人工智能和流程智能

企业正在利用人工智能来应对当今的挑战，而流程智能对于有效的企业人工智能至关重要。企业面临的宏观问题、流程挖掘和流程智能在人工智能的作用作用下，可以成为企业成功的关键。

人工智能面对利润压缩的时代

从当今的市场来看，去全球化而导致的供应链变化让各行业的利润明显压缩。人口动态的不足和人口老龄化也让企业失去了原本的活力。

但是流程智能和AI智能体等技术的应用，能够帮助企业应对这一新形式。在未来，企业的“决策速度”对企业的发展就显得越来越重要了。AI智能体可以快速做出决策。事实上，机器每秒可以做出数百甚至数千个决策。随着时间的推移，能够做出更快、更精确决策的企业将拥有指数级的优势并获胜。

然而，人工智能模型需要改进，人类决策仍然至关重要。目前的 LLM（大型语言模型）可以提供 85%-95% 的准确率。但这还不够好。没有一个企业会认为 85%的准确率对客户体验有好处。谁希望遭到客户的投诉呢？谁希望因为不准确而造成供应链断链呢？有哪个金融企业希望承担错误决策中的法律风险呢？为了获得最后的 15%准确率，企业不仅需要更多数据，还需要正确类型的数据——来自流程智能的数据。同时，企业需要确定如何将人纳入流程。未来你我都会问的最重要的问题不是‘我们要在哪里实现自动化？而是‘我们何时何地在流程中引入人？’因为我们永远无法达到 95% 或 99% 的准确率，所以我们必须知道何时应该用到人的判断。”

流程智能使企业AI变得有效

AI 实施中对上下文的迫切需求，这要求每一个想参与到AI变革的企业都建立关乎自身业务流程的知识库。企业没有一个集中存放有关业务流程的高质量信息的地方。而那些 AI 智能体就不知道应用哪些信息来帮助您和您的客户。

消费类型的人工智能之所以有效，是因为它既拥有丰富的数据可供训练（书籍、文章、网页），又拥有理解所有这些原始数据点如何相互关联所必需的背景（百科、在线档案等）。但企业往往不是这样，因为企业有大量来自业务系统（ERP、CRM 等）的原始数据，但没有像百科那样的参考资料来连接所有这些不同的信息。流程智能提供了这种连接——这是实现有效企业人工智能所必需的独特业务背景。

BPM从流程出发，构建了一个与系统无关的业务数字孪生，并将其与企业运营的独特业务背景结合起来。BPM可以显示了业务的运行方式以及哪些地方和如何可以运行得更好。例如，它使企业能够回答诸如“哪些订单容易延迟交付？”和“延迟交付如何影响客户满意度？”之类的问题。它为业务执行的方向和进准度提供了明确的标准。

这些流程洞察提供给企业现有的 AI 工具集，包括智能体、驾驶舱和应用程序。它还使用这种上下文来支持自己的AI 应用程序和自定义 AI 解决方案。