在RPA领域一直有一个头痛的难题就是，在企业的众多流程中很难找到那些适合自动化的流程，虽然我们在4.4节也总结了挖掘自动化候选业务流程的一些方法，但是这些分析方法执行起来仍然是有难度的。
首先，企业缺少足够的业务流程专家和自动化专家帮助业务人员进行流程梳理。其次，所需分析的业务流程通常是非常细节和烦琐的，只有基层的业务人员对这些流程了解，但基层人员受限于工作的分散性和更高的视野，难以统一分析流程，致使不同团队、不同人员在分析流程时得到的结论千差万别。为了更好地得到候选自动化流程，企业就需要引入新的方法和工具来辅助业务人员来完成流程设计和分析。企业主要可以从以下三方面着手。
1 提供匹配RPA分析需求的业务流程设计方法和工具
流程设计工具通常被称为
“Business Process Modeling Tool”。定义流程模型的常用语言被称为业务流程建模符号（Business Process Modeling Notation，BPMN）。尽管BPMN非常有助于理解传统意义上的业务流程，但在描述RPA流程时却遇到了一些问题。
·难以描述流程中节点与数据的关联关系，如数据源、数据结构和输入数据性质的关系等。
·难以描述流程中的决策点，在流程中反复使用网关图标并不是一个很好的选择。
·无法体现流程在哪个系统中执行。
·对流程进行如此细化的建模是非常耗时耗力的。
所以，采用传统的流程设计工具很难满足当前
RPA的分析要求。
为了更好地满足RPA前期的流程梳理、筛选、分析和设计要求，原有的流程设计方法和工具必须做出改进或能力增强，主要包括以下几个方面。
1.定性的分析能力
例如，该流程归属哪个业务领域，上下游流程的关联关系如何。首先导入一些采集和调研的数据，根据评分模型对实施风险和业务价值做定性判断，如时间花费、数据质量和准确度、员工满意度、有效性和灵活性等，相当于在总体上对该流程的自动化实施可行性做出判断。
2.流程建模的能力
满足RPA开发要求的流程图的创建对于工具层面的要求并不复杂，但是对于设计人员的工作量是巨大的，所以我们可以在原有流程图上进行一定的改良来实现RPA流程的设计。例如，在原有流程图中标识出输入输出以及其关联的规范和标准要求，表达出某个环节所需要访问的应用系统或软件工具，罗列出其中的判断决策点等。这相当于对原有的流程图做细化，但是又没有达到RPA设计的最细颗粒度。
3.标识自动化的能力
在流程设计中，标识哪些环节由RPA实现体现出一些强制性标准，如结构化数据高重复性、规则固定等，以及一些可选性标准，如是否多系统操作、触发方式、步骤的标准化程度，最终在流程图中体现哪些是人工操作的，哪些是RPA机器人操作的，哪些是靠系统后台执行的。
4.业务价值评判能力
通过自动校验流程之间的依赖关系，并将不同评判分值的业务流程分类，可以方便总体ROI的计算和可行性评估，为后续的RPA实施批次提供支持。Blue Prism为此在2019年推出了一款名为“Process Discovery Tool”（流程挖掘工具）的产品。
上述方法既是对原有流程建模方法的深入挖掘，又为接下来的
RPA设计和开发提供了输入；既体现了分析与设计的关联性，又兼顾了设计人员的工作量和工作效率，但其中很多分析方法仍旧是主观判断的方式。为了更精准地分析业务流程，企业需要在流程分析中引入定量的分析方法，也就是常说的流程挖掘。
2 提供能够定量分析数据的业务流程挖掘工具
流程挖掘技术的目的是提高流程效率，理解流程并发现流程中存在的问题。流程挖掘通过从各个系统提取真实的业务日志和事件日志信息，进行模拟或仿真运行。流程挖掘与
BAM（业务活动监控）、BOM（业务运营管理）、BPI（业务流程智能）以及Data Mining（数据挖掘）技术紧密相关。虽然这些技术都是用来对数据进行分析，但与数据挖掘不同的是，流程挖掘的关注重点是流程模型和流程运行中的问题，而并不是数据本身。流程挖掘技术是基于事实而不是基于推测或直觉来判断问题。流程挖掘可以把事件数据（观察到的行为）与流程模型（手工或自动发现）更好地联系起来，可以检查流程中的合规性、执行偏差、预测，支持决策判断并建议流程重新设计。
流程挖掘工具已经发展近十年，行业内的领导厂商包括Celonis、ARIS、ProDiscovery等，他们也正在与RPA领先厂商寻求合作。流程挖掘技术在RPA领域可以发挥着多方面的作用。
1.流程发现
流程挖掘技术基于算法，在无须预先流程定义的情况下，可以获取系统的事件日志并生成流程模型。这样的流程模型是基于真实的业务信息而生成的，避免了之前谈到的
RPA分析中过多的主观判断。流程模型可以用来计算更加贴近真实情况的FTE节省以及价值收益。基于这些定量的计算，流程挖掘技术可以筛选出更需要自动化的业务流程。
2.流程实例与流程模型的对比
流程挖掘技术可以比较真实运行情况和流程设计的一致性，比较事件记录（实际业务发生情况）和流程模型（BPMN中的理想流程和预定义流程），并标识出一致性或差异，以诊断该流程模型中存在哪些低效的处理环节，以便于后续自动化的改进。
3.流程优化和增强
流程模型根据实际的业务数据进行调整和改进。
RPA流程同样可以通过流程挖掘技术获得的数据加以优化。当RPA的运行情况没有达到预期时，仍可以通过流程挖掘技术找到原因所在。RPA运行情况示例如图6-1所示。
图
6-1 流程挖掘工具（Celonis）的界面示例
流程挖掘技术给RPA带来的分析价值是明显的，如找到手工处理的业务环节，评估当前流程的自动化比例，构建和验证自动化流程，定量选择自动化流程的优先级和可行性，评估自动化的执行效果。但流程挖掘技术适用前提也是苛刻的，比如要求企业的数字化程度非常高，流程中的运营数据都已经被采集，而且业务流程是比较规范和明确的，同时前期还需要投入较高的人力去搜集整理运营日志信息，再导入流程挖掘工具。国内企业尚不能广泛使用流程挖掘技术的原因也正是受制于这些前提条件。
6.2.3 提供能够追踪和支持动态变化的反向流程工具
即使有了上述流程设计和流程挖掘工具，在实际的RPA工作中，流程设计文档的工作量仍然非常大。同时，鉴于RPA在上线之后经常需要调整，而这种调整又不能及时反映到最初的设计文档中，此时，可以利用反向流程工具自动捕获业务流程中员工的每个操作步骤，包括自动截屏每个用户操作，提供文本说明，并自动生成详细的流程设计文档。基于流程文档，企业可以分析和选择相对应的RPA解决方案，以及对业务流程进行改进。最后，企业可以将流程模型直接导入RPA工具，降低开发过程中的代码编写量。
为此，UiPath在2019年收购了StepShot和ProcessGold两家技术公司。StepShot创立于2015年，总部位于爱沙尼亚，主要通过OCR（光学字符识别）、ML（机器学习）、NLP（自然语言处理）为客户提供文档识别和创建服务。用户可以通过StepShot的自定义模板快速创建知识文库和用户手册。而ProcessGold是一家总部位于荷兰的人工智能初创公司，主要为客户提供可视化业务分析流程工具，可以深入地帮助企业分析现有业务流程，找出那些效率低下、有风险的业务流程。
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