在数字化变革的浪潮中，AI 已广泛应用于各个垂直行业，而流程挖掘技术（以及流程智能）的融入，更是让 AI 在几乎所有应用场景中都能发挥出更大效力。2023 年 3 月毕马威（KPMG）生成式 AI 调查显示，83% 的受访者表示其财务和会计部门正在探索生成式 AI 在财务预测和预算方面的应用，包括集成预测模型、创建场景分析以及洞察潜在财务结果等。
展望未来，AI 与流程挖掘的发展重点将是开发 “特定领域” 和 “特定用例模型”，以全新的方式提升效率和生产力。流程挖掘能够通过识别真实用例，助力生成式 AI 发挥出真正的效能，从而与生成式 AI 形成互补。接下来，让我们一同深入了解 AI 在零售、医疗保险和能源相关垂直领域的应用实例。
在零售业，从时尚零售商到独立品牌的电子商务平台，AI 都发挥着关键作用。在需求预测方面，AI 帮助零售商精准判断特定客户群体对产品的需求，包括产品种类、需求时间和地点。这使得零售商能够提前做好库存准备，避免缺货或积压。
同时，零售商还借助 AI 和机器学习实现自动库存管理，根据销售数据和市场趋势自动调整库存水平。在产品推荐方面，AI 根据消费者的浏览和购买历史，为其推荐符合个性化需求的产品，有效提升销售转化率。此外，通过对社交媒体、客户评价等数据的分析，AI 还能进行客户情绪分析，了解消费者对产品和服务的满意度，以便及时改进。
生命科学和医疗机构对 AI 的依赖程度日益加深。在诊断领域，尤其是早期检测，AI 能够从海量的患者数据中识别出可能暗示疾病的模式，帮助医生更早、更准确地发现病症。
自然语言处理（NLP）技术在医疗领域的应用也越来越广泛，它能够理解患者和医疗专业人员的输入，比如分析病历文本、医患对话等，为医疗决策提供支持。在精准医疗方面，AI 通过分析患者的基因信息、病史等数据，预测最适合个体患者的药物，并根据患者的特定需求定制治疗方案，从而显著提高治疗效果。
此外，AI 还极大地简化了药物发现过程。通过模拟药物分子与靶点的相互作用，AI 可以快速筛选出潜在的药物分子，缩短研发周期，降低研发成本。同时，AI 还用于增强现有治疗方法，例如优化治疗流程、提高治疗设备的精度等。
能源行业与零售业类似，AI 在需求预测方面发挥着重要作用。能源企业利用 AI 分析大量数据，包括历史能源消耗数据、气象数据、经济数据等，精准预测市场对能源的需求，包括需求地点和时间。基于这些预测，企业能够战略性地分配资源，优化运营流程，简化供应链管理，避免不必要的设备停机时间，从而实现盈利能力的最大化。
在石油和天然气勘探领域，AI 通过分析地质数据、地球物理数据等，帮助企业更准确地确定潜在的能源储备位置，提高勘探效率。同时，AI 还用于关键基础设施的持续监控，通过实时监测设备运行状态，提前发现潜在故障隐患，实现预测性维护，保障能源供应的安全与稳定。
AI 与流程挖掘在各垂直行业的深度融合，正不断挖掘出更多的应用价值，为行业的发展带来新的机遇和变革。随着技术的不断进步，未来还将在更多领域展现出巨大的潜力。
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