从源头到目标：利用迁移学习实现组织间预测性过程监控的创新方法

《Business & Information Systems Engineering》：From Source to Target: Leveraging Transfer Learning for Predictive Process Monitoring in Organizations

本文针对企业因缺乏足够事件数据而无法有效实施预测性过程监控(PPM)的难题，提出了一种基于迁移学习(TL)的PPM技术。研究人员通过设计跨领域编码策略和双层LSTM预测模型，在IT服务管理流程的实证研究中证明：该技术能够将源上下文的过程知识（如预训练模型）成功迁移至目标上下文，在跨部门/跨组织的场景下显著提升预测性能（AUCROC达0.703），为资源受限组织实现高效决策支持提供了新范式。

　　

在数字化转型浪潮中，企业信息系统记录的流程事件数据已成为优化业务运作的宝贵资源。预测性过程监控(PPM)作为过程挖掘的重要分支，能够通过分析历史事件日志对运行中的流程实例进行结果预测，从而实现风险预警和资源优化。然而，许多组织尤其是中小型企业，往往面临事件数据不足、计算资源有限等困境，导致无法有效部署PPM技术。这种资源壁垒使得企业难以享受数字化管理带来的红利，也阻碍了业务流程管理(BPM)技术的普惠化应用。

发表于《Business & Information Systems Engineering》的研究论文《From Source to Target: Leveraging Transfer Learning for Predictive Process Monitoring in Organizations》针对这一痛点展开了深入探索。研究团队创新性地将迁移学习(Transfer Learning, TL)引入PPM领域，提出了一套完整的技术框架，使组织能够跨流程、跨部门甚至跨组织边界复用已有的过程知识。该技术核心在于利用业务流程间的相似性，将源上下文中训练好的预测模型及相关资源迁移至目标上下文，无需从头开始训练新模型。

为验证技术有效性，研究人员设计了严谨的实验方案，分别在同组织内不同产品线的IT服务管理(ITSM)流程和跨组织的票务管理流程上进行测试。实验采用真实事件日志数据，包括BPIC2014和Helpdesk等公开数据集，通过对比传统PPM方法与新提出的TL-based方法在预测精度、召回率等指标上的表现，全面评估了迁移效果。

关键技术方法方面，研究团队主要实现了三大创新：首先设计了跨领域事件数据编码策略，通过预训练嵌入模型（如BERT、GloVe等）对活动名称进行语义编码，采用相对映射方法处理时间戳信息；其次构建了双层长短期记忆网络(LSTM)作为预测模型，通过特定的参数初始化策略优化学习效果；最后建立了完整的迁移流程规范，包括资源传输协议和性能评估体系。

研究结果部分通过系统的对比实验展现了显著优势。在组织内迁移场景中，使用all-mpnet-base-v2嵌入模型的TL-based方法在AUC_ROC指标上达到0.703，明显优于逻辑回归(0.627)、XGBoost(0.599)等传统方法。跨组织迁移实验中，glove-wiki-gigaword-100模型也取得了0.711的AUC_ROC值，证明了技术在不同场景下的适应性。

特别值得关注的是，研究人员通过嵌入向量欧氏距离分析（图5、图7）揭示了活动语义相似性与迁移效果的内在关联。当源目标上下文的活动具有语义相关性时（如"Update"与"External update"），迁移学习能更有效地捕捉跨域模式。同时，相对跨域编码方法在时间特征处理上也显著优于基于自动编码器或周期编码的传统方法。

在实用性验证方面，研究通过训练数据量对比实验（图6、图8）证明：在目标上下文仅有1%-20%训练数据时，迁移模型的预测性能已超过或接近传统方法使用100%数据训练的效果。这一发现对数据稀缺场景具有重要实践价值，意味着企业可用极少量本地数据即可获得高质量的预测能力。

讨论部分深入分析了技术成功的理论基础：企业资源规划(ERP)系统的标准化模块、行业最佳实践（如ITIL、ISO标准）以及共同的业务目标，使得不同组织的业务流程具有结构性和语义层面的相似性。这种相似性为跨域知识迁移提供了可能，而预训练嵌入模型恰好能捕捉活动名称背后的语义关联，使模型能够理解"Assignment"与"Take in charge ticket"等不同表述间的功能等价性。

该研究的理论贡献主要体现在三个方面：首先确立了TL在PPM领域的应用范式，明确了特征基迁移（通过嵌入模型对齐语义空间）和参数基迁移（模型权重复用）的结合路径；其次提出了适用于流程数据特性的编码方案，解决了异质事件属性值的跨域映射难题；最后通过严谨的实证研究验证了技术在不同迁移场景（组织内/跨组织）下的有效性。

实践意义方面，这项技术有望改变PPM的实施模式。对于资源有限的组织，可以直接采用行业领先企业已验证的预测模型，大幅降低技术门槛和实施成本。这种"模型即服务"的模式特别适合集团企业下属子公司、新并购企业或行业后发者的快速数字化追赶。

研究团队在文末指出了四个有价值的未来方向：嵌入模型的领域自适应微调、多维度流程信息的融合迁移、复杂异构流程的迁移适应性，以及流程专用基础模型的构建。特别是最后一点，借鉴自然语言处理中基础模型(Foundation Models)的理念，构建能理解多种流程模式的通用模型，将可能引发业务流程管理领域的技术变革。

这项由Sven Weinzierl等学者完成的研究，不仅为解决PPM实施中的资源约束问题提供了创新方案，更重要的是开辟了跨组织知识复用的新路径。随着企业数字化程度的深化和流程标准化水平的提高，这种基于迁移学习的"模型共享经济"模式有望成为企业数字化转型的新引擎，推动业务流程管理技术向更普惠、更智能的方向发展。