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增長趨(qu)勢，且(qie)增長速(su)度(du)明顯高于(yu)保(bao)費收入增長，保(bao)險公司業(ye)務經營依然處于(yu)承(cheng)壓狀(zhuang)態。

以高質量增長為目標，保(bao)司必須(xu)在保(bao)費收入和(he)賠付支(zhi)出(chu)雙增長的局面下，降低業務摩擦成本，著重提高經(jing)營(ying)效率，加快(kuai)數字化轉(zhuan)型步伐。

相(xiang)關部門也對保(bao)司的數字化轉型提出了明確要(yao)求。在《中(zhong)國(guo)銀保(bao)監會辦公廳關于銀行(xing)業(ye)(ye)保(bao)險(xian)業(ye)(ye)數(shu)字(zi)化轉型的(de)指(zhi)導意見》中(zhong)，明確提(ti)出保(bao)險(xian)公司應“組建不同業(ye)(ye)務條(tiao)(tiao)線、業(ye)(ye)務與技術條(tiao)(tiao)線相融(rong)合(he)的(de)共(gong)創團(tuan)隊，優(you)化業務流程，增(zeng)強(qiang)快速響應(ying)市場和產品服務開發(fa)能力。”數字化轉型作為保(bao)險業優(you)化體驗、降本增(zeng)效的重(zhong)要手(shou)段(duan)，已(yi)經成(cheng)為險企向高質(zhi)量發(fa)展的突破口之一(yi)。

作為(wei)最(zui)先(xian)實(shi)現信息(xi)化(hua)的(de)行業之(zhi)一(yi)，保(bao)險行業具(ju)有(you)快速完成(cheng)數(shu)字化(hua)轉型(xing)的(de)先(xian)天優勢。但是在(zai)數(shu)字化(hua)轉型(xing)浪潮中，普遍面臨(lin)如下問題：

投入大，產出少：需要投入(ru)大(da)量精力和(he)資源(yuan)建(jian)立(li)數據管理體系，部署高(gao)性能數據存儲和(he)處理系統。然(ran)而，雖然(ran)投入(ru)巨大(da)，產出卻(que)并未如(ru)預期那樣豐(feng)碩(shuo)；

管理易，應用難：大(da)部分保司數字化(hua)(hua)轉(zhuan)(zhuan)型是以數據管(guan)理為核心，雖然收集和(he)儲存海量數據比較容易，但是如何把(ba)這些數據轉(zhuan)(zhuan)化(hua)(hua)為具有操(cao)作性的業務洞察、實現(xian)業務流程優化(hua)(hua)卻是一個難(nan)題；

開發有，業務無：在(zai)數(shu)(shu)字化轉型中，各(ge)種技術(shu)方案層出不窮，但這些技術(shu)成果通常很難(nan)融入到日(ri)常業(ye)務操作中，業(ye)務人員難(nan)以感受到數(shu)(shu)據(ju)帶(dai)來的便利，未能(neng)充分發(fa)揮數(shu)(shu)字化的巨大勢(shi)能(neng)。

同樣被上述問題困擾，國內某領先綜合性保險(xian)集團(tuan)選(xuan)擇使用藝賽旗流程挖掘 iS-RPM 產品成(cheng)功解決了上述(shu)難題(ti)，成功提效 40%，不僅解(jie)決了(le)(le)上述普遍存在的問題(ti)，還探索出了(le)(le)一條行之有效的數字化轉型(xing)路徑，為(wei)行業樹立了(le)(le)標桿。

該(gai)保(bao)險(xian)集團是(shi)中國最大的(de)財(cai)產保(bao)險(xian)公(gong)(gong)司之一,在(zai)全國擁(yong)有40家分公(gong)(gong)司，3000余(yu)家中心支公(gong)(gong)司。業務(wu)范圍涵蓋車、財(cai)、農險(xian)等監管批準的(de)各類保(bao)險(xian)業務(wu)。該(gai)集團在(zai)頭(tou)部保(bao)險(xian)公(gong)(gong)司中新技(ji)術的(de)探索(suo)應用上(shang)一直走在(zai)市(shi)場前列(lie)。

