如何在提升成本效益、生产力和员工体验的同时，创造卓越的客户体验？服务与成本之间的平衡一直是企业面临的长期挑战，在经济不确定时期尤为突出。
许多公司目前正处于这样的时期。但如今的商业领袖拥有前人所不具备的优势。AI技术的飞速发展重新定义了许多行业的卓越运营，使企业能够简化和自动化更多活动，同时为客户提供他们想要的响应迅速、个性化的服务。
在大型复杂企业中应用当今最先进的技术并非易事。当流程涉及数百个价值流、数千名员工和数百万项任务时，企业该如何决定资源的投入重点？
传统上，寻找运营改进机会对员工来说是一种干扰，对企业来说则耗时耗力。他们花费数天甚至数周的时间来绘制企业内的信息流图，并跟踪员工的时间分配情况，以找出造成延误、错误或差异的主要根源。归根结底，他们试图回答一个看似简单却又错综复杂的问题：“团队成员都在把时间花在什么地方？” 这项工作的成功与否可能取决于运气：由于改进团队只能分析一小部分工作样本，他们的发现可能无法代表整个企业的实际情况。
AI可以帮助企业做得更好——据估计，其对运营的影响高达10万亿至15万亿元。在现代企业中，工作会留下详细的数字足迹，形成庞大的数据集，而这些数据集传统上除了故障排除之外，很少被关注。这些通常是企业资源计划 (ERP) 系统的交易日志、团队成员的沟通记录或单个工作站的活动日志。现在，企业可以将AI应用于这些数据集，从而构建流程、任务效率和员工绩效的详细图景。
这些借助AI技术的新型工具分为两种类型，旨在帮助企业识别不同类型的绩效改进机会。
流程挖掘工具从 ERP 系统中提取交易级别的洞察。这些工具旨在为团队提供特定流程的端到端视图，帮助他们了解流程的运作方式以及出现的各种偏差和异常情况。它还能明确各个流程步骤的负责人以及这些步骤的完成效率。
任务挖掘工具能够深入洞察团队和个人的活动和工作量。数据从一线收集，分析团队成员最常使用的应用程序以及他们为完成任务所采取的行动。
这两种方法都非常强大，在实际应用中都取得了显著成效。一家高科技制造企业将流程挖掘应用于其订单到收款流程。该企业发现了一些有望将端到端活动时间缩短 20% 至 50%、将客户满意度提高 12% 至 15 个百分点以及将效率提高 10% 至 15% 的改进措施。
一家航空航天领域的公司利用任务挖掘分析了关键业务流程中的各项活动。任务挖掘显示，员工超过一半的时间都花在了处理电子表格上，其中三分之二的时间用于进行分析。由于团队经常重复类似的分析，这一发现帮助公司制定了一项生产力提升计划，该计划侧重于常见任务的自动化，并改进流程管理，以确保员工为每项工作使用最高效的工具。这些举措预计将使端到端流程时间缩短 40% 以上。
这两种借助AI的挖掘技术正在改变企业识别运营改进机会的方式。它们各自都功能强大，结合起来则能带来变革。
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