近日，全球知名信息咨询机构Everest Group发布了“2023任务挖掘”供应商报告。通过市场影响力（市场应用、企业覆盖、价值交付）、产品交付能力（产品策略、数据收集和整合、任务智能化、产品培训支持、商业模式）多个维度，对19家厂商进行了综合评估。
其中，UiPath、Nintex、Soroco、NICE、Mimica、EdgeVerve 6家企业被评为行业领导者；Celonis、Automation Anywhere、Pega、ABBYY、Microsoft、IBM等10家企业评为主要竞争者；弘玑Cyclone Robotics等3家企业被平台为有志者，弘玑也是唯一上榜的中国RPA厂商。
Everest Group将任务挖掘（Task Mining）定义为一种软件产品，其能力在于捕捉用户的操作行为和元数据，如键盘输入、鼠标点击、屏幕截图，以及其他可能在多个桌面上同时发生的系统级活动。这些数据被用来识别任务，为我们理解任务执行的流程提供深入的洞察。任务挖掘技术为基于数据的流程优化和自动化提供了便利，这也使得任务挖掘成为智能自动化（IA）领域中增长最快的市场之一。
任务挖掘的应用不仅能帮助公司通过优化和自动化任务来降低成本和提高运营效率，同时还能通过改进资源配置以提升员工体验(EX)。尽管任务挖掘在推动组织的数字化转型中起着重要的作用，但对于许多潜在的用户来说，任务挖掘技术在产品功能、特性和商业模型等方面仍然相对较新。
在本次的任务挖掘报告中，也上榜了多家RPA企业，如我们所熟悉的UiPath、Automation Anywhere、NICE、Pega、Cyclone Robotics等。对于机器人流程自动化（RPA）来说，任务挖掘有以下几个重要的助力：
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优化自动化流程：通过分析员工的实际操作和工作流程，任务挖掘可以找到最适合自动化的任务和流程，从而提高RPA的实施效率。
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提高自动化精度：任务挖掘可以提供详细的用户行为数据，帮助RPA更准确地模拟真实的用户行为，减少错误和异常。
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发现新的自动化机会：通过对员工的日常工作进行深入的观察和分析，任务挖掘可以发现新的、以前未被注意到的自动化机会。
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持续优化：任务挖掘可以持续监控和分析用户行为和业务流程，为RPA的持续优化和改进提供数据支持。
总的来说，任务挖掘可以帮助RPA更好地理解和模拟真实的业务流程，从而提高自动化的效果和效率。
以保险公司处理保险理赔请求为例：这些请求通常涉及到收集客户信息、核实保单、评估损失、计算赔付金额等多个步骤，需要员工在多个系统和应用程序之间切换，输入或检索数据，这不仅耗时，也容易出错。
通过引入任务挖掘和RPA来改进该流程：
首先，使用任务挖掘软件记录和分析员工处理理赔请求的所有步骤。这包括员工在哪些应用程序中输入了哪些数据，完成了哪些任务，以及这些任务的完成顺序。通过这种方式，任务挖掘软件能够为公司提供一份详细的报告，说明员工处理理赔请求的具体流程。这份报告还揭示了一些问题，例如员工在不同系统之间切换的频繁，以及数据输入的重复。
然后，公司使用RPA来自动化这个流程。创建一个机器人，可以自动从一个系统收集数据，然后在另一个系统中输入这些数据。这个机器人还可以自动完成一些其他任务，例如核实保单和计算赔付金额。
在这个例子中，任务挖掘（Task Mining）帮助公司理解了实际的工作流程，找到了流程中的问题，并确定了可以自动化的任务。这为RPA的实施提供了准确的数据和明确的方向，从而大大提高了自动化的效果和效率。
领导者：UiPath、Nintex、Soroco、NICE、Mimica、EdgeVerve
在新客户的获取和现有业务的扩展推动下，领导者在任务挖掘市场展现出强烈的增长动力。他们持续投入在强大的培训项目、产品支持和思想领导力计划中，以提升市场认知。他们通过提供创新性的功能，例如用于精确流程发现的有监督和无监督的机器学习算法、业务关键绩效指标的模拟分析以及改进机会推荐引擎，来区别于其他竞争者。
部分领先者还投入在大型语言模型（LLM）中，为用户提供一个可以提问或输入查询以便更快获取洞察的会话界面。
领导者也专注于扩大其服务和技术提供商的合作生态系统，为那些寻找专业服务知识和实施支持或希望将任务挖掘与流程挖掘、智能文档处理（IDP）、数字采纳平台（DAP）以及机器人流程自动化（RPA）等互补技术整合在一起的客户提供更大的灵活性。
主要竞争者：Celonis、Automation Anywhere、Pega、ABBYY、Microsoft、IBM、Skan、Epiance、StereoLOGIC、UltimateSuite
大部分的竞争者都在积极投资高级功能，比如基于AI的根源原因分析、应用程序层面的洞察、警报设置以及自动化流程生成。他们中的很多供应商也将自己的产品以软件即服务（SaaS）的形式提供给客户。
一些主要的竞争者正在投资于音频视频机器学习（AVML）模型、仿真分析以及警报触发，以此来区分自己和其他供应商。
还有一些也为与智能自动化（IA）技术（如机器人流程自动化（RPA）和智能文档处理（IDP））相补充的解决方案提供支持，因此他们高度关注如何通过任务挖掘来识别和确定自动化用例的优先级。其中一些公司甚至通过内部投资或与第三方合作伙伴的合作关系来提供流程挖掘能力。
有志者：Cycolne Robotics、Optimus Hive、Workfellow
有志者是相对较新的市场参与者。他们正在投资于强化用于数据获取、任务发现和分析以及安全性的核心任务挖掘能力，并且正在开发任务监控和增强功能。
大多数有志者都正在发挥他们的优势，以满足特定领域或细分市场规模的客户需求，并且他们正在适应特定业务功能的用例。
