如果您已经使用过业务流程管理（BPM）软件来支持工作流，那么您可能已经认识到了它的好处。它可以大量减少文书工作、更有效地使用资源和改善业务结果。使用BPM软件，对度量的访问以及对流程修改和优化，都有非常大的好处。
现在，想象一下，如果可以使用结合流程数据和精细决策的技术来实现自动优化流程呢？当您执行每个案例，您的流程也会随之变得更加强大。事实上， BPM软件与机器学习相互配对，就可以实现这一点。
机器学习是近年来逐渐成熟的人工智能领域的一部分。它由使用机器数据计算改进和模式的算法组成，创建流程优化且持续进行正反馈的循环。现有的机器学习工具已经准备了与BPM应用程序结合实现的库，以便立即开始改进流程。
BPM软件已经收集并存储了每个案例生成的详细流程信息。这些信息与机器学习相结合，流程数据就可以通过识别，随着流程的推进，在流程过程中实现决策。通过机器学习驱动的流程检测模式，能够快速短暂地做出计算和选择，这个过程远比人类所花费的时间短得多，能大幅度提高效率。销售预测、消费者需求和欺诈检测是目前机器学习应用于BPM软件自动化流程的几种方法。这些方法可以应用到电商、金融征信行业、制造业等多种行业。
目前，谷歌、百度、阿里云都提供机器学习的库，您可以根据需要进行选择。这些库的特征是关联规则学习、分类、回归、聚类、度量、神经网络、特征提取、预处理和交叉验证。通过BPM平台中启用的自定义插件在业务流程中实现这些特性，以分析流程数据。通常一行代码就足以开启分析工作流，而每次运行一个案例并生成流程数据时，业务流程模式及其改进会变得更加精确。同时，这些学习库提供强大的API端口，这些端口允许BPM使用机器学习来执行图像、语音和语言识别。此外，将这些API端口集成到流程中，能够帮助BPM软件在自动化流程中利用这些功能。
有了这样的机器学习库，增强自动化流程的能力就近在咫尺了。无论是阿里还是百度API将机器学习集成到您的流程中，可以进一步帮助您的公司实现流程优化。我们也能看到机器学习与BPM在企业中发挥的力量，未来不远，未来已来。
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