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2023年流程挖掘行业研究报告.pdf

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简介:
本报告深入分析了2023年全球及中国流程挖掘行业的现状、趋势与前景。通过详实的数据和案例研究,探讨市场机遇与挑战,并对未来发展做出预测。 流程挖掘行业发展报告(2023) 流程挖掘是一种融合数据挖掘、机器学习及过程建模与分析的新兴学科。它基于业务系统事件日志,从实际操作中提取关键信息并揭示企业运作的真实情况,从而帮助诊断和改善现有流程中的问题,助力企业的效率提升。 在数字化转型的大背景下,企业内部各项活动组合形成的流程对于解决信息化时代各业务系统的复杂交织、数据孤岛等问题至关重要。随着云计算、大数据及人工智能等技术的快速发展,适应不同需求的新产品不断涌现,为推动企业进一步实现流程的数字化转型提供了支持条件。 行业发展基石: 1. 政策环境不断完善:为了确保流程挖掘技术的有效应用和发展,需要得到企业的高层设计和政策指导。 2. 流程价值凸显:通过应用流程挖掘技术来揭示业务中的潜在价值,并提高运营效率与竞争力,为企业带来更大的经济效益。 3. 技术迭代支持:随着数字化工具的发展,为流程挖掘提供了所需的技术支撑。 核心能力: 1. 发现新流程:利用自动化手段识别企业的现有操作模式并发掘其潜力; 2. 合规性审查:确保业务过程遵循相应的法律法规和行业标准; 3. 性能评估:通过深入分析来提升工作效率及优化流程设计; 4. 改进措施制定:针对发现的问题提出改进方案,以提高整个组织的运作效能。 推动企业数字化转型: 1. 深化变革进程:借助于技术的进步加速推进企业的业务流程现代化。 2. 市场机会增加:全球范围内对这类解决方案的需求上升为国内市场带来了新的发展契机。 3. 工具选择多样化:随着各类专用工具和平台的不断推出,企业可以更加灵活地挑选适合自身需求的产品。 面对挑战: 1. 应用效果评估困难:将流程挖掘成果融入现有的管理体系中仍需探索; 2. 产品差异化不足:市场上许多解决方案在功能上相似度较高,难以区分优劣; 3. 技术障碍亟待解决:需要突破技术限制以提高分析和应用水平。 未来趋势展望: 1. 积累优势资源:流程挖掘将继续发展其独特的优势。 2. 巨大的市场潜力:该领域有着广阔的发展前景。 3. 完善的生态系统建设:行业内的合作与交流将更加密切,共同促进整个行业的健康可持续发展。

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    本报告深入分析了2023年全球及中国流程挖掘行业的现状、趋势与前景。通过详实的数据和案例研究,探讨市场机遇与挑战,并对未来发展做出预测。 流程挖掘行业发展报告(2023) 流程挖掘是一种融合数据挖掘、机器学习及过程建模与分析的新兴学科。它基于业务系统事件日志,从实际操作中提取关键信息并揭示企业运作的真实情况,从而帮助诊断和改善现有流程中的问题,助力企业的效率提升。 在数字化转型的大背景下,企业内部各项活动组合形成的流程对于解决信息化时代各业务系统的复杂交织、数据孤岛等问题至关重要。随着云计算、大数据及人工智能等技术的快速发展,适应不同需求的新产品不断涌现,为推动企业进一步实现流程的数字化转型提供了支持条件。 行业发展基石: 1. 政策环境不断完善:为了确保流程挖掘技术的有效应用和发展,需要得到企业的高层设计和政策指导。 2. 流程价值凸显:通过应用流程挖掘技术来揭示业务中的潜在价值,并提高运营效率与竞争力,为企业带来更大的经济效益。 3. 技术迭代支持:随着数字化工具的发展,为流程挖掘提供了所需的技术支撑。 核心能力: 1. 发现新流程:利用自动化手段识别企业的现有操作模式并发掘其潜力; 2. 合规性审查:确保业务过程遵循相应的法律法规和行业标准; 3. 性能评估:通过深入分析来提升工作效率及优化流程设计; 4. 改进措施制定:针对发现的问题提出改进方案,以提高整个组织的运作效能。 推动企业数字化转型: 1. 深化变革进程:借助于技术的进步加速推进企业的业务流程现代化。 2. 市场机会增加:全球范围内对这类解决方案的需求上升为国内市场带来了新的发展契机。 3. 工具选择多样化:随着各类专用工具和平台的不断推出,企业可以更加灵活地挑选适合自身需求的产品。 面对挑战: 1. 应用效果评估困难:将流程挖掘成果融入现有的管理体系中仍需探索; 2. 产品差异化不足:市场上许多解决方案在功能上相似度较高,难以区分优劣; 3. 技术障碍亟待解决:需要突破技术限制以提高分析和应用水平。 未来趋势展望: 1. 积累优势资源:流程挖掘将继续发展其独特的优势。 2. 巨大的市场潜力:该领域有着广阔的发展前景。 3. 完善的生态系统建设:行业内的合作与交流将更加密切,共同促进整个行业的健康可持续发展。
  • 【赠送】2023AI应用深度(PDF).pdf
