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从X光机到基因库,如何实现流程数字化、资产化、智能化、协同化?

NEW发布时间:2023-10-11

9月22日,望繁信科技首届PRO_大会在广州圆满举行,望繁信科技合伙人&CPO曹企闻在大会主论坛带来了《再进化——实现流程数字化、资产化、智能化、协同化》的精彩分享,为大家介绍了望繁信科技在流程挖掘产品领域的深度探索以及思考。

 

 

在流程领域,企业运营或部门管理中设计与执行之间的差距长期以来一直是一个尤为显著的问题。

 

曹企闻表示,人们常常将这种设计与执行之间的差距简单归咎于设计问题或执行问题,但这些只是表面现象。真正的问题在于设计和执行系统的割裂,例如流程的设计,包括流程架构、流程图等在一套系统中,而实际执行则发生在IT系统、ERP中,流程管理和承载流程的IT系统无法联动管理。他强调,这种“两层皮”问题的存在,如果不能解决,那么流程的执行和落地就会难以实现最优效果。

 

望繁信科技全新的产品功能模块“流程资产”致力于连接流程设计和执行,助力企业打破“两层皮”的问题。曹企闻解释道,“流程本质上是企业中的操作指南,其目的是为了沉淀经验、规避风险和提高效率,帮助员工理解自己的任务输入、输出以及与其他部门的协作”。流程资产把从L6到L1一层一层金字塔状的流程从建立、使用、推广、迭代,一步一步在企业中进行完善,建立完整的流程架构,从而助力企业提高流程效率、增强竞争力。

 

 

当前,很多企业用传统咨询的方式建立流程资产时主要面临四个痛点

 

  • 不准确:即无法保证凭主观经验调研的流程是对的,而照搬其他企业的流程体系则会导致无法落地;
  • 断点:流程之间、系统之间存在断点,业务部门和流程部门的目标也不一致,如果业务部门无法理解流程如何帮助他们实现目标,跨部门协作将难以进行;
  • 低可用:流程必须根据内外因素持续迭代,但如果这一过程耗费大量时间和精力,导致新的流程总是滞后于实际需求,那么这样的流程的可用性将大打折扣;
  • 高成本:如果公司需要第三方咨询顾问介入流程梳理和沉淀,那么成本将会非常高昂。

 

望繁信科技数字北极星3.0携带流程资产等重磅功能将颠覆传统的流程设计,并针对以上4个痛点提供了完善的解决方案:

 

首先,通过引入流程发现,基于历史数据和人工智能技术挖掘出最真实、客观的流程并沉淀下来,能很好解决主观经验不准确的问题;

 

其次,流程监控功能不仅可以观察到流程的指标,也能监控业务指标,从而打通系统与系统之间以及业务部门与流程部门之间的断点,使得业务部门能够理解每一次流程变化对业务指标的影响;

 

最后,每一次的流程优化通过数据对流程资产进行快速的迭代,大大降低了成本,提高了可用性。当这三个步骤逐一实现后,整个系统已经实现了智能化、自动化、软件化和人工智能化,因此不再需要大量人力,从而解决了高成本问题。

 

 

在发言中,曹企闻详细解释了如何在数字北极星3.0中实现流程数字化、资产化、智能化、协同化。以光伏企业的CIO为例,面对财务共享中心,他希望将报销发票流程融入流程资产并进行优化。首先,通过一致性分析选取出主要的四个流程路径,生成一张Prothentic Process Diagram全新格式的流程资产图,这不同于复杂的BPMN流程图→基础流程框架构建完毕后,可以为每个节点添加负责的角色(包括岗位、人员等),而这些都是通过历史数据和人工智能自动挖掘出来的;除了角色外,还可以对每一条流程的分流进行业务规则的挖掘,以便明确每一条企业运营路径的具体走向→保存审批流程图到架构图中,新的架构图就会展示刚才的审批流程图及其相关指标,从而将最基本的流程图存入流程资产中。

 

 

同时,流程资产还允许用户一键快速地将端到端的流程图转变为大家非常熟悉的泳道图,这样每个员工的活动分配、工作内容以及上下游协作的输入和输出,在图上都会一目了然。

 

 

在此之上,流程资产做的最后一步是将业务指标关联进来。例如财务共享中心比较关注效率提升,以报销发票端到端指标为例,实际完成时间16.19天,未能达到设定的OKR目标——16天。为此,业务对【核对合同条款】和【请求缺失发票】这两个关键节点进行了优化。经过两个月的改进,新的流程图展现出从原先的8个节点减少到6个,显示出两个节点已经成功地被优化。此时我们可以迅速用最新数据生成新版本的流程图并覆盖旧版,通过版本对比,能清晰地看到业务指标从原来的16.19天优化至14.97天,这就是那两个节点被优化带来的明显效果。这样的结果对比非常直观,无论是对业务人员还是流程部门,在进行汇报或总结时,都能更准确地展示流程优化的成果。

 

除了流程资产模块外,数字北极星3.0还发布了极星实验室和指挥中心重磅功能。以上述报销发票端到端流程优化为例,在极星实验室中,通过根因分析对【核对合同条款】和【请求缺失发票】两个节点进行深度分析,利用大数据和人工智能深入挖掘,发现影响这两个节点的关键因素为风控团队和节点类型的数据收集。除了系统自动推荐的原因定位,还可以手动确认供应商团队作为影响因素。然后再针对性的对风控团队和供应商团队进行培训,简单的这两步操作就将端到端的处理时间从16.19天减少到了14.97天,效果显著。

 

 

在大模型加速发展的时代,数字北极星3.0推出了一个基于AIGC大模型和流程挖掘相结合的新功能——智能洞察。通常,业务人员需要为其负责的各种流程编写繁琐且专业性极强的月报或季报。而通过使用这个大模型,员工只需输入他们的行业和流程,就可以自动生成一份包含数据洞察、业务建议和下一步优化策略的业务洞察报告。在优化策略部分,报告甚至会提出在同一行业、同一流程中应关注的其他关键业务指标以及可能的标杆,这将大大提升流程管理人员的汇报效率。

 

 

数字北极星3.0不仅为企业流程管理开辟出一条新路径,也为流程挖掘产业的发展提供了一条新思路!未来,随着科技的不断发展与创新,望繁信科技将更好地利用大模型和人工智能等先进技术,持续带来更多高效、实用的解决方案,满足更多企业和用户的需要。

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