业务提效40%，流程挖掘技术如何助力保险行业数智化转型

随着中国经济从高速增长转为高质量增长，保险行业发展面临全新局面。从经营数据看，保险行业在收入侧率先走出下降趋势，重新进入上升通道，且增长速度逐年提高，复苏趋势明显。但另一方面，保险赔付支出也呈明显增长趋势，且增长速度明显高于保费收入增长，保险公司业务经营依然处于承压状态。

以高质量增长为目标，保司必须在保费收入和赔付支出双增长的局面下，降低业务摩擦成本，着重提高经营效率，加快数字化转型步伐。

相关部门也对保司的数字化转型提出了明确要求。在《中国银保监会办公厅关于银行业保险业数字化转型的指导意见》中，明确提出保险公司应“组建不同业务条线、业务与技术条线相融合的共创团队，优化业务流程，增强快速响应市场和产品服务开发能力。”数字化转型作为保险业优化体验、降本增效的重要手段，已经成为险企向高质量发展的突破口之一。

作为最先实现信息化的行业之一，保险行业具有快速完成数字化转型的先天优势。但是在数字化转型浪潮中，普遍面临如下问题：

投入大，产出少：需要投入大量精力和资源建立数据管理体系，部署高性能数据存储和处理系统。然而，虽然投入巨大，产出却并未如预期那样丰硕；

管理易，应用难：大部分保司数字化转型是以数据管理为核心，虽然收集和储存海量数据比较容易，但是如何把这些数据转化为具有操作性的业务洞察、实现业务流程优化却是一个难题；

开发有，业务无：在数字化转型中，各种技术方案层出不穷，但这些技术成果通常很难融入到日常业务操作中，业务人员难以感受到数据带来的便利，未能充分发挥数字化的巨大势能。

同样被上述问题困扰，国内某领先综合性保险集团选择使用艺赛旗流程挖掘 iS-RPM 产品成功解决了上述难题，成功提效 40%，不仅解决了上述普遍存在的问题，还探索出了一条行之有效的数字化转型路径，为行业树立了标杆。

该保险集团是中国最大的财产保险公司之一,在全国拥有40家分公司，3000余家中心支公司。业务范围涵盖车、财、农险等监管批准的各类保险业务。该集团在头部保险公司中新技术的探索应用上一直走在市场前列。

随着气候变化导致的极端天气事件增多，给该司的农业保险带来了较大的风险和挑战。在突发的自然灾害面前，一方面是政府和投保人期望快速获得赔偿，另一方面是保司内部细致冗长的流程影响。

在提高运营卓越性和增强客户满意度的目标驱动下，该公司业务部门和科技部门建立了协作团队，选定以流程挖掘作为数字化转型的核心平台，成功融合应用了RPA和AI技术，构建了一套能够对业务流程进行全方位清晰还原、仿真和预测的分析模型，成功实现业务流程瓶颈可视化，有效优化了业务流程，推动运营效率提升。

同时打造了“流程智能分析监控平台”，将实时的流程分析能力穿透赋能至全国各级机构，形成“精准导航式”管理抓手，大幅提升了流程洞察能力与流程透明度，为农险业务带来了显著的效率和管理改进。

流程挖掘是一门横跨数据挖掘、机器学习、业务流程管理等多个领域的新兴学科——通过定向采集、清洗企业不同 IT 系统中存储的信息日志，可视化还原企业实际业务流，进而通过分析、对比、优化等一系列手段，帮助企业发现实际业务中出现的漏洞、缺陷和瓶颈，并可持续监测流程，进而引导企业找出改进方向。

艺赛旗流程挖掘解决方案旨在实现端到端流程透明化、提升业务效率和合规性，促进业务持续改善。通过“数据层+流程挖掘引擎+应用层”的架构设计，实现业务流程可视化模拟、流程 KPI 指标、流程一致性检查、返工分析等多种模型展现，快速实现对业务流程的现状还原和根因定位，推动业务提效，让数字化转型成果真正落到实处。

