上篇《智能BPM：最新数字化转型国标，指引流程能力建设》文中，我们以国标《数字化转型管理 参考架构》（GB/T 45341—2025）作为切入点，阐述了流程能力建设对企业的重要意义。国标文件为企业提供了全局性的、丰富的能力建设指导，而本篇文章则聚焦于流程领域的落地与应用——以OMG提出的BPMM流程成熟度模型为参考，结合国内企业的特点与数字化建设现状进行延伸，探讨各阶段如何循序提升流程管理能力，为企业数字化转型提供参考与支撑。

过去20年间，国内中大型企业在数字化建设上投入巨大，ERP、CRM、SRM、MES等核心系统已成为业务运行的基础；然而，即便数字化程度不断提高，流程管理依然存在不少共性问题：跨部门流程协同受阻、流程标准不统一、系统间数据与业务割裂、流程绩效难以量化，更缺乏可持续优化的机制。

要破解这些问题，企业需要一套能够全面衡量流程能力现状、明确改进优先级、指引长期演进的路径和方法论，从而避免经验化管理、零散改进带来的低效与浪费。流程成熟度模型正是这样一种系统化方法论，它旨在评估企业的流程管理能力，以帮助衡量组织运作的有效性和效率。

由于流程成熟度衡量的是组织应用流程管理的成效，因此它有助于提升组织的流程管理能力，从而使企业能够通过最佳价值创造和持续改进取得更大的成功。事实证明，一个组织提供的产品和服务的质量很大程度上取决于开发和交付这些产品和服务的流程的质量，也就是成熟度。

流程成熟度模型起源于上世纪九十年代，起初是美国国防部用来评估软件供应商的按时、按预算交付产品的能力，并委托卡内基梅隆大学的软件工程研究所（SEI）开发了CMM（能力成熟度模型），随后使用范围逐步扩大到流程改进，并在此基础上迭代出了为人所熟知的CMMI（同为SEI提出）和BPMM（对象管理组织OMG在CMMI模型上提出，OMG也同时拥有和管理BPMN规范），由此可见，流程成熟度模型不仅有坚实的理论基础，也在业界得到了广泛实践应用。

炎黄盈动已于2023年正式通过全球软件领域最高级别CMMI5级评估认证，下面简单说一下BPMM业务流程成熟度模型。BPMM将流程成熟度划分了5个阶段，定义分别如下：

• L1初始阶段：其特点是管理不⼀致，通常被称为“救火”。组织活动缺乏（完全）管理目标来组织。
• L2管理阶段：以工作单元管理为特征，已具备⼀定的管理基础，但仅限于工作单元；这通常会导致所谓的职能孤岛。在实践中，大量组织（甚至是多数企业）仍停留在这一阶段。
• L3标准化阶段：也称为流程管理级，因为这是组织了解其业务流程的第⼀个阶段。在这⼀阶段，组织建立并使用企业范围的流程基础设施及相关流程资产，旨在实现其活动以及所交付产品和服务的⼀致性。
• L4预测阶段：达到第四级后，组织开始充分利用其在上⼀级使用的流程基础设施和流程资产的能力。因此，第四级也被称为能力管理级。目标是在流程输出变化受控且有限的情况下，实现可预测的结果。
• L5创新阶段：在这⼀阶段，组织致力于持续改进其业务流程、产品和服务。他们通过预防缺陷和问题、持续提升自身能力以及进行结构性（即有计划的）创新来实现这⼀目标。

流程成熟度的五个成熟阶段

虽然流程成熟度模型经过了多次迭代与完善，但国内企业的信息化数字化程度、背景都与国外有一定差异，但要真正发挥作用，还需要因地制宜的结合国内企业的数字化特征加以本土化。

