隨著新技術的迅速發展，業務流程管理（BPM）軟件正朝著一個新的方向發展：iBPM。iBPM是“智能業務流程管理”的縮寫，它涉及到將尖端技術（如機器人流程自動化（robotic Process automation，RPA）和機器學習（machine learning））集成到日常流程中。iBPM的目標是利用尖端技術生成自動化的、有意義的數據分析，從而更好地自動化流程并提高效率。
由于iBPM技術新穎，許多人很難理解iBPM和傳統BPM平臺之間的區別，為什么iBPM比傳統的BPM套件更“智能”？我們會在本篇探討了iBPM與傳統BPM的區別以及這些區別如何影響工作流。
iBPM最大的優勢是編譯來自用戶和集成應用程序的數據，并使用它做出明智的、自動化的決策。這與傳統的BPM軟件有很大的不同。對于傳統的BPM平臺和數據，有兩個常見問題：
傳統的BPM軟件收集了大量關于員工和流程效率的數據。然而，大量的信息卻為管理人員作出決策提供了障礙。大量原始數據需要分析人員將其提取轉化為可用的決策數據，這是件異常困難的事。盡管傳統的BPM平臺通過收集流程和員工效率方面的數據來幫助公司優化工作流，但將數據轉換為結果的時長非常重要。BPM提取數據成為可供參考的決策，其時間跨度過長了。
另一個方面是優化流程中的短板。管理者依靠傳統BPM匯總的數據來對流程提出調整，往往是需要在歷經某一條流程后，才能發現流程過程中的不合理性。雖然它依舊可以找到流程中的不足，同時在時效性上偏于滯后了。
iBPM通過其與尖端技術的可連接性來解決第一個問題，以自動分析數據和優化工作流。將外部技術和應用程序集成到傳統的BPM流程中通常需要一個專門的程序員團隊來構建定制的解決方案。相比之下，iBPM軟件協調多個應用程序，將創新的尖端技術無縫地編織到工作流中。通過將事件處理和預測分析等新技術融入到工作流中，可以大大減少對從流程數據中收集的洞察力采取行動所需的時間。
從洞察力到改進的快速轉換帶來的第二個好處：更好的異常處理和持續的流程優化。iBPM根據實時數據預測問題并相應地改變工作流。這擴展了BPM軟件的范圍，使容易出現異常的流程自動化。它還生成更多關于為不斷改進流程而進行更改的數據。通過這種方式，流程數據不斷地自我反饋，因此工作流會隨著時間的推移而不斷改進。
高級數據處理的影響通過快速改變流程的能力而得到增強。iBPM平臺讓用戶不僅可以選擇通過事件驅動架構自動進行更改，而且還提供低代碼設計接口，即使是非開發人員也可以修改流程。這是一個很大的進步，不像傳統的BPM軟件那樣，需要一個由IT專業人員組成的專門團隊在幾個月內部署流程更改。在iBPM中，技術和非開發人員都可以基于準確的數據對工作流進行修改。因此，公司對IT人員的依賴性降低，他們可以監控流程并體驗更低的成本、風險和部署時間。
iBPM能夠利用最前沿的商業智能技術，同時降低流程開發的障礙，使其成為一個強大的商業模型檢驗工具。iBPM通過與自動化技術的集成，同時生成并執行對增加的數據量的精確分析。結合自由改變流程的功能，業務流程專家可以自由地就業務戰略做出明智的決策。然后，在不冒重大風險的情況下執行這些決定。通過調整技術、數據和戰略，公司可以以更快的速度和更低的成本提高效率。
雖然一些BPM軟件提供商開始實現iBPM功能，但它成為標準還需要幾年時間。使決策和數據分析自動化成為可能的技術尚未完全成熟。然而，隨著商業智能（BI）技術的成熟，BPM軟件將開始類似于真正的iBPM平臺。隨著iBPM在市場上的迅速發展，各種規模的企業都有可能通過智能化的流程自動化和優化來快速轉變業務。
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