Quản lý quy trình nghiệp vụ (BPM) bao gồm các phương pháp, kỹ thuật và công cụ nhằm hỗ trợ việc thiết kế, xây dựng các quy tắc, quản lý và phân tích các thao tác nghiệp vụ. Mặc dù quản lý quy trình nghiệp vụ đóng vai trò then chốt trong việc vận hành doanh nghiệp nhưng đang đối mặt với nhiều rào cản như xử lý thủ công, thiếu khả năng giám sát toàn diện và khó xác định điểm nghẽn. Bài báo này trình bày nghiên cứu thực nghiệm đánh giá hiệu quả của giải pháp khai phá và mô phỏng quy trình nghiệp vụ tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm cải tiến các giai đoạn trong chu trình BPM. Bằng việc sử dụng phương pháp nghiên cứu tình huống trên tập dữ liệu nhật ký sự kiện thực tế của quy trình từ mua hàng đến thanh toán P2P (Procure-to-Pay), nghiên cứu đã tái hiện mô hình vận hành thực tế, tự động phát hiện hai điểm nghẽn cốt lõi ở khâu phê duyệt yêu cầu mua hàng và phê duyệt hóa đơn. Thông qua kịch bản mô phỏng "What-if", nhóm tác giả đánh giá định lượng tác động của việc cải tiến thời gian xử lý tại điểm nghẽn, giúp rút ngắn thời gian lưu chuyển trung bình toàn bộ quy trình. Kết quả cho thấy tính thực tiễn và khả năng hỗ trợ ra quyết định của các nền tảng khai phá quy trình dựa trên AI, đồng thời chỉ ra một số hạn chế và hướng phát triển tự xây dựng thuật toán riêng trong tương lai.