数字化转型并非单纯的技术堆砌，而是需要深刻理解业务痛点，精准施策，并注重人与技术的协同性。我们在实施项目时遵循数据层、流程挖掘引擎、应用层的业务流程，具体如下：

1、数据层：流程挖掘释放数字化基座价值

要建立流程挖掘系统，前提是公司已经有了扎实的数字化基础，包括全面的数据采集体系、高效的数据整合能力以及完善的数据管理系统。

全面的数据采集体系：以保险公司为例，这需要保险企业部署先进的数据采集工具和技术，包括但不限于API接口对接、数据库日志抓取、用户行为追踪等，实现多源异构数据的一体化接入。确保从保单管理、理赔处理、客户服务、风险控制等各个环节的关键系统中采集到完整、准确、实时的数据。

高效的数据集成能力：构建数据湖或数据仓库，将来自不同系统、不同格式的数据进行清洗、整合与标准化，形成统一的数据视图。利用ETL（Extract, Transform, Load）工具或数据集成平台，提升数据处理的效率和质量，保证后续流程挖掘分析的基础稳固可靠。

健全的数据治理体系：需建立严格的数据管理规范和流程，包括数据质量管理、元数据管理、数据安全与隐私保护等，确保数据的准确性、一致性和合规性。通过数据治理，提高数据可用性，降低数据滥用风险，为流程挖掘提供坚实的信任基础。

2、流程挖掘引擎：业务+IT，真正发挥数据价值

在数字化基座的基础上，流程挖掘引擎可以做到业务还原、效率洞察、一致性检查、根因分析、监控跟踪等多种功能。

业务还原：将业务运行全景以可视化界面展现，能清晰看到每笔业务的运行轨迹，真正提升业务精细化管理水平；

效率洞察：全面展示业务运行效率，洞察低效环节，下钻查看不同环节人员效率；

一致性检查：与标准流程对比，衡量真实业务合规性，定位违规行为和人员，提升业务规范性，杜绝业务风险；

根因定位：异常环节、异常人员快速下钻，快速定位排查原因，制定针对性解决方案；

监控跟踪：业务全景看板，多层级效率看板，异常告警，推动业务高效运行；

更重要的是，流程挖掘引擎真正做到了“开箱即用”，即：数据处理完成导入流程挖掘引擎后，所有查看、分析操作均可在界面点按完成，无需任何 IT 经验，即可完成分析优化工作，是一种真正满足“业务与技术条线共同协作”的工作模式。

3、应用层：端到端业务流程洞察

在应用端，流程挖掘可以用在各种业务流程中，尤其擅长跨系统、端到端的流程洞察，在承保、理赔、客户服务、风险控制等保险行业核心业务中均可发挥具体价值，以理赔流程为例：

流程挖掘可以直观展现每笔理赔业务的流转路径和所需时间，可视化界面方便业务管理人员快速识别不规范流程、高耗时节点，并可对问题节点快速定位出现问题的部门和笔数，从而快速定位问题。

在效率洞察方面，艺赛旗流程挖掘 iS-RPM 不仅可以轻松展现全部业务的平均耗时，还可根据需要查看同一环节不同分支、人员的处理数量和效率，准确洞察业务运行效率，查漏补缺，不断提升。

在一致性方面，流程挖掘可以轻松识别不符合预定业务标准的节点和流转路径，减少不规范行为的发生，降低业务风险。

在异常分析与根因定位上，艺赛旗流程挖掘 iS-RPM 能够迅速识别流程中的异常路径和频繁出现的非标准操作，通过深入分析这些异常情况背后的原因，帮助企业发现潜在的流程瓶颈和风险点。

例如，流程挖掘系统能够自动标记出处理时间远超平均水平的案件，进一步分析这些案件的具体停留环节与负责人员，为管理层提供精准的干预指导，及时调整资源配置或优化流程设计，有效提升整体处理效率和客户满意度。

通过引入流程挖掘技术，该保险集团不仅实现了核心理赔流程效率提升40%的目标，还显著增强了对市场变化的响应速度和客户服务能力，该流程挖掘项目为保险行业乃至更广泛的金融领域提供了宝贵的借鉴。

流程挖掘作为连接数据与决策的桥梁，展现了其在推动企业精细化管理、加速数字化转型进程中的独特价值。面对未来，保险公司应积极拥抱流程挖掘技术，不断创新，以在更加激烈的竞争中拔得头筹。