流程挖掘 2.0：实时监控、人工智能代理上下文以及本地部署

“数字化运营”过去意味着BI仪表盘和月度报告。这些工具虽然有用，但大多只能提供事后分析。到2025年，领导者正在构建一个流程智能层，用于发现工作流程的实际运行方式，实时监控流程，并推动行动。今年的市场报告强调，流程挖掘已成为一项核心能力，而非辅助工具，分析师和从业者媒体都将支持人工智能的流程智能列为首要趋势。

流程智能从事件日志（ERP、CRM、ITSM、物联网）中提取数据，重建端到端流程，从订单到收款，再到物流流程。您不再只是看到“上个月销售额下降了8%”，而是可以看到29%的订单在“信用检查”和“定价异常”之间来回跳转——并且系统会提供指导性的解决方案。现代平台正在超越瓶颈图表，转向战略指导和自动化编排。

为什么流程监控优于单独使用BI

BI回答的是发生了什么；流程智能解释的是为什么会发生，并且越来越能够指导下一步该怎么做。供应商和分析师的解释一致地强调了这种区别：BI聚合指标，而流程挖掘则映射实际的路径、变体和延迟，从而发现仪表盘无法看到的自动化机会和合规风险。

新一波浪潮——预测性流程监控——更进一步，它可以预测剩余时间、下一个可能发生的事件和结果，以便团队能够及早干预。最近的概述和用例总结显示，预测性警报和建议已越来越多地直接嵌入到运营中。

流程挖掘如何为AI智能体提供所需的上下文

AI智能体的智能程度取决于它能够访问的运营上下文。这些功能使智能体能够利用正确的数据在正确的时间协调端到端流程。

学术研究也反映了行业趋势：调查和系统性文献综述强调，预测性监控是主动、可解释和面向行动的决策的基础——这对于值得信赖的AI智能体至关重要。

从被动到预测再到规范

现代流程平台不仅仅停留在检测阶段。当出现偏差时，它们会提供解决方案并触发自动化（RPA、工作流程更改、策略执行）。从2025年的显示来看，人们越来越重视将预测和规范功能嵌入到日常运营中，而不仅仅是分析团队。 

为什么本地部署模式再次兴起

尽管云服务仍然很受欢迎，但数据敏感型行业（例如银行、医疗保健、公共部门和受到严格监管的制造业）越来越多地采用本地部署或混合式流程智能解决方案，以便将原始日志数据保留在企业内部，同时仍然能够利用人工智能技术。市场分析指出，合规性和风险管理是关键驱动因素，并预测该领域到2030年代将保持健康的整体增长态势。