流程挖掘（Process Mining）是一種通過分析日志數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)、監(jiān)控和改進實際流程的技術(shù)。它利用從信息系統(tǒng)、交易日志和數(shù)據(jù)庫中自動收集的事件日志，揭示業(yè)務(wù)流程的真實執(zhí)行情況。

隨著人AI和大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速進步，流程挖掘正變得越來越精準和高效，為企業(yè)提供了前所未有的業(yè)務(wù)洞察力和優(yōu)化潛能。

自動化流程發(fā)現(xiàn)：通過機器學習算法，AI可以從大量的事件日志中自動識別出業(yè)務(wù)流程模型。這不僅大大減少了手動分析的需要，還能揭示出隱藏的、非規(guī)范的流程路徑，為流程優(yōu)化提供了重要的基礎(chǔ)。

異常檢測與預(yù)測分析：利用AI技術(shù)，流程挖掘可以有效地識別流程中的異常情況，如瓶頸、延誤或欺詐行為，并通過預(yù)測分析預(yù)見未來的流程表現(xiàn)，幫助企業(yè)及時調(diào)整策略，避免潛在的風險和損失。

增強的決策支持：結(jié)合AI的預(yù)測模型和實時數(shù)據(jù)分析，流程挖掘能為企業(yè)提供基于數(shù)據(jù)的深入見解，支持更加精準和高效的決策制定。這種基于數(shù)據(jù)的決策支持，對于提升業(yè)務(wù)性能和客戶滿意度具有重要意義。

個性化的流程改進：AI技術(shù)能夠幫助企業(yè)根據(jù)特定的業(yè)務(wù)目標和客戶需求，定制個性化的流程優(yōu)化方案。通過學習和分析不同客戶群體的行為模式，企業(yè)可以設(shè)計出更加貼合客戶需求的流程，提升服務(wù)質(zhì)量和效率。

隨著人工智能技術(shù)的不斷演進和成熟，流程挖掘的應(yīng)用領(lǐng)域和能力將進一步擴展，為企業(yè)提供更加全面和深入的流程洞察，推動業(yè)務(wù)流程的創(chuàng)新和優(yōu)化。

在3月16日由RPA中國主辦的【流程挖掘技術(shù)與應(yīng)用發(fā)展峰會】上，我們不僅聚焦于當前流程挖掘技術(shù)的最新動態(tài)，更將展望未來的發(fā)展趨勢，通過分享豐富的實踐案例和成功經(jīng)驗，助力與會者全面把握流程挖掘在現(xiàn)代企業(yè)自動化轉(zhuǎn)型中的關(guān)鍵作用和應(yīng)用價值。

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