简介

Task Mining 是一种基于 AI 的桌面活动分析，可显示自动化机会的证据并捕获任务变体，同时将自动化框架导出为 PDD 和 XAML 文件。

Task Mining可帮助您更深入地了解团队桌面上发生的现有流程。它记录已知任务的变体，使用 AI 对捕获的追踪记录进行集群和合并，并显示任务级别的证据，例如任务图、变体和统计信息，以便分析师和主题专家 (SME) 用于识别自动化机会和流程改进方面。

Task Mining 通过以下优势使每个人受益，无论是自动化负责人，还是业务分析师、 Automation Developer 和员工：

• 与传统的咨询主导方法相比，节省成本和时间。
• 以客观的机会视角与业务团队互动。
• 加快发现和分析部分职责的速度，并减少流程文档编制的时间。
• 通过自动化框架加快起点。
• 符合隐私和通用数据保护条例 (GDPR) 同意书。

Task Mining （以前称为Assisted Task Mining ）使您能够捕获已知任务的变体，并以协作方式审核和合并结果。在 Task Mining 的帮助下，您可以：

• 通过捕获您执行的每个操作（鼠标单击、击键和热键）来收集特定任务的变体
• 将变体合并到任务的全面画面中，以进行端到端理解和进一步分析
• 编辑任务图并标注操作
• 通过生成自动化实施的必要资产（PDD 和 XAML 文件）来加快可操作性

Task Mining 的用途和用途

Task Mining 是围绕已知任务构建的：业务分析师或流程主题专家 (SME) 已将其确定为值得调查的任务。

Task Mining 不会：

• 记录和比较已知任务的变体（追踪）
• 使用 AI 对屏幕截图进行集群，并将追踪记录合并到单个包含决策点的任务图中
• 显示任务级别的证据，例如变体、步骤统计信息和每次操作的时间数据
• 导出工件，包括流程定义文档 (PDD) 和 Studio XAML 框架，以供进一步使用

Task Mining 不会：

• 自动发现组织中的未知任务
• 生成根本原因结果或自动化建议的排序列表
• 替换对业务分析师或 SME 的审核
• 跨业务系统分析端到端系统事件日志：请参阅Process Mining以了解该功能

Task Mining 如何使用 AI

Task Mining 的 AI 将跨追踪的相同应用程序和屏幕的屏幕截图集群，然后合并匹配的步骤，并在操作不同的位置创建决策点。这种集群和合并会生成整合的任务图，但 AI 不会对结果进行排序，也不会推荐要采用的自动化候选方案。确定自动化潜力并将候选对象提交到 Automation Hub 仍然是业务分析师或 SME 执行的手动步骤。

预期工作流

1. 定义要分析的已知任务。
2. 从一个或多个记录用户收集该任务的可比较追踪。
3. 合并或比较追踪记录，以将差异整合到一个任务图中。请参阅合并追踪。
4. 以业务分析师或 SME 身份审核合并的追踪。
5. 量化发现结果，例如通过估计节省的时间、频率或复杂性。
6. 将候选对象提交给 Automation Hub 进行进一步评估。See Automation Hub.