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    本报告为《2023年AI行业应用深度研究报告》,全面解析人工智能技术在各行业的最新应用与发展趋势。 【赠】AI 行业应用深度研究2023(PDF)
  • AIGC2023或为AIGC转折之
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    本报告深入分析了AIGC(人工智能生成内容)行业的现状与趋势,预测2023年将成为该领域发展的关键节点。报告探讨技术进步、市场机遇及挑战,并展望未来前景。 GAN(生成对抗网络)、CLIP(对比语言-图像预训练模型)和Diffusion是AIGC(AI生成内容)发展的三大核心模型。目前,AIGC的生成技术正在从简单的降本增效阶段向创造额外价值转型,例如提供绘画创作素材等应用领域。跨模态/多模态内容成为未来的关键发展节点。 在具体应用场景方面: 1. 文本生成:文本交互被视为未来的主流发展方向。 2. 音频生成:AI编曲是音频生成中的一个快速成长赛道。 3. 图像生成:虽然目前技术尚难达到稳定可靠的高质量图像输出,但潜力巨大。 4. 视频生成:跨模态视频内容的创造被认为是具有中高发展潜力的应用场景之一。 5. 跨模态转换(如文本到视频)仍处于早期的技术尝试阶段。 6. 策略生成:国内游戏厂商普遍有内部开发或外部测试的需求,策略生成技术在此领域应用广泛。 7. 虚拟人生成:当前重点在于虚拟人物的视频内容创作。 中国AIGC产业目前尚处发展初期,在底层技术研发方面与国际先进水平相比仍存在较大差距。国内市场中最早兴起的是AI写作和语音合成模块,而虚拟人的概念虽然刚刚起步但技术上仍有待提升空间。许多国内厂商正在通过内容布局来寻求突破,并且多数企业当前的商业模式尚未成熟,主要依靠免费引流策略吸引用户。 此外,在AIGC市场的主要客户群体仍以B端为主导的情况下,相关企业的议价能力相对较弱。
  • 2023人工智能企(138页).pdf
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    本报告深入分析了2023年全球及中国人工智能企业的现状与趋势,涵盖市场格局、技术创新和应用场景等多方面内容,为读者提供全面洞察。 【人工智能企业研究报告-2023】深入解析 在当今的信息技术革命浪潮中,人工智能(AI)已成为引领新时代的关键力量。从PC互联网、移动互联网到物联网、车联网,再到AI时代,每个阶段都有其独特的技术架构与商业逻辑,并且硬件层、软件层和应用层是这些时代的共同特征。 进入AI领域后,英伟达(NVIDIA)迅速崛起成为领头羊之一。该公司成功的关键在于其图形处理器(GPU)在大规模并行计算中的优势,特别是在处理非结构化数据及高计算需求的任务上表现突出。例如,在2012年谷歌大脑识别猫的实验中,从使用16,000个CPU核心减少到仅需64个GPU便能完成相同任务,这充分展示了GPU在AI计算中的效率提升。 英伟达不仅在硬件层面上占据重要地位,还积极布局软件生态系统。正如微软通过操作系统成为PC时代的主导者一样,英伟达也在探索如何构建适用于未来AI环境的操作系统以期掌控整个生态体系。安迪-比尔定律揭示了硬件进步与软件创新之间的关系——即随着硬件性能的提升,相应的软件也会消耗这些资源来提高自身功能,因此拥有操作系统意味着能够掌握利润的核心。 人工智能涵盖让机器模仿人类决策的各种方式和技术分支,包括但不限于机器学习、强化学习、监督学习、非监督学习和深度学习等。通过上述技术的应用,机器可以实现类似人的感知能力(如语音识别)、推理能力和记忆存储等功能,并广泛应用于不同行业解决方案中,例如基于大量数据训练的大型语言模型ChatGPT。 中国在人工智能应用层面上展现出了强大的实力与潜力;然而,在基础层尤其是芯片及算法领域仍存在差距。英伟达不仅保持了其GPU芯片领域的领先地位,还在自动驾驶、推荐系统和元宇宙等多个AI相关领域积极布局,并因此股价在过去一段时间内持续上涨,在2023年三月成为美国第五大上市公司。 对于投资者而言,理解人工智能技术的三个层次(基础层、技术层与应用层)有助于识别有潜力的人工智能企业。同时中国公司如科大讯飞等也受到英伟达发展的影响和挑战;尽管目前存在一定的代差,但中国的举国体制可能为追赶提供条件。 这份报告揭示了英伟达在AI时代的战略地位,并强调技术、硬件及软件对于推动人工智能发展的关键作用。然而,在商业策略分析方面仍有待深入探讨,当前主要关注点在于技术层面的研究与讨论。未来研究将更加注重多角度审视人工智能企业的发展态势,为投资者提供更为全面的信息参考和投资建议。
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    本报告深入分析了2021年中国隐私计算行业的现状、技术趋势及市场前景,为企业提供战略参考。 2021隐私计算行业研究报告.pdf提供了对当前隐私计算领域的全面分析与深入见解。报告涵盖了技术发展、市场趋势以及未来展望等多个方面,并且为相关从业者及研究者提供有价值的参考信息。