AI驱动的流程发现是BPM中的福尔摩斯。AI可以有效地分析大量的运营数据，发现人眼经常忽略的低效率。AI还可以协助流程挖掘，流程挖掘使用技术来确定流程数据如何在您的各个系统中流动。
这个发现阶段至关重要，通过充分了解瓶颈或冗余存在的位置，提供优化运营模型所需的信息。与依赖员工访谈和手动数据分析的传统流程发现方法不同，AI可以以前所未有的速度筛选数据。它可以识别模式、工作流和关系，提供组织流程的全面概述。
在流程发现中使用AI可以节省时间并提供以前无法获得的洞察力，使企业能够确定需要立即改进的领域。
需要注意的是：在许多企业中，许多流程仍然是手动的，流程如何运作的知识掌握在您的员工手中。在这种情况下，AI的作用可能较小。
AI流程映射在发现阶段之后接过接力棒，将洞察转化为可操作的蓝图。AI可以使用机器学习和数据分析可视化工作流程，展示流程如何相互关联以及低效率在何处造成瓶颈。使用AI生成的流程图还有助于保持流程文档的最新状态。
AI帮助流程映射的另一种方式是从大型语言模型中的信息创建通用流程流。许多流程建模工具可以使用AI来开发通用流程图，分析师可以根据您的使用进行自定义。
需要注意的是：AI创建流程图的能力取决于它可以访问的数据。记住AI无法始终将糟粕的数据变废为宝。
一旦您创建了详细的流程图，AI的角色就会扩展到这些流程的日常执行和管理中。AI驱动的监控工具可以实时跟踪关键绩效指标(KPI)，提醒利益相关者注意与预期流程绩效的偏差。这些通知可实现及时干预和纠正措施。报告和预测异常的能力使AI在流程管理中脱颖而出。
AI可以根据历史数据预测潜在的中断和效率低下，使企业能够在问题出现之前主动做出调整。
需要注意的是：虽然AI可以帮助监控KPI并预测问题，但必须将其用作有价值的工具，而不是决策的唯一依据。
AI在BPM中最切实的应用是流程自动化。由AI驱动的机器人流程自动化(RPA)可以接管以前需要数小时人工劳动的重复性、基于规则的任务。从数据输入到客户服务查询，AI驱动的自动化工具可以全天候执行各种任务，准确度无与伦比。这种自动化提高了效率，并让人类员工可以专注于更具战略性的增值活动。
需要注意的是：人工智能驱动的自动化工具可以显著提高效率，但必须谨慎对待潜在的工作流失和对员工士气的负面影响。在人工智能和人类参与之间取得平衡至关重要。
业务流程管理的最后一个方面是持续改进，人工智能也可以在这一领域提供帮助。人工智能通过提供持续的反馈、数据驱动的建议和绩效洞察来促进持续改进。企业通过基于人工智能驱动的反馈循环迭代优化流程来实现持续的增强并推动长期成功。
这种迭代改进过程可确保BPM策略与业务一起发展，与目标和行业标准保持一致。从人工智能中获得的见解可以为未来的业务战略提供信息，确定如何改进现有流程并发现创新和新业务的机会。人工智能可帮助您采取主动的方式进行持续改进，这对于保持竞争力至关重要。
需要注意的是：虽然人工智能对于持续改进很有价值，但平衡人工智能驱动的洞察力和人类的专业知识至关重要，以避免过度依赖人工智能的建议。
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