作为在BPM领域深耕超过20年的专业厂商，炎黄盈动在国标《数字化转型管理 参考架构》（GB/T 45341—2025）的指引下，参考BPMM流程成熟度框架，产品不断完善迭代，所研发的AWS bpmPaaS智能流程平台，构建了覆盖流程全生命周期的能力体系，包括AWS PMI流程挖掘洞察、AWS PAL流程资产库、统一流程引擎、统一流程中心、AWS BPA业务流程绩效分析、AWS BAM业务活动监控六大组件。致力于以完整的产品组件和深厚的实践经验，为企业跨越每一个阶段，实现成熟度跃升提供坚实保障。

bpmPaaS智能流程产品全景

下面将结合BPMM流程成熟度模型与当下中国企业的本土化特点，辅以炎黄盈动的产品能力和实践经验，依次剖析5个阶段的典型表现与核心痛点。

Initial（初始阶段）：系统具备但流程隐形化，缺少业务运行全景

对于国内的多数大型集团型企业而言，即便处于流程管理的初始阶段，也已具备较完善的业务系统基础，核心流程可在ERP、CRM、财务、人力等系统中完成。但这些流程更多是“隐性存在”于系统操作逻辑之中，缺乏跨系统的全景呈现与统一治理。

在这种状态下，企业虽然可以完成日常业务运转，但很难回答“流程是如何真正流转的”、“关键节点的瓶颈在哪里”、“不同子公司和业务单元的流程差异在哪”这类问题。流程存在，但不显性、不透明，导致改进空间和协同潜力难以被发现。

因此，初始阶段的任务，不仅是“数字化能力建设”，还应借助流程挖掘等技术，把系统中的流程显性化、可视化。「AWS PMI流程挖掘洞察」可以通过业务系统的日志数据逆向建模，不仅能够还原业务真实的运行路径，还可以生成符合BPMN2.0规范的流程图，为后续的流程优化、标准化打下数据和认知基础。

Managed（管理阶段）：流程要素初见成效，但跨系统协同瓶颈仍在

在这一阶段，企业通常已初步建立流程体系、制度、指标等管理要素，流程意识显著提升。一些关键流程也已经明确下来。然而，跨系统、跨业务条线的流程协同依旧存在障碍。不同部门往往基于各自业务逻辑构建系统，导致流程执行存在断点；接口建设成本高、灵活性差，使得流程优化的落地周期过长；流程数据分散，缺乏统一的监控与分析入口。

这一阶段的发力点，是从上到下建立统一的、清晰的流程模型和管理要素等规范：

在管理层面，以流程架构为牵引，明确流程分级与业务域划分、统一术语与指标口径，同时梳理清楚流程与要素间的关系。

在执行层面，统一流程中心承接对外接口，并进行场景分类，逐步把散落在各系统的流程汇聚一处，形成“端到端”场景。

「AWS PAL流程资产库」能够支持多种标准架构建模，满足不同企业的管理诉求；同时具备流程要素建模、关联关系管理能力，能够很好的支撑流程分层分级管理、要素信息孤岛打通。

「统一流程中心」提供统一流程访问入口，为第三方系统提供标准API，支持流程发起、待办、办理、跟踪等能力，为流程中台构建提供支撑。

Standardized（标准化阶段）：流程梳理与执行融合，消除“梳理执行两张皮”

这一阶段关键流程已经有了统一定义，新的问题往往来自“梳理与执行不一致”：流程架构、规范和模型在设计层面已经很完善，但在业务系统中落地时，因开发实现方式、权限配置、操作习惯等差异，实际运行效果与标准不符，造成梳理执行两张皮的情况。

这一阶段的关键任务，是让流程设计与系统执行保持一致，即业务规则、节点逻辑、审批路径、数据采集口径等要素在设计时即可直接转化为可运行的系统配置，减少二次解读与人为偏差。同时，要建立流程变更的闭环机制：任何规则修改或优化建议，都要在流程资产库、执行平台和培训体系中（流程门户）同步更新，确保标准与执行始终一致。

「AWS PAL流程资产库」+「统一流程引擎」组合可以较好地解决这一问题。炎黄盈动自主研发的流程设计器和引擎支持BPMN2.0标准建模，梳理和执行可一键打通，快速完成从建模到运行的闭环管理，灵活的版本控制支持快速迭代。

打通梳理到执行

Predictable（预测阶段）：数据驱动下的流程持续优化改进

当流程实现统一设计与统一运行后，管理重心转向以数据衡量绩效、以绩效驱动改进。大型集团的痛点常有两个方面：一方面是数据分散、口径不一，难以对比与对标；另一个方面是优化举措无法规模化复制，改进成效难以固化。

