系統會整合:
然後把這些資訊轉換成AI可以理解的結構化模型。
在這個營運數碼孿生中,AI可以看到的不只是流程設計,而是:
當AI建議改變流程或自動化任務時,就可以根據這個營運地圖作推理,令結果更準確、可解釋、可執行。
收購 Ikigai Labs 之後,Celonis平台不只是看流程,還可以預測與模擬未來決策。
這種AI特別針對企業常見的資料形式:
整合後,Celonis平台新增幾個關鍵能力:
簡單講:系統不只是知道「現在發生什麼」,還可以模擬「如果改變會發生什麼」。
很多企業AI現在主要做兩件事:
但如果AI能夠 模擬未來情境,企業決策方式就會完全不同。
結合CCM與Ikigai技術之後,企業可以:
在供應鏈或製造業等領域,這意味著企業可以由被動應對問題,轉為 預測式與情境驅動決策。
Celonis的整體目標,是幫企業從零散的AI實驗走向真正的營運級AI部署。
透過把AI建立在實際營運情境之上,企業可以:
在這個架構下,Context Model 就像企業的共同營運地圖,所有AI代理在分析、建議或自動化時都會以此為基礎。
過去Celonis主要以 process mining(流程挖掘) 和 process intelligence(流程智能) 聞名。
但透過推出Context Model並收購Ikigai Labs,公司其實正嘗試重新定位自己:
由流程分析工具,轉型為 企業AI的基礎架構平台。
如果這個策略成功,CCM可能會成為企業技術堆疊中的一個新標準層:
換句話說,Celonis正在押注一件事——未來企業AI是否可靠,很大程度取決於它是否真正理解企業如何運作。
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