一、流程判断

通过与人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术相结合，RPA 突破性地实现了“智能化地解决重复性劳动”，正在向打通更多业务场景的超级自动化发展。

要想实现超级自动化，一方面需要推动在更多的业务场景应用流程自动化技术，另一方面更需要使用相应产品保障流程自动化的最大化和最优化。而对于后者，并非简单的任务自动化就能够解决的，这种情况下能够为流程自动化提供更多可能的新兴技术——流程挖掘（Process Mining），也就更加不可或缺。

流程挖掘定义为与数据科学和流程管理领域相关的一系列技术，以支持基于事件日志的操作流程分析，目标是将事件数据转化为洞察力和行动。(https://www.daowen.com)

流程挖掘可以让各组织的领导者全面了解业务流程，找到效率低下的根源，进而确定包括自动化在内的改进机会。与传统的任务分析、流程分析和优化技术不同，流程有助于用户做出基于战略数据的精确决策，以实现业务的长期增长。

流程挖掘技术使用事件数据来显示人员、机器和组织的实际行为，因此它属于数据科学的一个组成部分，由增强事件数据的可用性和改进流程需求发展而来。

广义而言，流程挖掘技术主要分为流程判断（流程发现）、一致性检查和流程增强三类。