本文前半部分由RPA中国编译发布，如有侵权，请联系删除。Wil van der Aalst教授原稿，请点击文章底部“阅读原文”。
商界有句俗话：“先爬，再行，最后跑”。这正是实现有价值突破的过程。
作者 | Wil van der Aalst教授
积少成多，终成突破
————————————————
在流程挖掘领域，我注意到了一种相似的发展模式：缓慢而持续，但影响深远。流程挖掘作为一种科学实践，从20世纪90年代开始就已孕育而生，在过去二十年里它逐步获得了商业应用中的认可。尽管如此，流程挖掘要想完全发挥其潜能，仍有漫长的路要走。在这个过程中，尽管已经取得了一些里程碑式的成就，但更引人注目的是那些逐步积累的小胜利。在这些积累中，最关键的莫过于第一步：就是从现在开始，用手头的数据来构建第一个模型。
每逢新年，人们总是喜欢展望未来，做出自己的预判。尽管一些发展趋势可能要经过几年的时间才能完全显现出它们的势头，但我对此感到非常激动，并且期待着能深入研究这些趋势。
展望未来-“基于知识的流程挖掘”
和“联合流程挖掘”
————————————————
目前流程挖掘领域的一个新发展趋势是“基于知识的流程挖掘”。这种方法的核心在于把人类的知识（无论是专业领域的知识还是对诸如COVID这类新情况的理解）整合到算法中。这样，人类的智慧就能与模型相结合，共同打造出一种混合智能。虽然像以对象为中心流程挖掘（OCPM）这样的最新进展已经提升了流程的智能化水平，但在这个变革的过程中，人类的知识仍然是至关重要的。
这种基于知识方法的一个有力实例就是我所说的“交互式流程挖掘”。传统的流程挖掘方法有两种：一种是挖掘数据以发现实际发生的情况，另一种是建模并进行合规性检查以找出偏差。“交互式流程挖掘”允许我们同时进行这两种操作，并通过触觉反馈来指导操作过程。这种方法甚至可以帮助我们区分出哪些流程问题是我们能够解决的，哪些则是很难施加影响的。通常这种缺失的智能信息，对我们来说极其有价值。
将对象中心流程挖掘技术与类似于Celonis Process Copilot这样的AI伴侣工具结合使用，可以极大地简化人们与软件以及他们自己数据的交互过程。这种简化和加速的交互方式预示着我们即将步入一些全新的应用领域。预计2024年，我们将逐渐看到这方面的发展。
我还关注到一个令人兴奋的发展方向，称为“联合流程挖掘”。在组织之间难以共享数据或不愿过度透露信息的情况下，“联合流程挖掘”为跨组织合作提供了一种更加简便和安全的方式。例如，拥有多个业务单位并希望彼此借鉴经验的大型公司，或是希望建立合作关系的独立企业，比如汽车制造商与其供应链上的供应商，都可能会采用这种方法。
“ 中间层流程 ”模型
为专业模型奠定基础
————————————————
尽管如此，有些激励人心的例子仍然值得我们关注。例如，汉莎航空就在其核心业务（全球乘客运输）中应用了流程挖掘技术，通过优化相关流程，减少了因更换登机口或飞机周转等问题而造成的航班延误。
我期待看到更多类似的创新应用案例。而要实现这一点，关键在于运用基于知识的流程挖掘技术，以及像Celonis流程智能图（PIG）这样的解决方案。可以想象，这些技术在某些领域将会特别有成效。例如，我特别希望医疗保健领域能够加大应用，尤其是在医院中对患者流动性的管理上。另外，在制造业中，尽管德国并没有统一的生产标准，但工程师们普遍遵循某些共通的操作原则，这些准则完全可以通过数据模型来捕捉并共享。此外，地方政府提供的服务也是流程挖掘技术可以大有作为的另一个领域。
我们已经开发了一些针对常见流程如采购到付款（P2P）和订单到现金（O2C）的标准解决方案。然而，这些流程往往不是组织的核心业务。
举例来说，对于航空公司而言，飞行运营是它们的核心流程；对于汽车制造商，核心则是生产线上的作业。
对于这些核心而又具有行业特色的流程，我们不能指望有现成的方案。这需要人工智能与人类知识的结合，通过像“交互式流程挖掘”这样的技术手段，流程智能图（PIG）能够在不同情境下捕捉并复用关键知识，即使在特定流程不广泛普及的情况下也是如此。我相信，打造更多领域特定模型的关键是识别和完善我们所谓的“中间层流程”模型。只有当我们看到更多这样的半定制模型通过OCPM从头到尾完整开发出来后，我们才能为进一步专业化各个领域奠定坚实的基础。
先爬、再行、最后跑
————————————————
在所有这些技术发展中，"先爬-再行-最后跑"的既有策略仍然适用，不过或许把它描述成"爬、爬、爬……然后行走，最后奔跑"会更加符合实际情况。真正的突破需要时间的积累。而把这些突破转化为现实世界的解决方案则需要更长久的努力。最重要的是我们前进的方向是正确的。
在对流程挖掘行业的不懈探索中，随着时间的积累，『凡得』在这条漫长的行进道路上不断进步。得益于师从流程挖掘之父‘Wil van der Aalst’的杰出的学术领军人物——凡得首席科学家程龙教授和首席技术顾问刘聪教授，『凡得』在产品中注入了对学术思想的深刻理解。作为入选斯坦福大学“全球前2%科学家”榜单的学术精英，两位教授不仅证明了他们在学术界的崇高地位，更为『凡得』提供了践行流程挖掘理念的实践机会。
学术成果的转化为公司的技术创新和行业的发展注入了强大的动力，『凡得』由此不断为客户提供更具前瞻性和高效的流程挖掘解决方案，坚持不懈的为行业发展贡献『凡得』力量。
北京凡得科技有限公司
作为中国商业软件在流程挖掘行业的领导者，『凡得』为用户提供创新性的流程智能运营和企业自动化解决方案。以企业运营及生产数据为基础，从流程视角为企业管理层、业务部门和咨询机构提供数字化和智能化服务。近年来凡得科技在数字化建设、流程挖掘产品研发和技术创新能力等方面表现出色，获得了国家级研究机构和行业认可。
同时，公司作为中关村科学城高精尖产业领域的重点项目，成为中国信通院“EP-Link企业流程互联互通计划”首批成员单位，参与流程挖掘标准制定。并且，凡得凭借卓越的企业数字化转型能力及供应链领域优秀的流程挖掘解决方案，成功入选中国信通院“ 铸基计划 ”首期《2023高质量数字化转型技术解决方案集》。
2023年9月，中国业务过程管理大会授予凡得“流程挖掘行业产学研合作领军企业”称号。同年12月，凡得科技凭借其科技创新能力、对产业发展的贡献以及在市场竞争中的潜力被列入“德勤海淀明日之星”榜单。
正如‘Wil van der Aalst’所言，真正的突破需要时间和耐心的积累，『凡得』在挑战面前，脚步不曾迟疑，铿锵的声音是胜利的前奏。我们深信，通过学术的积淀和实际的探索，我们将继续成为行业的引领者，不断推动流程挖掘领域的创新和进步，为客户创造更为卓越的价值。
