任务挖掘利用用户交互数据（也称为桌面数据）来评估较大型流程中任务的效率。 这种类型的数据包括在完成指定操作的过程中发生的击键、鼠标点击和数据输入。 该技术会使用 光学字符识别  (OCR)、 自然语言处理  (NLP) 和 机器学习 算法来解释和分析这些数据，这样分析师和其他利益相关者就能识别出运营效率低下的情况。 任务挖掘解决方案被视为流程发现的一部分，而流程发现又是流程挖掘的一个子集，且根据  Gartner 的“流程挖掘市场指南”  ，此项技术的市场正在迅速增长。 随着新冠病毒疫情对 数字化转型 工作的持续推进，任务挖掘技术的优势得以充分实现，预计任务挖掘技术的采用量一定会逐步提升。 

流程挖掘侧重于端到端流程优化，例如整体采购流程，而任务挖掘则侧重于组成更大型流程的个别任务，例如应付账款的预算审批。 二者的主要区别还在于每次分析所用的数据类型。 流程挖掘主要依赖于来自信息系统的业务指标和事件日志数据，例如企业资源规划 (ERP) 或客户关系管理 (CRM) 工具。 而另一方面，任务挖掘可利用用户交互数据，包括计算机上的击键、鼠标点击或数据输入；还可能包括不同时间戳间隔的用户记录和屏幕截图。 这些数据点可帮助分析人员和研究人员了解个人在完成任务的过程中如何与流程和子流程进行交互。 二者均利用数据科学技术来获得这些见解以优化流程；只是任务挖掘在这些技术的利用方面更加精细。

任务挖掘和  RPA  均专注于流程自动化，但两种技术有所差异且互相补足。 任务挖掘技术可帮助企业识别其流程工作流中的瓶颈，而 RPA 工具则会针对通过此类分析发现的自动化机会实施并执行一系列工作。 

任务挖掘工具首先从用户的机器上收集数据，其中可能包括击键、点击、用户输入、记录、屏幕截图等。 接着，光学字符识别功能可以添加有关用户当前工作的更多上下文。 例如，它可能会查看时间戳数据以帮助编制子流程中活动的一般时间线。 一旦数据结构合理，便可利用机器学习算法将数据聚集到子流程的特定任务中，如“提交采购订单”。 然后可以将数据与事件日志数据相结合，帮助对性能进行情境化。 接下来企业可以利用对数据的的这一视图，发现瓶颈并相应地进行修复。 

任务挖掘技术已被广泛用于改进各行业的流程。 流程图可以帮助企业更加专注于重要的关键绩效指标 (KPI)，同时促使企业通过流程挖掘和任务挖掘重新审视其运营效率低下的问题。

任务挖掘的一些用例包括：

• 任务文档： 作为新入职的团队成员，经常要查看文档以弥补任何知识方面的不足。 但是，由于项目和可用资源的差异，文档并非始终可用且保持最新。 任务挖掘工具为团队提供了一种方法来深入了解较大型流程中的任务，从而实现整个团队中的一致性。 此方法还减少了对个人的依赖，并提供一种简单方法来通过流程映射和其他自动化工具构建文档，实现可视化。 
• 治理与合规： 企业面临的支付法规日益严苛，而任务挖掘可通过识别出现合规性错误的地方来帮助追究公司的责任。 这种可见性加快了此类问题的解决，可能会为公司节省成本，如法律费用，并减少负面的品牌宣传。
• 任务自动化： 由于任务挖掘可以更清晰地了解特定的子流程，因此它还可以让项目经理和人员经理了解可以通过 RPA 等工具实现流程哪些部分的自动化。 

虽然任务挖掘可以带来诸多优势，但最常见的优势主要有以下几点：

• 提高效率： 任务挖掘侧重于识别运营瓶颈以加快流程改进。 发现并纠正这些低效情况后，公司处理任务的速度将得以提高。 如果流程中的某项任务分配的资源过多，员工还可以利用该技术重新将资源分配至其他优先级较高的工作，还可能通过为员工找到更有意义的工作来鼓舞员工的干劲。
• 提高合规性： 任务挖掘工具从用户处收集数据，让监管团队能够确定执行特定任务期间的合规性问题。 这种快速找出问题并解决问题的能力可进一步改进整个企业的监管和合规性。 
• 提高透明度： 任务挖掘支持在个人层面更好地了解员工表的工作，让经理在绩效考核期间能提供有价值的反馈，从而根据工作表现公平地奖励员工。 如果员工看起来不能很好地胜任某项工作，还可以利用此技术为员工分配其他工作。 

然而，任务挖掘并非没有挑战。 其中一些挑战包括： 

• 数据隐私： 由于任务挖掘能够记录用户操作，因此也引发了隐私方面的担忧。 最终的解决办法是，这些工具应在激活之前先经过用户批准，并且它们还应该通过适当的匿名化来保护用户的个人数据。
• 情境缺失： 由于任务挖掘侧重于较大流程中的子流程，因此有时无法顾全大局，忽视了大环境中的性能。 将任务挖掘技术与 流程挖掘 相结合，更全面地了解团队的绩效，这一点很重要；否则，公司可能会优先考虑对业务影响并不大的任务优化。
• 概念漂移： 随着企业迅速变革以以适应数字化时代，任务和流程可能会实时发生变化。 任务和流程的变化会影响分析，导致出现概念漂移。