当流程挖掘遇上 AI 智能体：凡得科技如何让企业流程 “自己跑起来”？
发布时间：2025-07-18
在数字化转型的赛道上，企业总在寻找这样一种能力：既能看清流程里的“淤堵”，又能让系统自己动手 “疏通”。凡得科技以 “流程挖掘 + AI 智能体” 的组合拳，正在把这种能力变成现实 —— 让流程从 “被动优化” 走向 “主动进化”。
从看见问题到解决问题，只差一个智能闭环
流程挖掘技术早已不是新鲜事，它像企业的“流程 CT 机”，能从 ERP、CRM 等系统的日志数据中，还原出端到端流程的真实样貌。某能源集团曾借助凡得科技的流程挖掘工具，发现其跨12 个部门的采购流程中，37% 的时间浪费在 “等待审批” 上，80% 的合同错误源于 “数据孤岛”—— 这些藏在系统深处的问题，此前靠人工排查从未被完整发现。
但对企业来说，“看见问题” 只是第一步。传统流程优化常陷入“知道该改却改不动” 的困境：跨部门协调难、手工操作耗时长、规则变动跟不上…… 而 AI 智能体的加入，恰好补上了 “行动” 这一环。在上述案例中，凡得科技的AI 智能体接过流程挖掘的 “诊断报告” 后，自动启动了一整套行动方案：用自然语言处理技术提取合同关键信息，调用 RPA 工具跨系统核验数据，甚至根据库存动态调整审批优先级，保证合规与效率。
这正是凡得科技“PI+” 战略的核心逻辑：流程挖掘负责 “发现问题”，AI 智能体负责 “解决问题”，二者通过凡得PROCESSX流程智能平台形成 “洞察 - 决策 - 执行 - 优化” 的完整闭环。就像医生既要有精准的体检报告，也要有能落地的治疗方案，企业流程优化也需要 “诊断” 与 “治疗” 的无缝衔接。
流程挖掘的火眼金睛与AI智能体的灵活大脑
要理解这套组合拳的威力，得先看清两个技术引擎的底层能力。
流程挖掘的“火眼金睛”，来自对数据的深度解析。PROCESSX 能同时对接国内外主流数据库以及业务系统，通过Heuristic Miner 等算法，把杂乱的事件日志转化为可视化流程图。比如在制造业的生产流程中，它能精准定位“设备停机等待物料”、“质检反复返工” 等隐性卡点，甚至计算出每个节点的时间损耗占比 —— 这些数据，是 AI 智能体行动的 “导航图”。
而AI 智能体的 “灵活大脑”，则源于其“分析力性”与“学习力”。它不像传统软件那样局限于固定规则，而是能通过自然语言处理理解复杂流程需求，用强化学习沉淀优化经验，为决策提供精准参考。例如在供应链管理中，当流程挖掘发现 “某区域库存周转过慢” 时，AI 智能体会先自主梳理历史销售数据、物流时效记录与区域需求波动规律，定位根因 —— 可能是补货周期与实际需求错配，或是某条物流路线长期拥堵。随后，它会生成多套优化建议：比如将补货频率从每周 2 次调整为按需动态补货，或列出 3 家响应速度更快的备选供应商及其切换成本。这些方案会附带数据支撑的效果预测（如调整后库存周转率预计提升 20%），最终由供应链管理人员结合实际业务场景评估决策。这种 “AI 深度分析 + 人类最终决策” 的模式，既发挥了智能体处理海量数据的优势，又保留了人类对复杂情境的判断灵活性，让流程优化更贴合业务实际。
更关键的是PROCESSX的 “黏合” 作用。它整合了 RPA、低代码等工具，让 AI 智能体的决策能快速落地：比如用 RPA 自动填写跨系统表单，用低代码搭建临时审批通道。这种 “技术拼盘” 能力，让 “流程挖掘发现的问题” 与 “AI 智能体的解决方案” 之间没有任何落地障碍。
不止于效率：那些被重新定义的流程场景
这套解决方案的价值，早已跳出“降本增效” 的单一维度，在凡得科技行业深耕中，生长出贴合场景的 “智慧枝芽”。
在金融行业的个人信贷审批流程中，流程挖掘技术先对“客户申请 - 资料核验 - 风控审核 - 放款” 全链路进行扫描，像解剖显微镜般拆解出37 个细分节点，最终锁定“人工核验重复度高”、“补件通知滞后” 两大卡点 —— 这直接导致平均审批周期长达72 小时，退单率高达 15%。AI 智能体随即以 “决策者” 身份介入：通过自然语言处理自动提取申请资料中的关键信息，联动征信系统完成数据核验，对 “收入稳定、征信良好” 的客户触发 “秒批” 通道；而对资料存疑的申请，则智能分配给资深审核员并标注重点核查项。优化后，审批周期压缩至24 小时，一次性通过率提升至 92%，更通过动态更新的反欺诈模型，将新型欺诈交易识别率提高了 40%。
在制造行业的供应链管理流程中，流程挖掘先打通SAP 系统、供应商管理平台与物流跟踪数据，还原出 “采购下单 - 物料入库 - 生产排期” 的端到端链路，发现 “原材料库存与生产计划脱节” 的核心矛盾 —— 某汽车零部件厂商因此出现30% 的生产线停工等待物料，同时部分零件库存积压超90 天。AI 智能体接过优化接力棒后，启动 “感知 - 调整 - 协同” 模式：基于历史生产数据预测物料需求，自动向供应商推送补货提醒；当物流延迟时，实时调整生产排期并同步至车间 MES 系统；甚至通过数字孪生技术模拟库存周转场景，提前预警积压风险。实施3 个月后，生产线停工时间减少 65%，库存周转率提升 50%，供应链响应速度较行业平均水平快了 3 天。
这些场景诠释了凡得科技“流程挖掘 + AI 智能体” 的协同逻辑：前者像精准的 “问题雷达”，后者则是高效的 “行动中枢”，二者结合让行业痛点从 “被动应对” 转为 “主动化解”，这种组合既能看透数据背后的规律，也能让规律转化为持续生长的行动力。
与凡得同行，让流程成为增长的“隐形引擎”
数字化转型的深水区里，企业拼的早已不是单一技术的应用，而是“发现问题” 与“解决问题” 的协同能力。凡得科技以 “PI+” 战略为支点，用流程挖掘的 “洞察” 与 AI 智能体的 “行动”，正在为更多企业打造流程的 “智能神经系统”。
当采购流程能自动优化审批节点，当生产流程能提前预警设备故障，当客户服务流程能预判需求变化—— 这些曾经的 “理想状态”，正在凡得科技的技术赋能下成为日常。或许正如凡得科技希望的那样：“未来的优秀企业，不需要专人盯着流程跑，因为流程自己就会‘跑’向最优解。”