流程挖掘和流程自动化的本质差异

流程挖掘与流程自动化是流程数字化的 “前后台”：前者是 “流程的分析师”，专注于发现流程问题与优化空间；后者是 “流程的执行者”，聚焦于将标准化流程转化为自动运行的程序。二者在目标、逻辑、价值上的本质差异，构成了 “分析 — 优化 — 执行” 的完整链路。

核心目标：发现优化空间 vs 实现自动执行

流程挖掘的核心是 “解析流程真相”。通过系统日志还原实际流转路径，识别瓶颈与异常。某制造企业用流程挖掘发现，采购流程中 30% 的紧急订单因 “人工跨级审批” 导致后续付款混乱，其价值在于揭示问题而非直接解决。

流程自动化的核心是 “替代人工执行”。针对标准化流程（如 “订单录入 — 库存校验 — 发货通知”），用技术工具自动完成步骤。上述企业通过自动化工具将 “常规采购审批” 设置为系统自动流转，审批时间从 2 天缩至 4 小时，直接实现效率提升。

运作逻辑：数据驱动分析 vs 规则驱动执行

流程挖掘遵循 “数据回溯” 逻辑，通过算法从历史日志中提炼流程规律。某电商平台分析 12 个月订单数据，发现 “客服话术不统一” 导致 30% 的退换货申请需二次沟通，结论完全由数据呈现，无需预设规则。

流程自动化遵循 “规则预设” 逻辑，按事先定义的步骤（如 “当库存低于 50 件时自动触发补货申请”）机械执行。某零售企业的库存自动化流程严格按 “销量 ×1.5 倍” 计算补货量，规则不变则执行路径固定，无法自主调整。

数据依赖：历史行为日志 vs 实时触发数据

流程挖掘依赖 “大量历史日志”，需积累足够的操作记录（如谁在何时执行了什么动作）才能精准分析。某物流企业积累 6 个月配送日志后，才通过挖掘定位到 “区域调度失衡” 的根因，数据不足则结论失真。

流程自动化依赖 “实时触发数据”，如 “新订单生成”“审批通过” 等事件信号。某财务系统的发票自动化流程，只需收到 “采购订单确认” 的实时数据，即可自动生成发票，无需历史数据支撑。

应用场景：流程优化前期 vs 标准化执行阶段

流程挖掘适用于 “问题诊断” 场景，如某集团通过挖掘发现 “合同审批存在 17 种非标准路径”，为自动化范围划定边界。

流程自动化适用于 “规则明确” 场景，如该集团将标准化后的 “常规合同审批” 自动化，保留复杂合同的人工干预环节，实现 “自动化效率” 与 “灵活性” 的平衡。

总结，流程挖掘回答 “哪些流程值得自动化”，流程自动化解决 “如何高效执行流程”。前者是自动化的 “导航仪”，后者是流程落地的 “加速器”，二者协同方能实现流程数字化的最大价值。