IDC调查发现，受调查的用户中（201家企业），35%表示，正在使用IPA中的流程挖掘功能，未来12—24个月内将有39%的用户将使用该功能，因此，流程挖掘成为应用频率最高技术解决方案之一。
从RPA的技术角度来看，许多流程要做到自动化并不难，但如何才能带来更高的投资回报率（ROI）？
在部署RPA前，企业可以使用流程挖掘，分析来自业务线系统的数据，以确定应该自动化的流程。
流程挖掘是一种通过提取工作流日志中的有效数据并加以分析，深入了解业务流程的技术。它可以利用企业信息系统中的现有数据，自动呈现真实流程，并对工作流进行分析和优化，使管理者在决策时保持客观。
1、经典的RPA机器人，主要用于执行基于规则、重复的业务流程，类型包括有人值守、无人值守以及混合机器人。
2、人工智能路线，与其他领域一样，人工智能技术在组织实现非结构化业务流程自动化过程中发挥了重要作用，例如，机器学习、OCR、对线、智能流程自动化，它是上面两条路径的融合以及延伸，智能自动化不会取代RPA，但会成为应用主流。
智能流程自动化主要由工作流程自动化、无人值守机器人、流程挖掘、受监督机器人、工作流程编排、任务挖掘、决策管理/业务规则自动化、案例管理、混合机器人和API集成，10大解决方案组成。
其中，流程挖掘是智能自动化的重要组成部分，35%的受访者表示正在使用流程挖掘。流程挖掘主要用于流程建模、改善业务效率等。
流程挖掘是一项分析能力很强的智能技术，可以根据源数据梳理出业务流程的各个断点、难点并给出可视化解决方案。而应用智能自动化，是常见的解决方案之一。
在流程挖掘的使用调查过程中：49%表示，用于业务流程改进；33%表示，用于流程建模；32%表示，用于解决方案迁移；34%表示，用于业务审计；33%表示，用于问题业务识别；32%表示，用于效绩监控或永久流程优化。
此外，流程挖掘在评估组织自动化潜力并定义精准数据，持续跟踪、优化业务流程皆有出色表现。用户通过流程挖掘这种自下而上的技术，可以避免很多不必要的复杂流程。
所以，受访者们也提出了流程自动化和附加工具“并列共存”的概念。也就是说，自动化工具不仅可以帮助用户将业务流程实现自动化，还可以通过内置的各种集成工具，提供业务优化、改进、监测、测试等功能。
二者协同互补，流程挖掘读取IT系统中的事件日志以了解业务流程，而RPA则可实现业务流程的自动化。
流程挖掘为部署RPA提供改善流程所需的完整环境和端到端视角，并确保自动化流程能够带来成果。
流程挖掘可在部署RPA前识别出业务流程中最有价值、最需要改进的环节，帮助优化流程，大大提高自动化效益。
流程挖掘可与自动化评估相结合，持续监测RPA的自动化效率、流程合规性、其他KPI和投资回报率。在不确定当前流程状态的情况下，如何使用RPA提高流程效率？流程挖掘可以从数据驱动视角揭示流程真实状态，识别有一定规则、重复性高、业务量大、低效耗时的流程，以确定这些流程是否适合实施RPA。
而流程挖掘可以查看流程中有多少异常情况，及时反馈哪些流程会导致延误、潜在危险和漏洞，帮助企业在部署RPA前发现瓶颈，改进流程，使RPA实施更加顺利。
此外，使用流程挖掘还可以检测RPA的部署是否达到了预期效果，以及流程是否按照设计执行、是否合规，以便企业持续监测、评估RPA自动化项目，获得更高的投资回报。
企业可通过将RPA与流程挖掘相结合，优化流程，提高业务自动化效率，保证较高的投资回报率。
