通过使用这两种工具，我们可以生成自动化业务中最昂贵、最耗时的数据。例如，在从订单到现金的过程中，通信挖掘通过监控电子邮件和客户关系管理（CRM）记录以揭示高价值客户的长期延迟交付。它不仅能提醒企业注意投诉和负面情绪，还能找到根本原因。此外，流程挖掘有助于将订单从可视化端到端到现金流程，揭示预期交货时间与实际交货时间不匹配的根本原因。
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随着大数据和人工智能技术的不断发展，业务与技术融合的未来方向日益显现，数据分析思维方式发生了深刻的变化。上海财经大学网络与信息技术中心主任傅川分享了“教育数字化转型背景下学生综合素质评价的财务实践”的主题。上海金融学生综合质量评价以指标体系层、数据实践层、数据可视化层为框架，重点是大学生综合质量评价概念分析，建立综合质量评价指标体系；数据实践层收集整理学生学习生活场景中产生的数据，利用人工智能和大数据技术进行分析；数据可视化层根据数据实践结果进行用户肖像，显示评价的效用和价值。