隨著氣候變化導(dao)致的(de)(de)極(ji)端天(tian)氣事件增(zeng)多，給該(gai)司的(de)(de)農業保(bao)險帶來了較大的(de)(de)風險和挑戰。在突發(fa)的(de)自然(ran)災害面(mian)前，一方(fang)面(mian)是(shi)政府和投保人(ren)期望快(kuai)速獲得(de)賠(pei)償，另(ling)一方(fang)面(mian)是(shi)保司內部細(xi)致冗長(chang)的(de)流程影(ying)響(xiang)。

在提高運營卓越性和增強客戶滿意度的目標驅動下，該公司業務(wu)部門和(he)科技部門建立了協作(zuo)團隊，選定以流程挖掘作(zuo)為數字化(hua)轉(zhuan)型的(de)核心平臺，成功融合應用了RPA和AI技術，構(gou)建了一套能(neng)夠對業務流程進行全方位清(qing)晰還原、仿(fang)真和預測的(de)分析模型，成功實現業務流程(cheng)瓶頸可視化，有效優化了業務流程(cheng)，推動運(yun)營效率(lv)提升。

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(cheng)洞察能力與流程(cheng)透明(ming)度，為農(nong)險業(ye)務帶來了顯著的效率(lv)和管理改進。

流(liu)程挖掘(jue)是一(yi)門橫跨數據挖掘(jue)、機器學習(xi)、業務(wu)流(liu)程管理(li)等多個領域的(de)新興學科——通過定(ding)向采集、清洗企業不同 IT 系統中(zhong)存儲的(de)信息日志(zhi)，可(ke)視化還原(yuan)企業實際業務(wu)流(liu)，進而(er)通過分析、對比、優化等一(yi)系列(lie)手段，幫助企業發現實際業務(wu)中(zhong)出(chu)現的(de)漏洞、缺陷和瓶頸(jing)，并可(ke)持續監(jian)測流(liu)程，進而(er)引(yin)導企業找出(chu)改進方(fang)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(shu)據層+流(liu)程挖掘引擎+應用層”的(de)架構設計，實(shi)現(xian)(xian)業(ye)務流程(cheng)可視(shi)化模(mo)擬、流程(cheng) KPI 指標、流程(cheng)一(yi)致性(xing)檢查、返工分析(xi)等(deng)多種(zhong)模(mo)型展現(xian)(xian)，快(kuai)速實(shi)現(xian)(xian)對(dui)業(ye)務流程(cheng)的(de)現(xian)(xian)狀還原和根因定(ding)位，推動業(ye)務提效，讓數字(zi)化轉型成果真正落到實(shi)處。

數字化轉型(xing)并非單純的(de)技(ji)術堆砌，而是需要深刻理(li)解(jie)業務(wu)痛點，精準施策(ce)，并注重人與技(ji)術的(de)協同性。我們在實施項目時遵循數據層(ceng)、流(liu)程(cheng)挖掘引擎、應用層(ceng)的業務流(liu)程(cheng)，具體(ti)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(de)數據采集體系(xi)、高效(xiao)的(de)數據整合(he)能力以(yi)及(ji)完善的(de)數據管(guan)理系(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，包括但不限于API接(jie)口對接(jie)、數據庫日志抓取、用戶行為追蹤等(deng)(deng)，實現(xian)多源異構數據(ju)的一體化接(jie)入。確(que)保從保單管理、理賠處理、客戶服(fu)務、風險控(kong)制(zhi)等(deng)(deng)各個環(huan)節的關(guan)鍵系統中采集到完整、準(zhun)確(que)、實時的數據(ju)。

高效的數據集成能力：構建數據湖或數據倉(cang)庫，將來自不同(tong)系統(tong)、不同(tong)格式的(de)數(shu)(shu)據進行(xing)清(qing)洗、整(zheng)合與標準化，形成統(tong)一的(de)數(shu)(shu)據視(shi)圖。利用ETL（Extract, Transform, Load）工具或數(shu)(shu)據集成平(ping)臺，提升數(shu)(shu)據處理(li)的(de)效率和質量，保證后續流程挖(wa)掘分(fen)析(xi)的(de)基礎穩固可靠(kao)。

健全的數據治理體系：需建立嚴格的數據管理規范和流程，包括數據質量管理、元數據管理、數據安全與隱私保護等，確(que)保(bao)數(shu)據(ju)(ju)的準確(que)性、一致性和合規性。通(tong)過(guo)數(shu)據(ju)(ju)治(zhi)理(li)，提高數(shu)據(ju)(ju)可用性，降低數(shu)據(ju)(ju)濫用風險，為流程挖掘提供堅實的信任基礎。

