算法革新决定未来！深挖数字北极星3.0背后的技术逻辑

资讯 TOM 2023-10-20 10:14

9月22日，望繁信科技首届PRO_大会在广州圆满举行，望繁信科技联合创始人&CTO李进峰博士在大会主论坛带来了《再突破——流程挖掘算法的革新和调优》的精彩分享，向大家详细介绍了数字北极星3.0以及流程资产等新功能背后的核心技术。

创新流程资产挖掘图算法

为中国企业自研业务流程资产标准

BPMN作为业务流程建模的国际标准，为业务流程设计与流程实现之间搭建了一条标准化桥梁，能有效打破业务与IT之间的沟通壁垒。但对于国内企业来说，BPMN可能过于复杂或技术导向，例如一个非常简单的采购流程，都需要添加特别多的+号网关和XX网关等，到最后往往会导致流程图表变得难以读懂，这对非专业用户来说显得不够友好。

为此，望繁信科技专门针对中国企业的实际需求和痛点，开创了一种更简单、清晰的流程图标准。

李进峰博士强调，为了输出这样清晰易懂的，符合国内企业文化管理和业务协作习惯的流程资产图，望繁信科技投入大量精力自研了一套流程资产挖掘图算法，专门挖掘流程图上的各种元素，例如协作框、返入返出、自循环、决策节点以及决策节点上的条件等等，此外还开发了横向和纵向相交错的节点分层算法，以确保流程图从上到下、从左到右都能一目了然地展示。

在中国企业的管理理念中，特别强调“权责对等”原则。因此，在设计流程资产图的过程中，数字北极星3.0精心为每个活动节点配置了角色标识，确保每一环节都有清晰的责任归属。这背后归功于望繁信科技开发的角色挖掘算法，通过深度分析业务数据，能自动挖掘出每个活动潜在的责任角色。

同时，流程资产还允许用户一键快速地将“横向瀑布图”转变为大家非常熟悉的“泳道图”，这种转换由算法自动完成。泳道图的特点是每个角色占一个泳道，并按照特定的顺序排列，为了使得最终的泳道图中的连线尽可能简短，并最大程度减少交叉，望繁信科技开发了多种算法，如错层排序算法、泳道相邻节点排序算法、组合优化算法等。这些算法不仅使泳道显示更为优化，同时也让流程图更加清晰易读。

在发言中，李进峰表示，望繁信科技计划将这套流程图生成的源代码开源，以便真正服务于中国企业，“我们期待通过这个举措，能够帮助更多的企业更好地理解和管理他们的业务流程”。

流程智能大模型全面加持

助力企业极速地获知全面的流程信息

数字北极星3.0在本次升级中上线了很多新功能，包括流程合规分析、流程仿真分析、流程根因分析等，望繁信科技开发了一系列先进的算法和技术，通过流程挖掘引擎驱动来实现这些功能。例如，打造了一个条件约束的并行一致性检验算法，它可以实时在线进行一致性检验，并保证了极高的精度；通过利用历史数据背后的统计分布来构建仿真模拟的场景，并运用多种统计分布模型，如卡方分布、Beta分布、高斯分布、几何分布等，以确保所构建的仿真场景更加接近现实；并使用了一些传统的机器学习算法和推荐协同过滤算法进行根因分析。

望繁信科技流程资产和流程挖掘引擎之间具有深度关联性：流程挖掘引擎可以实时监控企业业务流程的显著变化，并将这些变化通知流程资产。流程资产则通过图优化算法，将这些变化标注在流程图上，并交由Process Owner进行二次确认。一旦确认，这些变化就会固定在流程资产中，然后再被推送回流程挖掘引擎进行进一步的分析。

李进峰博士提出，利用流程资产和流程挖掘引擎，企业可以获取所有与流程相关的加工过的信息（非原始数据），把这些全量信息输入给流程大模型，使其成为理解企业业务流程的专家，那么企业的任何流程问题都可以通过询问这个大模型来得到答案；为了给大模型提供高质量的流程训练数据，望繁信科技团队自研了流程大模型精调语料智能归纳引擎，它使用了语料智能分类、流程信息依赖关联等算法，整理和分类训练数据，并挖掘流程信息中的关联性，并将这些信息存储在定制的图数据库中，进而生成标准化、结构化的训练语料。

除了望繁信科技自己打造的流程大模型外，数字北极星3.0还可以对接市面上流行的业务大模型，如百度文心一言、华为盘古、阿里通义千问、腾讯混元、ChatGPT等等。如此，在大模型的支持下，流程智能就能助力企业极速地获知全面的流程信息。

灵活部署应对数据保护挑战

为企业数字化转型筑牢安全基石

最后，李进峰博士谈到了望繁信科技为保障中国企业数据安全而做出的努力。海外的SaaS软件通常部署在公有云上，一旦有功能更新，仅需在公有云上进行迭代，所有用户即可实时享受到最新功能。但在中国，考虑到软件和数据安全性问题，大多数企业选择在私有云上部署，包括各种中间件、前端服务、后端服务、计算服务和算法服务等。对于这些企业来说，一旦软件部署完毕，再进行更新就变得困难，因为他们对软件安全性的要求极高，需要进行安全测试，渗透测试，漏洞测试等，最后往往选择继续使用已安装的老版本。

为了让中国企业能够实时体验到最新功能，望繁信科技提出了一种私有云和公有云分离的方案。在这个方案中，私有云部署流程挖掘计算引擎包并存储企业所有数据，所有计算过程都在企业内部完成；而公有云则负责部署所有功能，包括前端应用、中间件等，任何软件更新只需在公有云进行即可，从而让用户能实时使用最新的功能。