[论文解读] AI-Augmented Business Process Management Systems: A Research Manifesto
本宣言提出将人工智能增强型业务流程管理系统（ABPMSs）作为智能、可信的系统，利用人工智能实现业务流程的自主适应与优化，同时保持可解释性与人工监督。该宣言描绘了ABPMSs的愿景：能够基于流程数据进行推理，强制执行操作约束，并通过先进的自然语言处理与机器学习技术，实现主动、对话式的用户交互。
AI-Augmented Business Process Management Systems (ABPMSs) are an emerging class of process-aware information systems, empowered by trustworthy AI technology. An ABPMS enhances the execution of business processes with the aim of making these processes more adaptable, proactive, explainable, and context-sensitive. This manifesto presents a vision for ABPMSs and discusses research challenges that need to be surmounted to realize this vision. To this end, we define the concept of ABPMS, we outline the lifecycle of processes within an ABPMS, we discuss core characteristics of an ABPMS, and we derive a set of challenges to realize systems with these characteristics.
研究动机与目标
- 定义一类新型智能流程感知信息系统——人工智能增强型业务流程管理系统（ABPMSs）——利用可信人工智能提升业务流程执行能力。
- 通过支持动态、自适应与主动的流程管理，解决传统BPMSs依赖刚性预定义流程流的局限性。
- 建立ABPMSs的研究议程，强调自主性、可解释性、上下文敏感性以及人机协作。
- 识别在企业环境中实现AI驱动的流程推理、实时适应与可操作的人机交互的关键挑战。
提出的方法
- 将ABPMS定义为一种流程感知信息系统，利用可信人工智能在既定流程框架内进行推理与行动，确保符合操作约束。
- 引入“流程框架”概念——一种结构化表示（如Petri网、时序逻辑），用于定义流程的边界与预期行为。
- 提出一种自主编排机制，根据AI检测到的偏差或机会，动态插入、重定向或修改流程活动。
- 利用自然语言理解（NLU）、计算机视觉、知识图谱与信号处理等AI技术，检测流程层面的变化并触发自适应响应。
- 通过自然语言处理与机器学习设计主动、对话式界面，实现ABPMS与用户之间动态、上下文感知的对话。
- 倡导采用灵活、可扩展的基于图的模型，统一表示与推理多种视角（如功能、时间、组织）的流程。
实验结果
研究问题
- RQ1如何将人工智能集成到业务流程管理系统中，以实现实时运行时的持续、自主流程适应？
- RQ2ABPMS需要哪些机制来推理流程状态、检测偏差，并实时推荐或执行改进措施？
- RQ3ABPMS如何确保其AI驱动决策的可解释性与透明度，以支持人工监督与信任建立？
- RQ4对话式人工智能与自然语言处理在实现ABPMS主动、上下文敏感且用户引导的交互中发挥什么作用？
- RQ5当流程约束被违反或存在歧义时，ABPMS如何在自主性与人工控制之间取得平衡？
主要发现
- ABPMSs代表了从传统BPMSs的范式转变，能够基于运行时数据与绩效指标实现对业务流程的实时、AI驱动的自适应。
- 将人工智能集成到流程管理中，可实现对流程异常（如冷链物流中的冷却故障）的自主检测，并动态重新路由或干预。
- 可解释性与人机协作至关重要，ABPMS需要能够解释其决策，并主动就流程变更与用户展开对话。
- 可操作的对话需要先进的自然语言处理与记忆感知模型，以定制响应并支持持续的上下文感知交互。
- 统一的基于图的模型对实现视角敏捷性至关重要——支持在功能、时间与组织视角之间进行推理。
- 当前挑战包括多智能体框架的可扩展性、避免智能体重叠，以及在对话式ABPMS中确保访问控制。
更好的研究，从现在开始
从阅读论文到最终审阅，大幅缩短您的研究时间。
无需绑定信用卡
本解读由 AI 生成，并经人工编辑审核。