流程挖掘（Process Mining）是一種通過分析日志數據來發現、監控和改進實際流程的技術。它利用從信息系統、交易日志和數據庫中自動收集的事件日志，揭示業務流程的真實執行情況。

隨著人AI和大數據技術的快速進步，流程挖掘正變得越來越精準和高效，為企業提供了前所未有的業務洞察力和優化潛能。

自動化流程發現：通過機器學習算法，AI可以從大量的事件日志中自動識別出業務流程模型。這不僅大大減少了手動分析的需要，還能揭示出隱藏的、非規范的流程路徑，為流程優化提供了重要的基礎。

異常檢測與預測分析：利用AI技術，流程挖掘可以有效地識別流程中的異常情況，如瓶頸、延誤或欺詐行為，并通過預測分析預見未來的流程表現，幫助企業及時調整策略，避免潛在的風險和損失。

增強的決策支持：結合AI的預測模型和實時數據分析，流程挖掘能為企業提供基于數據的深入見解，支持更加精準和高效的決策制定。這種基于數據的決策支持，對于提升業務性能和客戶滿意度具有重要意義。

個性化的流程改進：AI技術能夠幫助企業根據特定的業務目標和客戶需求，定制個性化的流程優化方案。通過學習和分析不同客戶群體的行為模式，企業可以設計出更加貼合客戶需求的流程，提升服務質量和效率。

隨著人工智能技術的不斷演進和成熟，流程挖掘的應用領域和能力將進一步擴展，為企業提供更加全面和深入的流程洞察，推動業務流程的創新和優化。

在3月16日由RPA中國主辦的【流程挖掘技術與應用發展峰會】上，我們不僅聚焦于當前流程挖掘技術的最新動態，更將展望未來的發展趨勢，通過分享豐富的實踐案例和成功經驗，助力與會者全面把握流程挖掘在現代企業自動化轉型中的關鍵作用和應用價值。

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