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(yuan)、效率洞察、一致性檢查、根因分(fen)析、監控跟蹤等多種功能。

業務還原：將(jiang)業務運(yun)行全景(jing)以可視(shi)化界(jie)面展現，能清晰(xi)看到每筆業務的運行軌跡，真正(zheng)提升(sheng)業務精細化管理水平；

效率洞察：全面展示業務運(yun)行(xing)效率，洞察低效環節(jie)，下鉆(zhan)查(cha)看(kan)不同(tong)環節(jie)人員效率；

一致性檢查：與(yu)標(biao)準流程對(dui)比(bi)，衡(heng)量真(zhen)實業(ye)(ye)務(wu)合規性，定位違規行為(wei)和人員，提升業(ye)(ye)務(wu)規范性，杜絕(jue)業(ye)(ye)務(wu)風險；

根因定位：異常環(huan)節、異常人員快速(su)下(xia)鉆(zhan)，快速(su)定(ding)位排查原因，制定(ding)針對性解(jie)決方案(an)；

監控跟蹤：業務全景看板，多層級效率看板，異常告(gao)警(jing)，推動業務高效運行；

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(ye)務與技術條線共同協作(zuo)”的工作模式。

3、應用層：端到端業務流程洞察

在應(ying)用(yong)(yong)端，流程(cheng)挖(wa)掘可以用(yong)(yong)在各種業務(wu)(wu)流程(cheng)中，尤其擅(shan)長跨系統、端到端的流程(cheng)洞察，在承(cheng)保(bao)、理賠(pei)、客戶服務(wu)(wu)、風(feng)險控制等保(bao)險行業核心業務(wu)(wu)中均可發(fa)揮具體(ti)價值，以理賠(pei)流程(cheng)為例：

流程(cheng)挖(wa)掘(jue)可(ke)以直觀展現(xian)(xian)每筆理賠業務(wu)的(de)流轉路(lu)徑和所需(xu)時間(jian)，可(ke)視化界面方便業務(wu)管(guan)理人員快速識別不規范流程(cheng)、高耗時節點，并(bing)可(ke)對問(wen)(wen)題(ti)節點快速定位出現(xian)(xian)問(wen)(wen)題(ti)的(de)部門和筆數，從而快速定位問(wen)(wen)題(ti)。

在效率洞察方(fang)面，藝賽旗流程挖掘 iS-RPM 不(bu)僅可以(yi)輕松展現全部業(ye)務(wu)的(de)平(ping)均耗時，還可根據需(xu)要(yao)查(cha)(cha)看(kan)同一環節不(bu)同分支、人員的(de)處(chu)理數量和效率，準確洞察業(ye)務(wu)運行效率，查(cha)(cha)漏補缺，不(bu)斷提升。

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(zhe)些異常(chang)情況背后的(de)原因(yin)，幫助企業發現潛在的(de)流程瓶(ping)頸(jing)和風險點。

例如，流程挖掘系統能夠自(zi)動(dong)標記出處理時(shi)間遠超平均水(shui)平的(de)案件，進一步分析(xi)這些(xie)案件的(de)具體停留環(huan)節與負(fu)責人員，為管(guan)理層提供精準的(de)干預指導，及時(shi)調整資(zi)源配置(zhi)或優化(hua)流程設計，有效提升整體處理效率和客(ke)戶滿意度。

通過引入流程挖掘技術，該保險集團不僅實現了核心理賠流程效率提升40%的目標(biao)，還顯著增強了對市場變化的響應速度和客戶服務能力，該流程挖掘項目為保險行業乃(nai)至更廣(guang)泛的金(jin)融領域提供了寶貴的借鑒(jian)。

流程(cheng)挖掘(jue)作為(wei)連接(jie)數據與決策(ce)的(de)橋梁，展現了其(qi)在(zai)推動企業精細化管理、加速數字化轉型進程(cheng)中的(de)獨(du)特價值(zhi)。面對(dui)未來，保險公司(si)應(ying)積極擁抱流程(cheng)挖掘(jue)技術(shu)，不斷創新，以在(zai)更加激烈的(de)競爭中拔得(de)頭籌。