许多流程管理公司正在使标记数据来训练所谓的大型流程模型(LPM），以便更准确地分析流程数据。SAP和学术研究人员发布了SAP Signavio学术模型LPM数据集，该数据集收集了数十万个业务模型，主要采用业务流程建模符号。LPM可以部署在许多用例中，例如最佳实践建议、流程分析、内容创建和流程数据增强。
AI技术从客户文档和信函中提取更多数据的方法，以加速招聘、资助和审批流程中的决策。AI还可用于丰富数据洞察力并改善流程结果。AI有助于理解并以对业务有影响力的方式为所有数据带来背景和意义。”
低代码和无代码工具传统上与BPM分析工具相结合，以帮助简化业务重组工作。人工智能正在业务流程管理中实现更多低代码/无代码开发。企业还可以开发和支持仅通过IT基础设施和平台支持即可自动化关键业务流程的应用程序。
网络分析使用图论来理解复杂系统的结构和功能。这些相同的概念可以扩展通过工作网络分析将数据处理到业务中，该分析处理来自会议、电话、即时消息和电子邮件的内容。人工智能可以识别和比较行为和协作模式与公司的期望和最佳实践，以在需要时提高生产力。
人工智能和机器学习模型已经用于自动映射业务流程并识别改进和自动化的机会。制造企业正在使用人工智能系统实时监控其生产线，识别潜在的瓶颈和其他问题，并向操作员推荐纠正措施，从而使生产产量提高了10%。
业务流程分析
业务流程分析传统上由流程专家手动完成BPM中的人工智能可以加速涉及建模、协作、流程挖掘以及风险管理和合规性任务的业务流程分析结果。
尽管聊天机器人和虚拟助手以各种形式存在了近60年，但它们的商业价值在过去十年才得到实现。在生成式人工智能的支持下，自然语言处理(NLP）为聊天机器人和虚拟助手开辟了新的商机，它们可以集成到BPM系统中，以处理查询、指导员工完成流程并改善客户互动。NLP还更擅长分析非结构化数据源（例如客户反馈和社交媒体帖子），以提取有价值的见解。
将客户引导到正确的代理或部门，以减少呼叫等待时间并确保客户获得最佳服务。为代理提供实时帮助，以更快、更有效地解决客户服务问题。分析数据以识别客户情绪、趋势和模式，从而改善客户体验。
在BPM应用程序中部署AI带来的好处伴随着挑战、风险和道德问题，包括：
1.缺乏整体概述。对于生成式AI如何更广泛地促进BPM，尚无共识。
2.生成式AI的弱点。供应商需要以同样的方式解决LLM的准确性、偏见、可重复性、数据隐私和幻觉问题。
3.数据质量。用于训练和操作AI系统的数据必须干净、准确和完整。
4.新的数据风险。需要对组织内部的AI孤岛进行更严格的审查，并了解组织数据的位置、组成和使用方式。
5.缺乏熟练工人。AI和BPM需要专业技能和知识，这将要求在专业培训或雇用具有必要技能的员工方面进行额外投资。
6.担心工作流失。许多组织希望生成AI和自动化技术能够齐头并进，因此他们需要让员工了解情况并处于转型的中心。
7.道德问题。透明度、问责制和负责任的使用以及潜在的偏见只是将AI应用于BPM时的一些道德考虑因素。
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