采购专业人员长期以来一直在进行数字化，以提高效率并改善对企业支出的控制。虽然过去几年的采购策略以逐步使用自动化为特征，但下一步是迅速转向自主采购运营。

这意味着未来的采购可以从头到尾实现自动化，而不仅仅是在某些用例中利用自动化来减少错误和缩短周期。想象一下，一个采购系统可以根据实时市场数据自动识别最佳供应商，使用历史定价和合同模式协商优惠条款，根据需求预测下订单，并持续监控交付的准确性。

如果出现差异（可能是数量不正确或发货延迟），系统会通过与供应商沟通并触发纠正措施来自动解决问题。所有过程几乎无需人工干预。

为什么要在采购中使用人工智能？

每个采购团队都必须能 WhatsApp 主管 够优化供应商管理以及合同、库存和风险管理。通过选择合适的商业伙伴、协商优惠条款并确保订单管理流程尽可能高效，采购团队可以提高财务绩效，同时确保合规性并实现关键的供应链管理 KPI。

人工智能解决方案可以通过以下方式帮助实现所有这些目标：

• 分析大量文本和非结构化数据——以便采购团队可以更严格、更快速地调查流程和供应商。
• 立即产生一系列需要考虑的情景——以便谈判者和决策者能够在更短的时间内评估更全面的可能结果。
• 提出智能建议——这样领导者就可以获得更好的见解，并且绝大多数订单无需人工干预即可处理。

Gen AI 采购用例

这些基本功能对于关键的采购业务来说是个好消息，其中包括：

风险评估

生成式人工智能可用于 理查德·庫裡 執行長 分析内部和外部数据中风险和欺诈的历史模式。它可以检测异常，得出可行的见解，并作为公司治理自动化系统的一部分提出补救措施。通过快速推断所有订单、合同和供应商的关键问题和见解，它为采购主管提供了一条更现实的途径，使供应链和财务流程的每个环节都透明化，从而确保更有效的合规管理。

• 了解更多有关采购如何最小化、减轻和避免风险的信息。 

合同使用和监控

生成式人工智能可以自 007 厘米 动执行通常需要大量人工才能完成的任务，从而使 PR-PO（采购申请到采购订单）流程更轻松、更高效。它确保自动应用正确的合同条款，在需要时创建重要文档，并通过检查来自不同系统的数据来跟踪合同的执行情况。这有助于简化整个流程，并使其更加准确和一致。

当采购团队需要评估如何最好地与众多潜在供应商和交易取得进展时，生成式人工智能可以帮助谈判人员为所有可能的结果做好准备。它可以根据之前的谈判模拟一系列可能合理发生的情景和结果。它甚至可以为谈判人员建议最合适的策略。

供应商选择

Gen AI 应用程序可以根据结构化和非结构化数据为采购功能提供对每个潜在供应商的详细评估。这些数据可以包括供应商过去的业绩、产品或服务概况以及客户行为。

更快的文档记录和交易

从短期来看，生成式人工智 电话号码 能可以通过自动创建标准化文档，大大加速采购中的许多手动流程。这些文档可能是 RFP、章程、合同、采购订单或发票。通过将生成式人工智能与Action Flows等自动化功能相结合，采购团队可以确保这些文档中的规定在不同的记录系统中得到适当执行。

定价分析

高级采购团队已经依靠 理查柯肯德爾 執行長 预测模型来根据供应商可靠性和其他宏观经济因素确定定价模式和未来价格波动。生成式人工智能可以通过分析更广泛的输入（包括来自新闻媒体的非结构化文本）来增强这些模型，同时还可以根据最近的相关变化快速提供智能建议。

Celonis 如何帮助 AI 实现采购

成功实施人工智能需要组织管理自动化的潜在风险（例如自动化次优流程），同时确保人工智能拥有正确的数据来了解其业务运作方式。

有了正确的数据基础和流程洞察，人工智能就可以做出明智、相关且有影响力的决策。近九成 (89%) 的企业领导者表示，如果要有效部署人工智能，那么了解其业务运作的背景至关重要，包括如何计算 KPI、政策和程序以及组织结构。

如果没有流程数据或 007 厘米 业务背景，企业就很难利用人工智能产生有意义的影响。换句话说，没有 Celonis Process Intelligence，就没有企业人工智能。

其工作原理（以及原因）： Celonis Process Intelligence (PI) 创建企业端到端流程的数字孪生后，它会使用 AI 算法向团队展示价值机会所在以及如何抓住这些机会。

在深入了解流程挖掘（即以案例为中心与以对象为中心的过程）之前，您需要了解一些术语。首先，您需要从事件（例如支付发票时）中了解对象（例如销售订单或发票）。然后是时间戳（事件发生时间的记录）与事件日志（整理多个带时间戳的对象）。所有这些术语在理解流程所涉及的步骤中都发挥着作用。

