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勢，且增長速度明顯高于保費收入增長，保險公司業務經營依然處于承壓狀態。

以高質量增長為目標，保司必須在保費收入和賠付支出雙增長的局面下，降低業務摩擦成本，著重提高經營效率，加快數字化轉型步伐。

相關部門也對保司的數字化轉型提出了明確要求。在《中國銀保監會辦公廳關于銀行業保險業數字化轉型的指導意見》中，明確提出保險公司應“組建不同業務條線、業務與技術條線相融合的共創團隊，優化業務流程，增強快速響應市場和產品服務開發能力。”數字化轉型作為保險業優化體驗、降本增效的重要手段，已經成為險企向高質量發展的突破口之一。

作為最先實現信息化的行業之一，保險行業具有快速完成數字化轉型的先天優勢。但是在數字化轉型浪潮中，普遍面臨如下問題：

投入大，產出少：需要投入大量精力和資源建立數據管理體系，部署高性能數據存儲和處理系統。然而，雖然投入巨大，產出卻并未如預期那樣豐碩；

管理易，應用難：大部分保司數字化轉型是以數據管理為核心，雖然收集和儲存海量數據比較容易，但是如何把這些數據轉化為具有操作性的業務洞察、實現業務流程優化卻是一個難題；

開發有，業務無：在數字化轉型中，各種技術方案層出不窮，但這些技術成果通常很難融入到日常業務操作中，業務人員難以感受到數據帶來的便利，未能充分發揮數字化的巨大勢能。

同樣被上述問題困擾，國內某領先綜合性保險集團選擇使用藝賽旗流程挖掘 iS-RPM 產品成功解決了上述難題，成功提效 40%，不僅解決了上述普遍存在的問題，還探索出了一條行之有效的數字化轉型路徑，為行業樹立了標桿。

該保險集團是中國最大的財產保險公司之一,在全國擁有40家分公司，3000余家中心支公司。業務范圍涵蓋車、財、農險等監管批準的各類保險業務。該集團在頭部保險公司中新技術的探索應用上一直走在市場前列。

隨著氣候變化導致的極端天氣事件增多，給該司的農業保險帶來了較大的風險和挑戰。在突發的自然災害面前，一方面是政府和投保人期望快速獲得賠償，另一方面是保司內部細致冗長的流程影響。

在提高運營卓越性和增強客戶滿意度的目標驅動下，該公司業務部門和科技部門建立了協作團隊，選定以流程挖掘作為數字化轉型的核心平臺，成功融合應用了RPA和AI技術，構建了一套能夠對業務流程進行全方位清晰還原、仿真和預測的分析模型，成功實現業務流程瓶頸可視化，有效優化了業務流程，推動運營效率提升。

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，大幅提升了流程洞察能力與流程透明度，為農險業務帶來了顯著的效率和管理改進。

流程挖掘是一門橫跨數據挖掘、機器學習、業務流程管理等多個領域的新興學科——通過定向采集、清洗企業不同 IT 系統中存儲的信息日志，可視化還原企業實際業務流，進而通過分析、對比、優化等一系列手段，幫助企業發現實際業務中出現的漏洞、缺陷和瓶頸，并可持續監測流程，進而引導企業找出改進方向。

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+流程挖掘引擎+應用層”的架構設計，實現業務流程可視化模擬、流程 KPI 指標、流程一致性檢查、返工分析等多種模型展現，快速實現對業務流程的現狀還原和根因定位，推動業務提效，讓數字化轉型成果真正落到實處。

數字化轉型并非單純的技術堆砌，而是需要深刻理解業務痛點，精準施策，并注重人與技術的協同性。我們在實施項目時遵循數據層、流程挖掘引擎、應用層的業務流程，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、高效的數據整合能力以及完善的數據管理系統。

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接口對接、數據庫日志抓取、用戶行為追蹤等，實現多源異構數據的一體化接入。確保從保單管理、理賠處理、客戶服務、風險控制等各個環節的關鍵系統中采集到完整、準確、實時的數據。

高效的數據集成能力：構建數據湖或數據倉庫，將來自不同系統、不同格式的數據進行清洗、整合與標準化，形成統一的數據視圖。利用ETL（Extract, Transform, Load）工具或數據集成平臺，提升數據處理的效率和質量，保證后續流程挖掘分析的基礎穩固可靠。

健全的數據治理體系：需建立嚴格的數據管理規范和流程，包括數據質量管理、元數據管理、數據安全與隱私保護等，確保數據的準確性、一致性和合規性。通過數據治理，提高數據可用性，降低數據濫用風險，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、效率洞察、一致性檢查、根因分析、監控跟蹤等多種功能。

業務還原：將業務運行全景以可視化界面展現，能清晰看到每筆業務的運行軌跡，真正提升業務精細化管理水平；

效率洞察：全面展示業務運行效率，洞察低效環節，下鉆查看不同環節人員效率；

一致性檢查：與標準流程對比，衡量真實業務合規性，定位違規行為和人員，提升業務規范性，杜絕業務風險；

根因定位：異常環節、異常人員快速下鉆，快速定位排查原因，制定針對性解決方案；

監控跟蹤：業務全景看板，多層級效率看板，異常告警，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“業務與技術條線共同協作”的工作模式。

3、應用層：端到端業務流程洞察

在應用端，流程挖掘可以用在各種業務流程中，尤其擅長跨系統、端到端的流程洞察，在承保、理賠、客戶服務、風險控制等保險行業核心業務中均可發揮具體價值，以理賠流程為例：

流程挖掘可以直觀展現每筆理賠業務的流轉路徑和所需時間，可視化界面方便業務管理人員快速識別不規范流程、高耗時節點，并可對問題節點快速定位出現問題的部門和筆數，從而快速定位問題。

在效率洞察方面，藝賽旗流程挖掘 iS-RPM 不僅可以輕松展現全部業務的平均耗時，還可根據需要查看同一環節不同分支、人員的處理數量和效率，準確洞察業務運行效率，查漏補缺，不斷提升。

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，通過深入分析這些異常情況背后的原因，幫助企業發現潛在的流程瓶頸和風險點。

例如，流程挖掘系統能夠自動標記出處理時間遠超平均水平的案件，進一步分析這些案件的具體停留環節與負責人員，為管理層提供精準的干預指導，及時調整資源配置或優化流程設計，有效提升整體處理效率和客戶滿意度。

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，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至更廣泛的金融領域提供了寶貴的借鑒。

流程挖掘作為連接數據與決策的橋梁，展現了其在推動企業精細化管理、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流程挖掘技術，不斷創新，以在更加激烈的競爭中拔得頭籌。