人工智能和流程挖掘的功能用例

在数字化时代，人工智能和流程挖掘技术为企业各业务功能的优化升级提供了强大助力。人工智能已广泛应用于财务、供应链和共享服务等众多业务领域，而流程挖掘技术与之结合，能赋予人工智能流程智能，使其更好地理解和运用业务语言，进一步提升业务效能。业务部门可借助机器学习工作台等工具，通过构建自定义模型，利用流程智能做出更明智的决策。

财务人工智能用例

许多财务部门早已运用自动化手段处理诸如发票录入、应收账款跟踪和交易记录等耗时且重复性高的任务。当流程挖掘工具与人工智能深度融合，整个财务部门将焕发出更高的智能与效率。

在应收账款管理中，这两种技术可实现分散源系统中的数据集中，并对收款人行为进行智能优先级排序，让收款工作更具针对性。在应付账款方面，它们能够智能筛选关键发票，及时解决付款障碍，确保发票及时处理与支付，避免因逾期产生罚款，有效维护企业资金流的稳定和良好的商业信用。

供应链AI用例

在供应链领域，AI 的应用十分关键。通过预测分析功能，AI 能够对供应链中的模式和趋势进行深入剖析，从而精准预测下游需求或上游短缺情况。从短期来看，AI 能敏锐捕捉到可能预示供应链故障的事件，并及时发出标记，以便企业迅速采取行动，将损失降至最低。长期而言，AI 助力企业进行主动规划，优化业务流程，有效缓解潜在风险。此外，AI 还能全程跟踪供应链中从采购、制造到分销、交付各个环节的材料、组件和产品，实现供应链的可视化与精细化管理。

共享服务AI用例

当企业将客户服务、人力资源、营销和法律等职能整合到共享服务中心时，AI 发挥着重要作用，实现任务自动化、提升效率并改善客户体验。

在客户服务方面，由生成式人工智能（gen AI）驱动的聊天机器人可辅助人工客服，快速响应客户咨询，提升服务效率和客户满意度。在营销领域，AI 能够根据个人客户的特点和需求，生成定制化的内容和体验，增强营销效果。共享服务中的人力资源部门借助 AI 简化招聘流程，比如自动生成职位描述、智能安排面试等。法律团队则利用通用人工智能起草文件，提高工作效率和文件质量。

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