在竞争激烈、瞬息万变的当今商业环境下，企业面临着诸多挑战，都在积极探寻优化客户成果、提升流程效率的有效途径。而人工智能（AI），已成为企业实现这些目标的关键利器。麦肯锡的一项调查数据显示，59% 的受访者表示，采用 AI 后企业收入有所增加，且超过三分之二的受访者预计企业还会加大对 AI 的投资。
流程 AI 融合了自动化与实时信息、事件处理功能，这一强大组合推动了创新流程优化，进而显著提升业务绩效。
流程挖掘作为一种数据驱动的方法，助力企业发现、监控并改进业务流程。它从各类应用程序的事件日志中提取有价值的流程数据，生成当前流程的动态展示，并映射其执行方式，便于与参考模型对比。企业借此可分析实际流程，找出瓶颈、效率低下之处以及可改进的领域。在此基础上，融入人工智能的流程挖掘，即流程人工智能，更是将自动化与实时信息和事件处理深度融合，有力地推动了创新流程优化，大幅提升业务绩效。
由机器学习和神经网络驱动的流程人工智能，在预测流程内事件的顺序流方面表现卓越。它能够精准计算完成流程所需的资源，实现最佳资源分配，还能突出流程成功的关键流程变量，让企业能够主动管理这些变量，以获取卓越成果。以物流公司为例，可利用流程挖掘检测交货延迟情况，并确定延迟因素。通过预测分析，能对这些因素发生的概率发出警报，从而实现及时且恰当的干预。
规范分析旨在运用数据确定最佳行动方案。流程人工智能借助机器学习算法进行规范分析，这些算法解析海量数据的速度和效率远超人类。通过整合规范业务规则与从更广泛数据集中获取的见解，流程人工智能助力企业采取最佳行动，实现实时决策。
流程偏差是指观察到的结果与预期结果之间的差异，它可能出现在流程的任一阶段，导致效率低下。流程人工智能能够从事件日志和历史数据中捕获偏差、合规性违规、异常等情况。机器学习算法可检测异常值、偏差模式以及与给定示例相似的异常，并能快速有效地对异常值进行分类。这些洞察让企业能够确定并实施流程变更，实现流程优化。
依据 Gartner 的定义，“数字孪生是现实世界实体或系统的数字化表示”。流程人工智能可用于开发数字孪生，即跨业务功能的模型、流程和数据的动态可视化。数字孪生可利用实时数据进行高级模拟和假设分析。此外，企业还能借助这些数据驱动的数字孪生来研究性能问题，确定在成本和性能方面的可能改进点，进而实施流程改进，创造更大的商业价值。
通过充分发挥 AI 在预测分析、规范分析、流程自动化和数字孪生等方面的优势，流程挖掘得以彻底变革，为企业在效率提升和追求卓越运营的道路上提供强大动力。
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