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...