• 免费下载：《流程挖掘入门》，Celonis 特别版第二版

流程挖掘入门技巧

帮助自己掌握经过验证的最佳实践，例如优先收集和连接数据以实现流程挖掘。您还将学习如何避免“盲目自动化”的陷阱：尝试通过直接跳到流程自动化来走捷径，这可能会导致效率低下——相当于在开始之前将污垢擦洗到汽车里而不是冲洗掉任何碎屑。其他技巧包括确定您是要开始一个独立的项目来收集有关流程的见解，还是要通过将流程挖掘嵌入更广泛的系统和商业智能平台中来全力以赴。

• 观看：什么是流程挖掘？

评估流程成熟度并选择合适的供应商

说到入门，确定您的业务在流程成熟度等级上的位置是重要的一步。指南将其分为四个阶段：从发展流程理解到标准化流程和优化流程，一直到创新流程改进。一旦您确定了自己的定位，就可以根据组织的成熟度匹配和定制部署。此外，为了帮助完成驾驭流程挖掘市场的艰巨任务，电子书列出了必须具备的功能和必须向供应商提出的问题，例如典型的部署时间是多少，是否可以将实时数据提取到平台中

将洞察转化为有针对性的业务改进行动

采用流程挖掘是一回事。让您的 购买电话营销数据 流程发挥作用并从中获得切实的商业价值则是另一回事。因此，《流程挖掘入门》将向您介绍流程智能，这是现代智能堆栈中缺失的部分。Celonis Process Intelligence以流程挖掘的可视性为基石，然后分层加入人工智能、自动化和标准化流程知识，以推荐优化并使其发挥作用。

• 了解百事可乐如何利用 Celonis Process Intelligence 释放数百万营运资金

探索实际的流程挖掘用例

本指南将带您踏上流程挖掘的 理查德·庫裡 執行長 精彩之旅，介绍流程挖掘的一些最佳用例，从订单到现金和采购到付款，到后台和 IT 运营，再到行业特定优势，例如为国家医疗保健服务机构防止数千次预约取消。从提高准时交货率到加快客户服务解决时间，您的核心功能和日常 KPI 都得到了介绍。战略举措也不例外，您还将了解流程挖掘如何支持数字化转型和可持续性。

流程挖掘入门指南助你轻松生活

您的流程不必被破坏，您便可以从《流程挖掘入门》中获益。就像您的汽车不必脏污，也可以擦得锃亮，让每个邻居都羡慕不已。要想在今年及以后成为一家真正成功的公司，您的业务流程不能简单地任其运行，它们需要发挥作用。

如果没有流程挖掘和流 007 厘米 程智能，您可能会失去增加收入、节约成本和提高效率的机会。现在是时候为您的团队配备一种强大而可靠的方法来提供流程改进机会、针对根本原因采取精确的行动，并让您的业务充分利用新技术。

在您的企业内实施持续改进计划意味着：

• 了解您的流程当前的运行方式。
• 定义您希望它们如何运行，并通过逐步改进努力实现期望状态。
• 创建护栏以确保流程继续按照您希望的方式运行。

作为真正了解流程 电话营销数据 在任何给定时间点运行情况的唯一方法，流程挖掘是持续改进的重要组成部分。流程挖掘从您的业务系统中提取数据，以显示流程的实时运行情况，并且可以与各种项目管理和持续改进方法一起使用，从精益流程改进到六西格玛持续改进。

• 阅读：什么是流程挖掘？ 

这四个步骤将帮助您通过流程挖掘制定持续改进行动计划。

第一步：了解进程如何运行

人们不知道他们不知道什么。

在我们的 2025 年流程优化报告中，我们询问了世界各地的企业领导者，他们认为他们业务关键流程中有多少百分比已经完全优化。平均回答只有 55%，这表明企业领导者知道流程有很大的改进空间。

但实际上，完全优化流 理查柯肯德爾 執行長 程的比例可能要低得多。正如我们稍后将探讨的那样，实际上并不存在 100% 最佳的流程。流程中几乎总是存在瓶颈和低效率，而团队往往无法发现这些瓶颈和低效率。

在大多数组织中，日常运营中存在一些问题，这些问题在导致重大错误之前都未被发现。您必须了解业务流程的实际运行方式，然后才能找到流程改进的机会。由于人类几乎不可能实时准确地监控流程效率，因此需要某种流程发现技术。流程挖掘是显而易见的选择，根据一项调查，91% 的企业领导者表示他们将在 2025 年底前使用流程挖掘。 

一旦流程挖掘开始运行，您就可以看到流程中哪里出了问题以及原因。这样就可以持续改进流程，因为您拥有必要的洞察力，可以根据业务的实际运行情况（而不是人们认为的业务运行情况）采取纠正措施。

第二步：对你想要的“未来”流程进行建模

流程建模对于确定 007 厘米 特定业务流程的期望状态至关重要。但只有在准确了解当前流程的情况下，对“未来”流程进行建模才会真正有效。这样才能确保模型切合实际，并考虑到您可能错过的所有意外情况。

流程挖掘提供了这种精确的“原样”模型来帮助您创建一个现实的“未来”模型，而不是依赖于基于人们对流程工作方式的看法的更传统的流程​​映射形式。

大多数改进工作都将从建模“唾手可得的成果”开始，即持续改进流程中容易实现的目标。这些往往源于现有的工作流程，正如流程挖掘所强调的那样，其中存在一些相对容易解决的重大问题。

