AI流程挖掘如何重塑2026年的企业智能

想象一下，AI智能体不仅能够执行任务，还能持续倾听每个业务流程的节奏，在任何人注意到之前发现并解决问题。

1.现代运营的数据驱动脉搏

在2025 年，流程挖掘已从一种小众分析工具发展成为领先企业的运营神经系统。Gartner 最新发布的魔力象限报告指出，企业对“持续流程监控”的咨询量同比增长了一倍，因为企业希望对订单到现金、索赔流程等环节获得实时可见性。德勤的全球流程挖掘调查也印证了这一趋势：83% 的受访者目前至少正在试点一项监控计划，高于两年前的 56%。

为何会出现这种激增？传统的商业智能 (BI) 平台擅长提供快照——例如昨天的销售额、上个季度的客户流失率——但它们很少揭示工作流程的实际情况。流程挖掘将原始事件日志转化为动态流程图，实时揭示瓶颈、合规性漏洞和返工情况。

2. 从仪表盘到决策：流程智能与商业智能

商业智能告诉你发生了什么；流程智能解释为什么会发生。Macrosoft 的 2025 年趋势报告指出，同时使用这两种方法的公司比仅使用商业智能的公司 OEE（整体设备效率）高出 22%。

3. 为AI智能体时代提供上下文

生成式和代理式人工智能系统有望实现流程的自我优化，但它们需要可靠的上下文信息。

4. 对云服务提出更高要求的行业

金融服务、医疗保健和国防等行业越来越多地将流程数据保存在本地或混合边缘云中。监管压力促使银行在其防火墙内挖掘日志——同时仍然期望获得人工智能就绪的洞察。加密计算使医院能够在不共享受保护健康信息的情况下比较医疗路径，从而满足各项法规要求。

5. 乘势而上的五个行动步骤

A．首先进行系统检测：确保关键系统能够生成高质量的事件日志。

B．采用持续监控：从季度发现转变为每日甚至每小时的警报。

C．构建“流程上下文层”：提供 REST/GraphQL 访问，以便AI智能体可以查询实时流程状态。

D．拥抱混合架构：在数据敏感性要求较高的场景中使用本地或边缘节点，在需要弹性扩展的场景中使用云端。

E．持续衡量价值：跟踪周期时间差、自动化投资回报率和合规性指标，为下一阶段的发展提供资金。

6. 下一步是什么？

市场研究人员预计，到 2028 年，流程挖掘软件市场规模将达到上千亿元，复合年增长率 (CAGR) 为 37%。市场预测：预计将与数字孪生、零信任数据架构和AI智能体进行更深入的集成，这些AI智能体不仅能够诊断问题，还能对端到端流程进行自我修复。成功的企业会将流程智能视为数字执行的鲜活基础设施，而不是一个孤立的项目。