在数字化飞速发展的当下，流程挖掘和生成式人工智能作为两项极具影响力的技术，正深刻变革着数据科学领域。流程挖掘聚焦于从事件日志里提取知识，助力深入理解业务流程；生成式人工智能则着重依据现有模式创建全新的数据实例。二者的有机结合，有望在流程挖掘项目中释放出巨大价值。
数字科学在运用生成式人工智能开展流程挖掘的过程中扮演着关键角色，它为海量数据的分析与解读奠定了基础，让企业能够发现潜藏的模式、效率低下之处以及改进的契机。数字专家借助生成式人工智能的强大能力，得以增强自身分析实力，从流程挖掘方法中获取更具价值的见解。
在竞争激烈的商业环境里，企业始终在探寻优化流程、降低成本和提升效率的途径。运用生成式人工智能进行流程挖掘，为达成这些目标提供了独特契机，它能让企业更透彻地了解流程的实际运作方式，精准定位需要优化的领域。这项技术助力企业推进数字化转型，简化运营流程，为客户创造更优质的成果。
企业在流程挖掘中运用生成式人工智能，可收获诸多显著优势：
1.精准定位问题：能够精准识别流程里的瓶颈和效率低下环节，还能依据历史数据预测未来的流程走向。
2.优化资源配置：实现资源的合理分配，有效降低成本，同时提升合规性与风险管理水平。
3.提升客户体验：通过消除流程中的延迟或错误，显著增强客户体验，提升客户满意度。
流程挖掘是一种以数据为驱动的方法，通过分析运营流程产生的事件日志，来提升业务绩效。它并非关注流程设计的执行方式，而是致力于通过对事件数据的研究，揭示流程实际的执行情况。借助这种方法，企业可以发现运营工作流程中的低效率问题、瓶颈以及合规性隐患。
1.流程发现：该技术主要从事件日志中提取与流程相关的知识。例如，企业通过分析事件日志中记录的时间戳和活动，能够直观地可视化并深入理解流程内的活动顺序，从而发现流程中的潜在问题。
2.一致性检查：企业运用此技术，将流程的实际执行情况与预期模型进行对比，一旦发现与已定义流程存在偏差或不合规的情况，便能及时识别并加以解决，确保流程的合规性和高效运行。
3.流程增强：流程挖掘能够依据对现实世界数据的洞察，确定需要改进的领域，进而推动现有流程的优化和完善，提升流程的整体效能。
事件日志对于挖掘业务流程中的关键洞察至关重要，其中包含了任务执行方式、参与人员以及每项活动所需时间等宝贵信息。而且，流程挖掘具备处理结构化和非结构化数据的能力，使其在应对各类企业数据时都能灵活运用。比如在客户服务场景中，事件日志能展示解决客户查询的平均耗时，或者识别投诉处理过程中的重复模式；在制造业，这些日志能呈现生产交付周期的相关信息，并指出通常出现延迟的环节。
流程挖掘为企业提供了一种切实可行的途径，使其能够借助现实世界的事件数据深入了解自身运营状况，获取可操作性的洞察，从而推动运营效率和效力的提升。近期的研究也进一步凸显了流程挖掘的重要性，强调了它在解决复杂挑战和优化决策过程方面的巨大潜力。
人工智能（AI）已经彻底改变了企业分析和利用数据的方式，当它与流程挖掘相结合时，为提升运营效率开辟了全新的可能性。尤其是生成式人工智能，在推进流程挖掘方面发挥着关键作用，主要体现在增强分析能力和实现业务自动化两个方面。
生成式人工智能通过运用机器学习算法分析事件数据，识别业务流程中的模式，与流程挖掘产生紧密交集。企业借助生成式人工智能模型，能够更深入地洞察自身运营工作流程，发现隐藏的低效率问题和改进机会。例如，在供应链管理流程中，生成式人工智能可以对物流运输、库存管理等环节的事件数据进行分析，找出可能导致延误或成本增加的潜在因素，为企业优化供应链提供有力依据。
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