流程挖掘（Process Mining）是一种通过分析日志数据来发现、监控和改进实际流程的技术。它利用从信息系统、交易日志和数据库中自动收集的事件日志，揭示业务流程的真实执行情况。
随着人AI和大数据技术的快速进步，流程挖掘正变得越来越精准和高效，为企业提供了前所未有的业务洞察力和优化潜能。
自动化流程发现：通过机器学习算法，AI可以从大量的事件日志中自动识别出业务流程模型。这不仅大大减少了手动分析的需要，还能揭示出隐藏的、非规范的流程路径，为流程优化提供了重要的基础。
异常检测与预测分析：利用AI技术，流程挖掘可以有效地识别流程中的异常情况，如瓶颈、延误或欺诈行为，并通过预测分析预见未来的流程表现，帮助企业及时调整策略，避免潜在的风险和损失。
增强的决策支持：结合AI的预测模型和实时数据分析，流程挖掘能为企业提供基于数据的深入见解，支持更加精准和高效的决策制定。这种基于数据的决策支持，对于提升业务性能和客户满意度具有重要意义。
个性化的流程改进：AI技术能够帮助企业根据特定的业务目标和客户需求，定制个性化的流程优化方案。通过学习和分析不同客户群体的行为模式，企业可以设计出更加贴合客户需求的流程，提升服务质量和效率。
随着人工智能技术的不断演进和成熟，流程挖掘的应用领域和能力将进一步扩展，为企业提供更加全面和深入的流程洞察，推动业务流程的创新和优化。
在3月16日由RPA中国主办的【流程挖掘技术与应用发展峰会】上，我们不仅聚焦于当前流程挖掘技术的最新动态，更将展望未来的发展趋势，通过分享丰富的实践案例和成功经验，助力与会者全面把握流程挖掘在现代企业自动化转型中的关键作用和应用价值。
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