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独立研究员kartheek.kmtheunique@gmail.com摘要：研究研究了具有重新定义业务流程管理（BPM）的低代码平台的集成AI技术。目前，传统的BPM系统会增加问题，例如复杂性，对手动编码的依赖以及对现代业务变化速度的不敏感性。但是，与低代码平台相结合，AI可以很好地为使用预测分析，智能自动化和简化的决策提供未来解决方案，同时仍然可以访问与之无关的大多数用户。这项研究是上述三个阶段的完成：（1）文献综述识别知识差距并分析了BPM中AI的当前使用； （2）构建使用低代码工具和AI模型优化的建模订单履行过程； （3）评估定性和定量指标，例如成本效率，提高和用户满意度。结果表明，1987年1月的订单处理时间减少了57％，运营成本减少了40％，客户满意度提高了20％。有一些AI模型，例如需求预测和物流优化，这些模型在过程中降低了瓶颈，从而提高了可扩展性。尚未连接到它的大量用户表明，低代码的重要性，例如Microsoft Power Automate和Out Systems，使其能够部署AI解决方案。通过低代码平台的AI集成使BPM创新民主化，为传统的BPM瓶颈提供了可扩展有效的解决方案。的发现证明了这种方法是提高敏捷性和在动态商业环境中的竞争力的有效性。关键字：人工智能（AI），低代码开发平台，业务流程管理（BPM），流程优化，预测分析，智能自动化。介绍在数字时代，企业面临着持续的挑战：不断改善和不断发展组织的流程会导致竞争。如果在人工智能的帮助下，所有这些都可以以更简单的方式工作，执行各种自动化动作并提供有效的决策而无需整个专家程序员团队，该怎么办？这种幻想的想法可能曾经填补了小说小说的页面，但这很快就成为了AI和低代码开发技术的业务流程管理（BPM）的现实。
BPM中的人工智能：通过低代码增强过程优化
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