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人工智能开启自主业务流程管理新时代

ArXiv AI•2026年1月28日 05:00•research▸

research #agent 🔬 Research|分析: 2026年1月28日 05:02•

发布: 2026年1月28日 05:00

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•ArXiv AI

分析

本文提出了 Agentic 业务流程管理系统 (A-BPMS) 的激动人心的愿景，有望彻底改变企业的运营方式。通过整合自主性、推理和学习，这些系统有望超越简单的自动化，利用数据驱动的方法来优化性能并重新定义流程边界。

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"本文提出了 Agentic 业务流程管理系统 (A-BPMS) 的架构愿景：一种将自主性、推理和学习整合到流程管理和执行中的新型平台。"

A

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* 根据版权法第32条进行合法引用。

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流程分析：数据驱动的业务流程管理

ArXiv•2025年12月23日 19:05•Research▸

Research #Process Analytics 🔬 Research|分析: 2026年1月10日 07:57•

发布: 2025年12月23日 19:05

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•ArXiv

分析

这篇文章侧重于数据驱动的业务流程管理，表明其重点在于利用数据分析来提高效率和决策能力。这种方法突出了在运营绩效方面取得重大进展的潜力。

要点与引用▶

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"The context implies the article is derived from ArXiv, indicating a potential research-oriented perspective."

A

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* 根据版权法第32条进行合法引用。

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增强流程挖掘：SPICE库提升预测可重复性

ArXiv•2025年12月18日 16:18•Research▸

Research #Process Mining 🔬 Research|分析: 2026年1月10日 09:58•

发布: 2025年12月18日 16:18

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这篇ArXiv文章重点介绍了SPICE的开发，这是一个旨在提高预测流程挖掘可重复性的深度学习库。对可重复性的关注对于流程挖掘技术的进步和实际应用至关重要。

要点与引用▶

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"SPICE is a deep learning library."

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* 根据版权法第32条进行合法引用。

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