在人工智能 (AI) 领域，流程挖掘这一概念正迅速获得广泛关注。流程挖掘指的是一种分析和可视化流程的方法，旨在更好地理解和优化流程。它是AI的关键组成部分，企业可以利用它来简化运营、提高效率并推动增长。流程挖掘是一种利用AI和机器学习算法来分析业务流程的技术。它有助于识别流程中的瓶颈、低效环节以及改进机会。
流程挖掘是业务流程管理 (BPM) 的一个子集，专注于分析业务流程以发现、监控和改进流程。它利用来自各种系统的事件日志数据来创建流程实时执行情况的可视化地图。这与传统的 BPM 技术截然不同，后者通常依赖于手动映射和建模流程。
流程挖掘的主要目标是揭示业务流程实际运行中隐藏的信息和洞察。这可以通过分析支持这些流程的系统生成的事件日志来实现。从分析中获得的洞察可用于优化流程，从而提高效率和效果。
流程挖掘主要分为三种类型：发现、一致性分析和增强。发现是最常见的类型，它从事件日志数据中推导出流程模型。当没有流程的正式描述，或者实际流程与文档化的流程存在差异时，通常会使用发现。
另一方面，一致性分析用于将实际流程与预定义的模型进行比较，以识别偏差。这有助于确保流程符合法规和标准。增强涉及根据从事件日志数据中提取的信息修改或扩展现有的流程模型。
流程挖掘在AI中扮演着至关重要的角色，因为它为人工智能算法的学习和改进提供了所需的数据。通过分析流程数据中的模式和趋势，人工智能算法可以预测未来结果、识别潜在问题并提出优化流程的建议。这使得流程挖掘成为任何AI驱动的业务转型计划中不可或缺的组成部分。
此外，流程挖掘还能通过机器人流程自动化 (RPA) 实现业务流程的自动化。通过识别流程中重复性和基于规则的任务，可以使用AI驱动的机器人自动执行这些任务，从而将人力资源解放出来，用于更具战略性和增值性的工作。
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