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。