Celonis 指出，缺乏情境會讓 AI 出現「營運盲點」，因為 AI 不知道流程如何在不同系統與團隊之間流動，也不了解其中的規則與限制。

Celonis Context Model（CCM） 就是為了解決這個問題而設計。它位於資料與 AI 之間，持續把企業營運資訊轉換為 AI 能理解的結構化模型。

換句話說，它把原本分散的企業運作方式，變成一張 AI 可以推理的「營運地圖」。

CCM：企業營運的即時數位分身

CCM 的核心概念是建立企業營運的 即時數位分身（Digital Twin of Operations）。

這個模型會：

• 利用流程資料建立 動態、即時更新的營運模型
• 整合來自系統、應用程式、裝置與互動資料的訊號
• 將複雜的業務流程轉換為 AI 可以理解的結構

Celonis 表示，這個數位分身描述的是 企業實際發生的流程，而不只是系統設計時的理想流程。

它包含例如：

• 真實的跨系統流程路徑
• 業務規則與相依關係
• 例外情況與瓶頸
• 成果與績效模式

透過這樣的營運模型，AI 在做建議或自動化時，可以建立在真實流程上，而不是單純的資料分析。

Ikigai Labs 帶來的決策智慧能力

Celonis 收購 Ikigai Labs 的目的，是把 CCM 從「可視化與理解」進一步推向 決策智慧（Decision Intelligence）。

Ikigai 的技術源自與 MIT 相關的研究，其核心是名為 Large Graphical Model（LGM） 的專利建模方法，特別針對企業常見的 表格型與時間序列資料（例如試算表、資料庫與營運數據）。

整合後，Celonis 平台新增了幾項關鍵能力：

• 預測（Forecasting）：利用歷史流程資料預測營運結果
• 規劃（Planning）：評估不同資源配置或策略
• 模擬（Simulation）：在實際執行前測試未來情境

這代表企業不只可以看到現在的流程，還能 模擬未來流程在不同條件下會如何變化。

為什麼「模擬」對企業 AI 很重要

目前許多企業 AI 仍停留在兩種用途：

• 分析資料
• 自動化既有流程

加入模擬能力後，AI 的角色開始轉變。

企業可以：

• 預測營運中斷或瓶頸
• 在部署變更前測試流程調整
• 優化資源配置
• 用模擬取代長時間的人工規劃分析

在供應鏈、製造與財務等高度流程化的產業，這種能力可以讓企業從 被動反應式管理，轉向 預測與情境驅動的決策模式。

對企業客戶意味著什麼

Celonis 的目標，是讓企業 AI 不再只是實驗性專案，而是能真正嵌入日常營運。

透過 CCM，AI 代理可以：

• 直接連結到實際業務流程
• 減少錯誤或缺乏背景的 AI 決策
• 協調人員、系統與 AI 代理的工作
• 持續利用營運資料優化流程

在這個架構下，Context Model 會成為 AI 在企業中理解業務運作的共同基礎地圖。

Celonis 的下一步戰略

Celonis 過去以 流程探勘（Process Mining）與流程智慧（Process Intelligence） 聞名。如今透過 Context Model 與 Ikigai Labs 的整合，公司正在把定位提升到更高層級。

其目標是打造企業 AI 的核心基礎架構：

一個位於 資料平台與 AI 代理之間的情境層，讓 AI 在複雜企業環境中能理解流程、推理決策並安全執行行動。

如果這個模式成功，Context Model 可能會成為未來企業技術架構中的關鍵組件——就像資料倉儲或雲端平台一樣，成為 AI 能真正落地營運的基礎。

Celonis 指出，缺乏情境會讓 AI 出現「營運盲點」，因為 AI 不知道流程如何在不同系統與團隊之間流動，也不了解其中的規則與限制。

Celonis Context Model（CCM） 就是為了解決這個問題而設計。它位於資料與 AI 之間，持續把企業營運資訊轉換為 AI 能理解的結構化模型。

換句話說，它把原本分散的企業運作方式，變成一張 AI 可以推理的「營運地圖」。

CCM：企業營運的即時數位分身

CCM 的核心概念是建立企業營運的 即時數位分身（Digital Twin of Operations）。

這個模型會：

• 利用流程資料建立 動態、即時更新的營運模型
• 整合來自系統、應用程式、裝置與互動資料的訊號
• 將複雜的業務流程轉換為 AI 可以理解的結構

Celonis 表示，這個數位分身描述的是 企業實際發生的流程，而不只是系統設計時的理想流程。

它包含例如：

• 真實的跨系統流程路徑
• 業務規則與相依關係
• 例外情況與瓶頸
• 成果與績效模式

透過這樣的營運模型，AI 在做建議或自動化時，可以建立在真實流程上，而不是單純的資料分析。

Ikigai Labs 帶來的決策智慧能力

Celonis 收購 Ikigai Labs 的目的，是把 CCM 從「可視化與理解」進一步推向 決策智慧（Decision Intelligence）。

Ikigai 的技術源自與 MIT 相關的研究，其核心是名為 Large Graphical Model（LGM） 的專利建模方法，特別針對企業常見的 表格型與時間序列資料（例如試算表、資料庫與營運數據）。

整合後，Celonis 平台新增了幾項關鍵能力：

• 預測（Forecasting）：利用歷史流程資料預測營運結果
• 規劃（Planning）：評估不同資源配置或策略
• 模擬（Simulation）：在實際執行前測試未來情境

這代表企業不只可以看到現在的流程，還能 模擬未來流程在不同條件下會如何變化。

為什麼「模擬」對企業 AI 很重要

目前許多企業 AI 仍停留在兩種用途：

• 分析資料
• 自動化既有流程

加入模擬能力後，AI 的角色開始轉變。

企業可以：

• 預測營運中斷或瓶頸
• 在部署變更前測試流程調整
• 優化資源配置
• 用模擬取代長時間的人工規劃分析

在供應鏈、製造與財務等高度流程化的產業，這種能力可以讓企業從 被動反應式管理，轉向 預測與情境驅動的決策模式。

對企業客戶意味著什麼

Celonis 的目標，是讓企業 AI 不再只是實驗性專案，而是能真正嵌入日常營運。

透過 CCM，AI 代理可以：

• 直接連結到實際業務流程
• 減少錯誤或缺乏背景的 AI 決策
• 協調人員、系統與 AI 代理的工作
• 持續利用營運資料優化流程

在這個架構下，Context Model 會成為 AI 在企業中理解業務運作的共同基礎地圖。

Celonis 的下一步戰略

Celonis 過去以 流程探勘（Process Mining）與流程智慧（Process Intelligence） 聞名。如今透過 Context Model 與 Ikigai Labs 的整合，公司正在把定位提升到更高層級。

其目標是打造企業 AI 的核心基礎架構：

一個位於 資料平台與 AI 代理之間的情境層，讓 AI 在複雜企業環境中能理解流程、推理決策並安全執行行動。

如果這個模式成功，Context Model 可能會成為未來企業技術架構中的關鍵組件——就像資料倉儲或雲端平台一樣，成為 AI 能真正落地營運的基礎。