如果您已經使用過業務流程管理（BPM）軟件來支持工作流，那么您可能已經認識到了它的好處。它可以大量減少文書工作、更有效地使用資源和改善業務結果。使用BPM軟件，對度量的訪問以及對流程修改和優化，都有非常大的好處。
現在，想象一下，如果可以使用結合流程數據和精細決策的技術來實現自動優化流程呢？當您執行每個案例，您的流程也會隨之變得更加強大。事實上， BPM軟件與機器學習相互配對，就可以實現這一點。
機器學習是近年來逐漸成熟的人工智能領域的一部分。它由使用機器數據計算改進和模式的算法組成，創建流程優化且持續進行正反饋的循環。現有的機器學習工具已經準備了與BPM應用程序結合實現的庫，以便立即開始改進流程。
BPM軟件已經收集并存儲了每個案例生成的詳細流程信息。這些信息與機器學習相結合，流程數據就可以通過識別，隨著流程的推進，在流程過程中實現決策。通過機器學習驅動的流程檢測模式，能夠快速短暫地做出計算和選擇，這個過程遠比人類所花費的時間短得多，能大幅度提高效率。銷售預測、消費者需求和欺詐檢測是目前機器學習應用于BPM軟件自動化流程的幾種方法。這些方法可以應用到電商、金融征信行業、制造業等多種行業。
目前，谷歌、百度、阿里云都提供機器學習的庫，您可以根據需要進行選擇。這些庫的特征是關聯規則學習、分類、回歸、聚類、度量、神經網絡、特征提取、預處理和交叉驗證。通過BPM平臺中啟用的自定義插件在業務流程中實現這些特性，以分析流程數據。通常一行代碼就足以開啟分析工作流，而每次運行一個案例并生成流程數據時，業務流程模式及其改進會變得更加精確。同時，這些學習庫提供強大的API端口，這些端口允許BPM使用機器學習來執行圖像、語音和語言識別。此外，將這些API端口集成到流程中，能夠幫助BPM軟件在自動化流程中利用這些功能。
有了這樣的機器學習庫，增強自動化流程的能力就近在咫尺了。無論是阿里還是百度API將機器學習集成到您的流程中，可以進一步幫助您的公司實現流程優化。我們也能看到機器學習與BPM在企業中發揮的力量，未來不遠，未來已來。
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