在数字化变革的浪潮中，全球企业都在积极寻求提升自身 AI 能力的路径。无论是致力于实现业务流程自动化，还是期望通过数据分析获取更深入的洞察，亦或是希望更高效地与客户和员工互动，人工智能都成为了企业关注的焦点。随着 AI 技术的不断演进，世界各地的企业纷纷借助人工智能和机器学习（ML），力求变革运营模...

在数字化转型的浪潮中，生成式人工智能与流程挖掘的结合正成为企业提升运营效率、优化业务流程的关键途径。生成式人工智能凭借其独特优势，能够从多个维度增强流程挖掘方法的分析能力，为企业带来全新的发展机遇。

​在数字化变革的浪潮中，众多企业都在探寻如何借助先进技术提升运营效率，其中一个备受关注的问题便是：生成式 AI 究竟如何简化流程挖掘过程？接下来，为您详细剖析其实现方法。

在数字化转型的浪潮中，流程挖掘已成为现代企业提升运营效率的关键手段，它能简化流程、减少错误，推动可视化与自动化进程。德勤研究显示，63% 的全球公司已投身流程挖掘的应用，多数全球企业也计划在不久的将来至少试行流程挖掘，足见其价值非凡。流程挖掘改变了企业运营模式，有效克服了导致运营效率低下的两大常见难...

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...

在过去二十年，流程挖掘实现了从学术概念到实用软件技术的重大跨越，用于流程的可视化、分析与优化。相较于易受人为偏见和错误影响的手动流程改进方法，流程挖掘通过融合流程建模和数据挖掘，为企业呈现出流程运作的客观、清晰图景。它提供端到端的流程透明度和可见性，助力企业对比自身认知与实际业务流程，将流程挖掘的数...

在数字化时代，企业面临着日益激烈的竞争和不断变化的市场环境，寻求高效的运营管理方式成为关键。流程挖掘作为一项强大的技术，正逐渐崭露头角，帮助企业在复杂的业务流程中找到优化的突破口，从而推动智能业务转型。

在人工智能（AI）与机器学习领域，特征工程（即从原始数据中充分提取特征，以供算法和模型运用）通常被视为构建成功模型的关键环节之一。但倘若存在一种方式，能让这一流程变得更直观、自动化且强大，那会如何呢？诸如 AlphaFlow 之类的流程挖掘工具，就为特征工程提供了切实可行的解决方案。

在人工智能（AI）蓬勃发展的当下，流程挖掘作为一个备受瞩目的概念，正逐渐成为企业优化运营的关键技术。它是利用人工智能和机器学习算法分析业务流程的重要手段，能够帮助企业识别流程中的瓶颈、效率低下之处以及改进机会，进而简化运营、提升效率并推动业务增长。接下来，本文将深入剖析流程挖掘的复杂性、在人工智能领...

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。

人工智能技术的迅猛发展为各行业带来了新的契机，重新定义了卓越运营的标准。借助 AI，企业能够简化并自动化更多活动，同时为客户提供响应迅速且个性化的服务。不过，在大型复杂企业中应用先进技术并非易事。当企业流程涉及数百个价值流、数千名员工以及数百万个任务时，如何精准确定资源投入方向成为一大挑战。

展望未来，AI 与流程挖掘的发展重点将是开发 “特定领域” 和 “特定用例模型”，以全新的方式提升效率和生产力。流程挖掘能够通过识别真实用例，助力生成式 AI 发挥出真正的效能，从而与生成式 AI 形成互补。接下来，让我们一同深入了解 AI 在零售、医疗保险和能源相关垂直领域的应用实例。