流程自动化已存在数十年，但其技术框架下的工具却在过去几年中成倍增长。机器人流程自动化(RPA)是处理简单日常任务的早期工具，如今仍然是智能自动化工具库中不可或缺的强大工具。但随着AI智能体、业务规则和工作流编排等技术的出现，它们为流程自动化套件带来了新的功能。
如今，各种类型的AI智能体层出不穷，从处理简单请求的智能体到处理战略决策的智能体，不一而足。对于企业来说，选择什么样的AI智能体，成为一个重要课题。依据我们的经验，AI智能体遵循企业流程管理的规则，能够更快速地帮助企业运用AI智能体实现转型。
AI智能体曾有望带来革命，但早期试点项目却鲜有大规模落地。如今，这些AI智能体嵌入到流程中，将安全性和治理与高价值产出完美结合。它们可跨组织扩展，并随着时间的推移带来可衡量的影响。
AI智能体功能强大。它们可以自主做出工作流程相关的决策，例如解读客户问询、处理索赔以及完成复杂的管理任务。但也有一些注意事项，AI智能体必须在编排层内运行，以便在需要时允许人工干预。并且，它们必须建立在坚实的基础之上，以确保有效性、安全性和可扩展性。
当DeepSeek登上头条新闻时，许多人将人工智能与简单的聊天机器人划等号。这样理解对吗？好像也没错。但如果仅仅用AI智能体限于执行孤立的任务和虚拟助手，它们都未能充分发挥其潜力。
由LLM驱动的人工智能(AI智能体)正在变革业务流程自动化(BPA)。这些AI智能体通过学习、适应和做出高质量的实时决策，将静态工作流程转化为动态流程。有两种实施路径，我们称之为“棕地自动化”（增强现有系统）和“绿地自动化”（从头构建新流程）。两种实施方法需要了解企业情况，选择合适的方法，并如何最大...
AI智能体具有卓越的多功能性，能够改进现有系统，同时创造从头设计新工作流程的机会。为了充分发挥其潜力，企业必须评估两种不同的方法：增强现有工作流程和从头构建变革性流程。
在流程挖掘领域，分析事件日志并发现低效之处是实现运营优化的关键步骤。像 GPT-4 这样的大型语言模型 (LLM) 显著提升了自动化这些复杂数据流程并从中提取洞察的能力。然而，创建一支分析智能体的团队，可以提供一种更加结构化和高效的方式来处理重复性任务、生成洞察并自动化决策流程。
流程挖掘是一种将专门的算法应用于事件日志数据，以识别趋势、模式和流程展开细节的技术。它将数据科学与流程分析相结合，以发现、验证和改进工作流程。通过挖掘信息系统中的日志数据，企业可以了解其流程的绩效，从而发现瓶颈和需要改进的领域。
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业务流程自动化 (BPA) 是指利用技术简化和自动化业务流程中的重复性手动任务。这包括自动化工作流程、数据录入和其他常规任务，以提高效率、减少错误并降低成本。
