业务流程探查

What（是什么）

业务流程探查 是在AI场景探索阶段 进行的一项关键实践。它通过访谈、观察和文档分析等方法，将现有业务的运作方式以结构化、可视化的形式呈现出来。其目的是深入理解“业务是如何运转的”，识别出流程中的效率瓶颈、成本中心和价值洼地，从而发现最适合应用AI技术进行改造的环节。

示例图片：

核心要素

• 流程可视化：使用业务流程图、服务蓝图等工具，清晰地描绘出业务流程的全貌。
• 角色与职责：明确流程中涉及的每个角色以及他们的具体任务和交互方式。
• 信息与数据流：追踪在流程中流转的关键信息和数据，了解其来源、处理方式和最终去向。
• 痛点与机会：识别流程中导致效率低下、成本高昂或用户体验不佳的具体环节 。

When（什么时候做）

• 业务目标对齐后：在明确了要解决的宏观业务问题之后，需要深入到具体流程中寻找解决方案。
• 设计AI解决方案前：AI的价值在于优化或重塑流程，因此必须先理解现有流程。
• 进行数字化转型时：梳理流程是任何数字化或智能化项目的基础。

How（怎么做）

第一步：准备与规划

1. 明确范围：根据已对齐的业务目标，确定本次要探查的核心业务流程范围。
2. 组建团队：由业务PO或产品经理 牵头，并邀请熟悉该流程的业务骨干成员 深度参与。
3. 收集资料：收集所有与流程相关的现有文档，如操作指南、培训材料、系统界面截图等。

第二步：信息收集与流程梳理

1. 进行访谈：与流程中的各个岗位人员进行一对一或小组访谈，了解他们的具体工作内容、遇到的问题和建议。
2. 现场观察：如果条件允许，直接观察业务人员的实际操作过程（“跟岗”），获取第一手信息。
3. 绘制初步流程图：使用流程图工具，将收集到的信息初步绘制成L2/L3级别的业务流程图 。
4. 梳理服务蓝图：从用户视角出发，绘制服务蓝图 ，展示前台的用户行为、中台的服务交互和后台的支撑系统，形成更全面的视图。

第三步：分析与验证

1. 识别关键节点：在流程图中标记出决策点、交付物交接点、系统交互点等关键环节。
2. 挖掘业务痛点 ：分析每个环节的耗时、成本、出错率和用户抱怨，识别出核心痛点。
3. 流程验证：将绘制的流程图和服务蓝图交由业务骨干进行评审和确认，确保其准确性和完整性。

第四步：产出与汇报

1. 完成文档：最终确定核心价值流图 、业务流程图 和服务蓝图 。
2. 总结发现：基于分析结果，总结出流程中的主要问题和潜在的AI优化机会点 。
3. 成果汇报：向项目组和利益相关者汇报探查结果，为下一阶段的“数据/知识盘点”和“可行方案探查”提供输入。

实践Tips

✅ 最佳实践

• 分层梳理：从宏观的L1业务价值流 到微观的L3具体操作流程 ，由总到分，确保不迷失在细节中。
• 关注“例外”流程：除了标准流程，异常处理和特殊情况的流程往往是成本和痛点的重灾区。
• 结合用户旅程：将内部的业务流程与外部的客户旅程图 结合分析，能更好地发现影响用户体验的问题。
• 亲身实践：如果可能，让产品经理亲身体验一遍业务流程，能获得书面材料和访谈之外的深刻见解。

⚠️ 常见陷阱

• 只画“理想”流程：绘制的流程与实际操作严重脱节，变成了“应然”而非“实然”的流程。
• 陷入无限细节：过度追求流程的细枝末节，导致分析工作耗时过长，抓不住主要矛盾。
• 缺少量化分析：只描述了问题现象，但没有量化其影响，如“处理慢”究竟是慢几小时还是几天。
• 工具优先：先入为主地思考“AI能做什么”，而不是客观地分析“流程需要什么”。

📋 输出物清单

• 核心价值流图 (L1)
• 业务流程图 (L2/L3)
• 服务蓝图 (L2/L3)
• 客户旅程图 (L2/L3)
• AI场景机会点清单

相关工具

• 客户旅程/服务蓝图梳理工具
• 业务流程访谈模板

案例参考

成功案例：某保险公司的理赔流程优化

背景：理赔流程涉及多个部门，纸质单据流转慢，客户体验差 探查过程：通过绘制端到端的服务蓝图，清晰地暴露了单据在“收单”、“初审”、“复核”等环节的流转耗时和信息断点。 结果：识别出“单证信息录入”和“责任判定”是两大核心瓶颈，为后续引入OCR识别和AI辅助定责的方案提供了明确的靶点。

经验教训：某电商平台的退货流程项目

问题：项目初期只梳理了用户的线上退货申请流程，忽略了后端的仓储、质检、财务等线下流程。 调整：导致AI客服在处理退款进度查询时，因无法获取后端真实状态而频繁出错。后来不得不暂停项目，补充梳理了完整的后端流程。 启示：业务流程探查必须是端到端的，任何一个环节的遗漏都可能导致AI解决方案的“信息孤岛”。