 根据短期偏好维度召回与用户短期偏好相关的内容或商品如悬疑电影喜剧电影等。 根据行为维度召回与用户行为相关的内容或商品如最近浏览过的电影最近收藏过的电影等。 根据兴趣维度召回与用户兴趣相关的内容或商品如最感兴趣的电影最可能购买的电影等。 利用用户的长期兴趣和短期偏好的召回模型可以提高召回的精准性和个性化同时也可以提高召回的稳定性和灵活性为用户提供更多的匹配和推荐。

 那么如何学习和预测用户的长期兴趣和短期偏好呢？这就需要借助人工智能大模型的能力从用户的历史和实时的行为数据中学习用户的长期兴趣和短期偏好的表示然后将它们用于召回的模型中。 这是个非常复杂的过程涉及到多个步骤和技术如： 长期兴趣学习：从用户的历史行为数据中学习用户的长期兴趣的表示如喜欢看科幻电影喜欢看动作电影等 短期偏好学习：从用户的实 条款及细则 时行为数据中学习用户的短期偏好的表示如最近想看悬疑电影最近想看喜剧电影等 行为预测：根据用户的长期兴趣和短期偏好的表示预测用户的未来行为如最有可能浏览的电影最有可能收藏的电影等 兴趣预测：根据用户的长期兴趣和短期偏好的表示预测用户的未来兴趣如最感兴趣的电影最可能购买的电影等 这些步骤和技术都需要大量的数据和计算资源而且涉及到多种人工智能领域如深度学习推荐系统机器学习等。

 处理变数变化 妥善处理遗失的变数：

确保您的应用程式可以处理环境变数遗失或设定不正确的情况。 根据需要提供预 资料库连接字串 设值或错误处理。 更新流程：实施流程来更新和传播对环境变数的更改尤其是在多环境设定中。 不同情境中的环境变数 开发中 在开发过程中环境变数可用于： 配置本机开发：为本机开发环境设置特定于环境的设置而不影响生产配置。 使用「」档案：「」等工具允许开发人员将环境变数储存在「」档案中该档案可以在执行时载入到应用程式中。

 生产中 在生产环境中

环境变数对于以下方面至关重要： 安全性：安全地管理敏感资讯并 歐洲數據 避免将其暴露在程式码库中。 可扩充性：使用环境变数根据部署环境和基础架构变化动态配置和扩充应用程式。 在容器化环境中 在容器化环境中例如使用 的环境  档案中定义环境变数以配置容器化应用程式。 和 ：使用 和 来管理 丛集中的环境变数和设定。 常见的陷阱与挑战 变数冲突 当多个应用程式或服务使用相同的环境变数名称时可能会发生冲突。

 四多路召回融合 我们已经介绍了三种基于深度数据处理的召回模型用户不太匹配或不太适合 分别是基于知识图谱的召回模型基于用户实时意图的召回模型和基于深度学习的召回模型。这三种召回模型各有优势和局限它们可以从不同的角度和层次来召回与用户需求或兴趣相关的内容或商品但也可能存在些问题如： 基于知识图谱的召回模型可以提高召回的精度和覆盖度但也 手机号码列表 可能召回些与用户不太相关或不太感兴趣的内容或商品如苹果和牛顿电影和导演等。

 基于用户实时意图的召回模型可以提高召回的灵活性和个性化但也可能召回些与用户不太匹配或不太适合的内容或商品如想看恐怖片的用户召回些过于恐怖或低质量的电影等。 基于深度学习的召回模型可以提高召回的精准性和稳定性但也可能召回些与用户过于相似或过于单的内容或商品如喜欢看科幻电影的用户召回些缺乏新意或多样性的电影等。

 在本综合指南中我

将探讨环境变数的概念它们的用途最佳实践和潜在陷阱。 本文将涵盖从 客户服务 免费电话和本地 基本定义 到高阶用例的所有内容深入探讨环境变数如何影响软体开发和系统管理。 什么是环境变数？ 定义 环境变数是影响进程在作业系统上运作方式的动态值。 它们储存在应用程式程式码外部并提供一种在运行时将配置设定传递给应用程式的方法。 这些变数通常用于储存配置数据例如档案路径系统属性和应用程式设定。 环境变数如何运作 环境变数是在作业系统环境中设定的键值对。

 当应用程式或进程

启动时它会从其父进程或系统继承这些变数。 这允许应 用户不太匹配或不太适合 用程式根据这些变数的值调整其行为。 例如环境变数可能储存设定档的路径或指定资料库伺服器的位置。 透过读取这些值应用程式可以调整其配置而无需更改并 歐洲數據 避程式码库。 设定环境变数 在类别 系统上 在类别 作业系统（例如 和 ）上环境变数通常使用 命令或设定档来设定。 常见的方法包括： 使用 指令：在中您可以使用指令设定环境变数。 例如： 嘘 汇出 使用者密码在 设定档中：要持久设定环境变量您可以将它们新增至 设定档中例如 。