此时的关键不仅是“获取数据”，而是用可验证的指标和监控手段，让每一次改进有据可依。主要分为以下三步：

• 明确关键指标：基于流程目标和业务价值，选取少而精的核心流程绩效指标，并规定统一的采集口径和计算逻辑。
• 构建可视化监控与预警体系：让流程所有者和业务管理者能够实时看到关键流程的运行情况，并通过趋势分析和异常告警，快速锁定问题环节。
• 形成改进闭环：对发现的问题，明确责任人、改进措施、验证时间点，将改进结果沉淀到流程资产库中，并在系统中固化为新规则或配置，确保经验可复制。

「AWS BPA业务流程绩效分析」 能够从业务系统中抽取业务系统的流程实例数据，内置27+指标、10+图表样式，进行场景化分析结果的呈现，帮助企业洞察流程运行效率，支撑多维流程评估和决策。

「AWS BAM业务活动监控」支持自定义监控规则，并基于规则实时监控流程运行，并提供智能告警机制，同时能够支持自动化处理。

「AWS PMI流程挖掘洞察」通过瓶颈根因分析、合规性分析和一致性分析能力进行流程端到端场景分析，基于算法识别影响流程运行的关键变量，为绩效改进提供科学依据。

Innovating（创新阶段）：战略驱动和智能化引领

在创新阶段，流程管理已不再只是提升效率的工具，而是成为企业战略落地与商业模式创新的驱动力。流程设计、执行与优化全面融入企业战略规划，能够快速响应外部市场变化、内部组织调整及新兴业务模式。此时，企业对流程能力的要求，不仅是标准化与量化，还需要持续创新与智能引领。

这一阶段的核心转变在于，企业不再依赖人工经验和静态规则，而是充分利用新技术推动流程的自适应与前瞻性优化。AI技术正成为这一阶段的核心引擎，使流程管理进入智能BPM时代，在这一时代中：

• 流程设计更高效：通过AI的流程挖掘与生成能力，企业可基于历史业务文件、现有流程草图快速生成完整且规范的流程模型，自动识别瓶颈与异常路径，大幅缩短设计与上线周期。
• 流程执行更智能：AI不仅可辅助节点路径判断，还能直接参与业务决策。例如，在财务共享流程中，AI可自动识别异常发票、对照采购单与合同条款进行核验，实现事中控制，避免事后返工。
• 流程绩效更可控：依托AI的全量监测与预测建模能力，企业能提前识别潜在风险点与执行偏差，实现从“结果纠偏”向“过程预警”的转型。
• 组织协作更高效：AI能够打破职能边界与系统孤岛，推动流程从“以职能为中心”转向“以任务为中心”，通过智能Agent在不同部门、系统和角色之间实现自动化协作。
• 带来全新的挑战：随着AI能力不断发展，“AI员工”将逐渐在部分流程执行中替代人工介入；对于企业来说这是新的机遇，同时相较于现有的流程管理模式，如何更好的应用和管理AI员工，将会成为企业的全新命题。

AWS bpmPaaS将AI技术与流程管理全生命周期深度融合，将AI嵌入组织和流程，覆盖从建模、执行到监控、优化的各环节，使流程从“被动适应”升级为“主动进化”，为企业打造具有前瞻性与竞争力的流程体系。

综上所述的5个阶段，从初始的流程显性化，到跨系统协同与规范落地，再到以数据驱动的量化改进与战略引领，为企业提供了一条循序渐进、可评估、可对标的流程能力提升路径。不同阶段的特征与重点虽各有不同，但核心目标始终一致——让流程管理从零散、被动的支持性职能，进化为贯穿战略、驱动创新的核心能力。

无论是在标准化阶段解决“梳理与执行两张皮”的难题，还是在量化阶段形成数据闭环，亦或是在创新阶段引入AI实现智能化跃升，这一切的落脚点，都是在《数字化转型管理 参考架构》指引之下的流程成熟度标准能力建设。通过炎黄盈动AWS bpmPaaS智能流程平台支撑，借鉴本土化应用后的流程成熟度模型，企业不仅能清晰定位当前所处阶段，还能明确未来的演进方向与优先任务，形成一套可持续、动态协同、一体化运行的流程管理体系。

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