借助人工智能（AI），流程管理从业人员可以最大限度地提高业务流程管理的效率和价值。在处理庞大而复杂的数据集并从中提炼出可执行的建议时，人类的能力终究会达到极限。因此，AI在以下领域尤其具有优势：
AI可以通过分析历史流程数据来支持流程模拟。借助机器学习和深度学习，AI算法可以识别流程数据中的模式和依赖关系，并将其整合到模拟模型中。在该模拟模型中，可以模拟和测试各种场景和流程变体。这使得企业能够计算关键绩效指标 (KPI)，例如流程成本和交付周期，并识别瓶颈，提前评估流程变更的影响。他们可以快速了解每个流程步骤的持续时间、流程中出现延迟的位置、流程步骤的执行频率以及各个步骤和整个流程的成本。通过调整参数，可以模拟各种用例，从而在不消耗实际资源的情况下开发出最佳方案。借助AI，可以对不同流程变量之间特别复杂的关联和交互进行建模，从而有助于更好地理解流程。总而言之，企业可以更好地了解其流程，识别风险和机遇，并做出明智的决策。
AI还可以支持流程挖掘中业务流程的分析、可视化和改进。一个可能的应用是自动化流程发现。AI可以通过分析来自各种源系统（例如 CRM 或 ERP 系统）的数据，帮助自动识别和建模流程。通过分析这些源的日志数据或事件日志，AI可以识别模式和关系，从而可视化流程并识别各个步骤。
基于这些数据，AI还可以通过发现异常活动、延迟或错误来检测与既定流程的偏差。这使公司能够及时发现并解决潜在问题。除了流程偏差之外，AI还可以发现业务流程中的弱点、冗余和瓶颈，并为流程优化提供建议。
AI驱动的流程挖掘的一个显著优势在于，它可以实时监控流程，而不仅仅是在流程完成后进行分析。通过实时监控，公司可以获得有关流程状态的最新信息，并在必要时立即进行干预，以解决问题或抓住机遇。
AI在流程自动化领域也扮演着日益重要的角色。利用AI技术开发智能体，可以对自动化序列进行编程，从而执行手动、重复性且基于规则的工作流程。这些智能体能够独立处理通常由员工完成的任务，显著加快流程速度、降低成本并最大限度地减少错误。这也有助于员工专注于更具挑战性的任务，并更有效地利用人力资源。
诸如提交休假申请、处理发票收据、准备员工入职流程以及审核采购询价等工作流程都可以通过这种方法实现自动化。随着AI和机器学习领域的不断进步和发展，不仅可以自动化简单的单维流程，还可以自动化涉及多个利益相关者、部门和各种系统的复杂端到端流程。
只有少数员工对公司目前的决策方式感到满意。这是因为重大决策往往耗时费力，且涉及多方利益相关者。AI可以通过提供丰富的信息、模拟不同的决策场景或提出最优决策建议来支持复杂的决策过程。它可以处理来自内部和外部的结构化和非结构化数据，提取所有必要信息以识别与决策过程相关的模式。这使得决策者能够做出更明智的决策，并考虑潜在的风险或影响。
甚至可以使用 AI 实现流程决策的自动化，无需人工干预。基于预定义的规则、模式或算法，AI 可以自主做出决策并触发相应的操作。最终结果是：减少错误，加快决策速度。
AI 的另一个应用领域是流程和风险预测。为此，需要收集和分析流程和结果的历史数据，以识别其中的模式和趋势。然后，利用这些信息来预测流程未来的发展趋势。例如，这使得企业能够主动发现并解决瓶颈问题，避免流程延误。其典型应用包括：
1.检测金融和保险行业的信用风险和欺诈活动。
2.在供应链管理中确定定价策略、预测销售量和最佳库存水平。
3.预测机器何时需要维修或更换。
4.识别潜在求职者，降低员工流动率，提高员工敬业度。
5.及早发现不满意的客户，并采取相应的应对措施。
总而言之，AI能够实现积极主动、具有前瞻性的方法。它还能帮助企业更快地响应市场变化和需求，并相应地调整流程。
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