在数字化变革的浪潮中，全球企业都在积极寻求提升自身 AI 能力的路径。无论是致力于实现业务流程自动化，还是期望通过数据分析获取更深入的洞察，亦或是希望更高效地与客户和员工互动，人工智能都成为了企业关注的焦点。随着 AI 技术的不断演进，世界各地的企业纷纷借助人工智能和机器学习（ML），力求变革运营模式，提升竞争力。
生成式人工智能（Gen AI）和大型语言模型（LLM），如广为人知的 ChatGPT 的问世，更是加剧了能够创造商业价值的 AI 用例之间的竞争。麦肯锡最新的全球 AI 现状调查显示，在 Gen AI 出现不到一年的时间里，已有三分之一的企业在至少一个业务功能中应用它。此外，由于Gen AI 的显著进步，40% 的企业计划加大对人工智能的整体投资。
然而，要实现真正有价值的企业转型，人工智能并非单打独斗，它需要得力的合作伙伴，而流程智能正是理想之选。有了流程智能的助力，流程不仅能够顺畅运行，更能为企业创造价值。流程智能就像是企业运营的 “透视镜”，能够清晰呈现业务流程在各个部门、各个系统中的交互与影响。
人工智能蕴含着巨大的发展潜力，但要充分释放这一潜力，孤立使用显然不可行。
可靠性问题（或可靠性缺失）是困扰人工智能的一大难题。人工智能常常将错误信息当作事实陈述，这一现象被称为 “幻觉”，严重影响了其应用的可靠性。时效性同样是一个不容忽视的潜在问题。训练和部署 LLM 往往需要耗费数月时间，尽管像 ChatGPT 这样的模型已升级为能在实时数据上运行，但仍难以确保其使用的是最新见解。此外，安全性也是一个关键问题。当企业使用客户数据训练 AI 和 LLM 时，存在将这些敏感信息泄露给模型用户的风险。
当人工智能与流程挖掘深度结合时，情况则大为改观，这些问题有望得到有效克服，从而真正推动业务转型。流程挖掘能够生成准确且最新的流程数据（即流程智能），为人工智能提供坚实的数据支持。流程智能将 AI 的响应融入流程环境，基于最新信息保障响应的准确性和时效性，并且使用事件日志数据，而非客户数据等敏感信息，有效避免了隐私和安全隐患。
流程智能让人工智能能够深入理解任何业务流程，进而使用业务领域的专业语言进行交互。它为复杂的 AI 解决方案提供了强大的支持层，逐步取代像机器人流程自动化（RPA）或基于商业智能的简单规则自动化系统。当流程智能为 LLM 提供信息时，模型的响应将变得更加智能、快速和准确，企业得以在明确价值的基础上做出决策并采取行动，有力推动企业数字化转型。
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