9月22日，望繁信科技首屆PRO_大會在廣州圓滿舉行，望繁信科技聯(lián)合創(chuàng)始人&CTO李進峰博士在大會主論壇帶來了《再突破——流程挖掘算法的革新和調(diào)優(yōu)》的精彩分享，向大家詳細介紹了數(shù)字北極星3.0以及流程資產(chǎn)等新功能背后的核心技術。

01

創(chuàng)新流程資產(chǎn)挖掘圖算法

為中國企業(yè)自研業(yè)務流程資產(chǎn)標準

BPMN作為業(yè)務流程建模的國際標準，為業(yè)務流程設計與流程實現(xiàn)之間搭建了一條標準化橋梁，能有效打破業(yè)務與IT之間的溝通壁壘。但對于國內(nèi)企業(yè)來說，BPMN可能過于復雜或技術導向，例如一個非常簡單的采購流程，都需要添加特別多的+號網(wǎng)關和XX網(wǎng)關等，到最后往往會導致流程圖表變得難以讀懂，這對非專業(yè)用戶來說顯得不夠友好。

為此，望繁信科技專門針對中國企業(yè)的實際需求和痛點，開創(chuàng)了一種更簡單、清晰的流程圖標準。

李進峰博士強調(diào)，為了輸出這樣清晰易懂的，符合國內(nèi)企業(yè)文化管理和業(yè)務協(xié)作習慣的流程資產(chǎn)圖，望繁信科技投入大量精力自研了一套流程資產(chǎn)挖掘圖算法，專門挖掘流程圖上的各種元素，例如協(xié)作框、返入返出、自循環(huán)、決策節(jié)點以及決策節(jié)點上的條件等等，此外還開發(fā)了橫向和縱向相交錯的節(jié)點分層算法，以確保流程圖從上到下、從左到右都能一目了然地展示。

在中國企業(yè)的管理理念中，特別強調(diào)“權責對等”原則。因此，在設計流程資產(chǎn)圖的過程中，數(shù)字北極星3.0精心為每個活動節(jié)點配置了角色標識，確保每一環(huán)節(jié)都有清晰的責任歸屬。這背后歸功于望繁信科技開發(fā)的角色挖掘算法，通過深度分析業(yè)務數(shù)據(jù)，能自動挖掘出每個活動潛在的責任角色。

同時，流程資產(chǎn)還允許用戶一鍵快速地將“橫向瀑布圖”轉變?yōu)榇蠹曳浅Ｊ煜さ摹坝镜缊D”，這種轉換由算法自動完成。 泳道圖的特點是每個角色占一個泳道，并按照特定的順序排列，為了使得最終的泳道圖中的連線盡可能簡短，并最大程度減少交叉，望繁信科技開發(fā)了多種算法，如錯層排序算法、泳道相鄰節(jié)點排序算法、組合優(yōu)化算法等。這些算法不僅使泳道顯示更為優(yōu)化，同時也讓流程圖更加清晰易讀。

在發(fā)言中，李進峰表示，望繁信科技計劃將這套流程圖生成的源代碼開源，以便真正服務于中國企業(yè)，“我們期待通過這個舉措，能夠幫助更多的企業(yè)更好地理解和管理他們的業(yè)務流程”。

02

流程智能大模型全面加持

助力企業(yè)極速地獲知全面的流程信息

數(shù)字北極星3.0在本次升級中上線了很多新功能，包括流程合規(guī)分析、流程仿真分析、流程根因分析等，望繁信科技開發(fā)了一系列先進的算法和技術，通過流程挖掘引擎驅(qū)動來實現(xiàn)這些功能。例如，打造了一個條件約束的并行一致性檢驗算法，它可以實時在線進行一致性檢驗，并保證了極高的精度；通過利用歷史數(shù)據(jù)背后的統(tǒng)計分布來構建仿真模擬的場景，并運用多種統(tǒng)計分布模型，如卡方分布、Beta分布、高斯分布、幾何分布等，以確保所構建的仿真場景更加接近現(xiàn)實；并使用了一些傳統(tǒng)的機器學習算法和推薦協(xié)同過濾算法進行根因分析。

望繁信科技流程資產(chǎn)和流程挖掘引擎之間具有深度關聯(lián)性：流程挖掘引擎可以實時監(jiān)控企業(yè)業(yè)務流程的顯著變化，并將這些變化通知流程資產(chǎn)。流程資產(chǎn)則通過圖優(yōu)化算法，將這些變化標注在流程圖上，并交由Process Owner進行二次確認。一旦確認，這些變化就會固定在流程資產(chǎn)中，然后再被推送回流程挖掘引擎進行進一步的分析。

李進峰博士提出，利用流程資產(chǎn)和流程挖掘引擎，企業(yè)可以獲取所有與流程相關的加工過的信息（非原始數(shù)據(jù)），把這些全量信息輸入給流程大模型，使其成為理解企業(yè)業(yè)務流程的專家，那么企業(yè)的任何流程問題都可以通過詢問這個大模型來得到答案；為了給大模型提供高質(zhì)量的流程訓練數(shù)據(jù)，望繁信科技團隊自研了流程大模型精調(diào)語料智能歸納引擎，它使用了語料智能分類、流程信息依賴關聯(lián)等算法，整理和分類訓練數(shù)據(jù)，并挖掘流程信息中的關聯(lián)性，并將這些信息存儲在定制的圖數(shù)據(jù)庫中，進而生成標準化、結構化的訓練語料。

除了望繁信科技自己打造的流程大模型外，數(shù)字北極星3.0還可以對接市面上流行的業(yè)務大模型，如百度文心一言、華為盤古、阿里通義千問、騰訊混元、ChatGPT等等。如此，在大模型的支持下，流程智能就能助力企業(yè)極速地獲知全面的流程信息。

03

靈活部署應對數(shù)據(jù)保護挑戰(zhàn)

為企業(yè)數(shù)字化轉型筑牢安全基石

最后，李進峰博士談到了望繁信科技為保障中國企業(yè)數(shù)據(jù)安全而做出的努力。海外的SaaS軟件通常部署在公有云上，一旦有功能更新，僅需在公有云上進行迭代，所有用戶即可實時享受到最新功能。但在中國，考慮到軟件和數(shù)據(jù)安全性問題，大多數(shù)企業(yè)選擇在私有云上部署，包括各種中間件、前端服務、后端服務、計算服務和算法服務等。對于這些企業(yè)來說，一旦軟件部署完畢，再進行更新就變得困難，因為他們對軟件安全性的要求極高，需要進行安全測試，滲透測試，漏洞測試等，最后往往選擇繼續(xù)使用已安裝的老版本。

為了讓中國企業(yè)能夠?qū)崟r體驗到最新功能，望繁信科技提出了一種私有云和公有云分離的方案。在這個方案中，私有云部署流程挖掘計算引擎包并存儲企業(yè)所有數(shù)據(jù)，所有計算過程都在企業(yè)內(nèi)部完成；而公有云則負責部署所有功能，包括前端應用、中間件等，任何軟件更新只需在公有云進行即可，從而讓用戶能實時使用最新的功能。

同時，為了讓用戶更加放心，望繁信科技在私有云上專門增加了數(shù)據(jù)審計功能，監(jiān)控企業(yè)數(shù)據(jù)的出入，保障數(shù)據(jù)安全，更好地為企業(yè)解決后顧之憂。

審核編輯 黃宇