慢慢拖慢业务效率，甚至引发经营风险。因此，精准找出流程薄弱环节，并针对性重塑管理流程，成为企业保持高效运转、突破发展瓶颈的关键...

对企业而言，流程是运营的「生命线」，但传统流程优化常陷入「凭经验判断、靠人工梳理」的困境——财务报销流程卡顿却找不到具体瓶颈，生产交付周期延长难定位问题根源。这种「看不见、摸不准」的管理盲区，让流程优化沦为「纸上谈兵」，难以真正提升管理水平。

流程挖掘往往通过企业不同层级来赋能自动化治理。流程挖掘和任务挖掘在任何自动化项目启动之初协同工作，提供系统级流程和用户级操作的完整数据支持图景。它们协同工作，为您提供选择合适的自动化流程所需的基本信息。

流程挖掘如何持续助力企业成功？过去几年，人们谈论企业自动化的方式发生了重大转变。诸如代理人工智能 (AI)、超自动化和流程智能等术语已变得非常流行。这些改进固然很好，但流程挖掘对于业务流程管理来说依然至关重要。

传统的六西格玛流程改进方法通常遵循线性路径：定义问题、收集数据、分析根本原因、实施改进，然后控制未来变化。然而，在许多企业中，“控制”阶段往往是改进停滞不前的阶段。企业实施了修复，但如果缺乏实时流程监控，效率低下的问题会随着时间的推移而逐渐显现。

几十年来，企业一直依赖结构化的 DMAIC 方法论（定义、测量、分析、改进和控制）来消除低效环节并提升运营绩效。尽管该方法论取得了显著的进步，但其有效性往往受到对手动数据收集、主观评估和不频繁的流程审查的依赖所限制。流程挖掘技术将 DMAIC 框架从循序渐进的流程操作转变为动态的数据驱动方法，从而实...

几十年来，企业一直依赖精益六西格玛 (LSS) 来优化流程、消除浪费并提高效率。通过将精益专注于简化工作流程，与六西格玛以统计方法减少差异相结合，企业在质量和成本降低方面取得了显著的进步。然而，传统的六西格玛方法往往面临一个关键限制：依赖手动收集的数据和主观的流程映射。数字时代需要更快、更精确、基于...

由于流程挖掘工具处理数字化数据，因此数字化流程对于其应用至关重要。如果通过业务流程管理软件（BPMS）从始至终以数字化方式收集流程数据，并记录所有流程步骤，则公司流程已实现数字化。

通常情况下，负责这些项目的技术和流程团队会专注于业务的某个特定领域。通常情况下，他们会确定一个部门或业务职能部门进行改进，以降低成本并提高成果，而专家们则会专注于可以改进的流程和实践，以实现这些目标。

流程挖掘与流程建模是流程管理的 “左膀右臂”，却有着本质分工：前者是 “现状的解码器”，从实际数据中还原真实流程；后者是 “未来的设计图”，基于目标构建理想流程。二者在目标、数据、逻辑上的差异，决定了它们在流程管理中承担不同角色。

流程挖掘与合规检查虽都涉及流程规范，却有着本质分别：前者是 “流程的真相扫描仪”，专注于还原实际流转轨迹；后者是 “合规的标尺丈量仪”，聚焦于对照标准核查执行情况。二者在目标、数据、逻辑上的差异，决定了它们服务于流程管理的不同环节。