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QUESTION & ANSWER

企业做AI流程挖掘需要准备哪些数据?

最少需要一个业务对象标识、一组活动名称和对应时间,例如订单号、订单状态及发生时间。若要分析组织、等待、返工和跨系统协作,还需要用户角色、部门、金额、渠道和关联对象。数据不必一开始完美,但必须能抽样回到源系统核对。缺少事件日志时,首期可以先补埋点或做任务观察。

直接回答

先给出可以用于决策的结论

流程挖掘使用事件日志还原业务对象经历的路径。核心字段是案例标识、活动和时间:例如每个订单从创建、审核、发货到签收的状态变化。为了解释瓶颈,还可加入执行人、部门、客户、产品、金额、渠道、异常原因和系统来源。跨系统场景需要建立稳定关联键,并统一时区、状态含义和重复事件处理。邮件、表格和线下步骤无法从系统日志自动发现,需要结合访谈、任务挖掘或新增记录点。

DECISION FACTORS

判断前需要确认哪些条件

同一个问题在不同企业、数据和项目阶段下可能有不同答案。建议先核对以下条件,再把网上的通用结论代入自己的项目。

业务对象和流程起止点是否明确状态变化是否有可信时间和操作者跨系统记录能否通过业务标识关联历史数据是否包含删除、补录和批量修改
ACTION STEPS

建议按什么顺序推进

01

先明确目标与边界

选择一条业务价值高且数据较完整的流程。

02

验证关键依赖

定义案例标识、活动、时间和分析维度。

03

形成可评审成果

抽取小样本并逐条与源系统和业务人员核对。

04

用真实结果决定下一步

确认口径后扩大数据范围并分析流程变体。

PRACTICAL EXAMPLE

放到实际业务中如何理解

示例用于说明判断方法

分析采购审批时,仅有申请表当前状态无法还原过程;需要审批记录中的申请单号、每次提交、退回、转交和批准时间。若财务付款使用另一系统,还要通过采购单或合同号连接。系统外通过微信补充资料的时间无法自动获得,应在访谈中标记并考虑增加正式资料补充事件。 示例不代表特定客户业绩,实际结论需要结合企业自己的业务量、样本、系统和责任边界验证。

COMMON RISKS

最容易踩的坑

把当前状态表误当作完整事件历史

不同系统用名称模糊匹配,造成错误关联

未经业务核对就依据日志评价个人效率

ACCEPTANCE

最终应该怎样验收或确认

事件数据应附字段口径、来源、清洗规则和覆盖范围。抽取若干真实业务对象,能够从源系统逐步复现主要事件和时间;主要流程数量、周期和状态分布应与业务报表基本一致。无法覆盖的线下活动必须明确说明,不能由模型自行补全。

准备与供应商或内部团队沟通时,建议带上当前流程、代表性样本、现有系统、计划时间和预算等级。先把未知项明确标注,再决定采用诊断、PoC、固定范围项目或持续研发,通常比直接索要一个缺少边界的价格和工期更可靠。

你的项目条件与上面的示例不同?

可以先整理业务目标、现有系统、样本与计划时间,再由顾问结合实际边界给出初步判断。

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