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。
2023年，流程挖掘因其对运营透明度的重要意义，获得了关键认可，Gartner 将其视为业务流程管理（BPM）领域的新要素，并发布了首个关于流程挖掘平台的能力象限，推介市场上的优质工具，引发了创新解决方案的激烈竞争。到了2024年，我们见证了一场围绕打造终极流程挖掘解决方案，尤其是基于人工智能（AI...
在当下快速变化的数字时代，企业都在积极探寻能够精简运营流程、提升生产力并保持竞争优势的有效策略。人工智能（AI），尤其是下一代的生成式人工智能（GEN AI），成为了引领这一变革的关键技术。在众多受 AI 影响的领域中，流程挖掘人工智能和流程发现脱颖而出，吸引了众多关注数字化转型者的目光。
在当今AI时代，生成式和预测式人工智能在流程管理领域的作用日益凸显，尤其是与流程挖掘之间存在着紧密且复杂的联系。尽管这两种人工智能技术将给流程管理带来重大变革，但专用的流程挖掘方法依旧不可或缺。企业在探索复杂的人工智能和机器学习应用之前，掌握基本的流程挖掘技术是关键。
AI在业务流程自动化的流程挖掘分析中扮演了重要角色，通过数据驱动、智能分析和自动化优化，显著提升流程设计的效率与效果。以下是AI在不同阶段的具体应用场景和优势
在新技术浪潮的冲击下，传统企业面临着严峻挑战。敏锐的企业能够捕捉商机，积极拥抱新技术实现转型升级；而反应滞后的企业则可能错失弯道超车的机会，逐渐被市场淘汰。随着 OpenAI 和 DeepSeek 等新技术的发布，传统制造业迎来了新的变革契机。
在数字化时代，企业若想在激烈的市场竞争中脱颖而出，实现从数据洞察到行动优化的闭环至关重要。而 AI 技术的飞速发展，为企业达成这一目标提供了强大助力。下面将详细阐述 AI 在企业流程分析中的关键作用，以及企业利用 AI 技术进行流程分析的具体步骤与应用方法。
集成产品开发的一个关键部分是项目管理（PM），它在许多文档中都有涉及，但很少有企业进行过探讨。大多数团队都有自己的项目管理解决方案，无论是单独的方法论，还是实现这些解决方案的工具。不起眼的待办事项列表或白板上的便签看板。甚至是每个人都会使用的Excel也可以作为项目管理的工具。
