风险控制规则引擎:从敏捷开发工具到管理逻辑的承载者

简介: Together规则引擎助力国产低代码平台升级,打造管理逻辑数字化核心。通过封装审批、风控、定价等业务规则,实现流程智能化、决策可追溯,填补国产系统在管理逻辑标准化与治理能力上的短板,推动低代码平台从“界面工具”向“企业决策中枢”跃升,迈向国际先进水平。

咱们国产的低代码平台,主要就是帮大家快速搞定表单和流程,比如拖拽一下就能生成审批单和报表。说白了,就是个效率工具,还是围绕着表单转。但要跟国际上的先进做法接轨,咱们得升级一下,变成一个能封装管理逻辑的数字化平台——这就是Together规则引擎的用武之地。
Together在低代码平台里的战略价值
1.解决“功能堆砌”问题:让管理逻辑标准化沉淀
问题:国产低代码平台虽然组件库一大堆,但业务规则都散落在代码或配置里,用起来不方便,也很难检查和审计。
规则引擎方案:
把业务逻辑、算法、决策规则,比如审批规则、风控策略、定价模型这些关键逻辑,用决策表可视化建模。
例子:供应商准入规则,以前藏在后端代码里,现在变成了可以拖拽配置的决策节点,业务专家直接就能维护,比如ESG评分达到B级、偿债率超过1.2。
效果:低代码平台从“界面生成器”变成了管理规则的资产库,避免了功能多但逻辑乱的问题。
2.让流程智能化:从“表单路由”到“决策中枢”
问题:国产系统里的流程,很多都得靠人工判断分支,比如“金额超过50万就得总监审批”,没法根据业务状态动态变化。
规则引擎+低代码协同:
在流程节点里加入决策服务(比如“信用风险评估引擎”),实时调用外部数据(比如征信系统、市场情报)。
例子:销售合同审批流程中,规则引擎自动计算客户风险等级,动态分配审批路径(风险低的自动通过,风险高的就让财务介入)。
效果:流程是根据业务目标来驱动的,比如风险控制,而不是光看表单填得怎么样。
3.实现端到端决策可追溯性
问题:国产系统里的决策过程就像个黑箱子,合规审计起来特别费劲。
规则引擎核心能力:
用决策依赖图(DRD)直观展示规则链路(比如库存补货量是怎么根据预测销量、安全库存策略、供应商交期算出来的)。
每次决策都会自动记录输入输出日志,符合ISO标准。
价值:给低代码应用注入治理基因,满足上市公司的合规要求。
跟国际实践比一比:SAP BTP的启示
SAP通过低代码平台(SAP Build)+BTP流程自动化+DMN规则引擎,构建了一个完整的闭环:
业务用户在SAP Build里设计流程界面;
关键决策点调用BTP上的DMN服务(比如定价优化、信用检查);
结果实时反馈到界面上,推动后续动作。
本质区别:SAP把DMN当成了平台级能力,咱们国产平台大多把它看成一个孤立的功能模块。
国产系统的突破路径
阶段1:规则引擎和低代码的初步整合
现状:有些厂商在流程设计里加入了基础规则配置(比如IF-THEN条件分支)。
局限:还是“脚本式规则”,缺少结构化建模能力。
阶段2:构建管理逻辑中台(目标架构)
A[业务层:低代码平台]-->调用B{规则中台}
B-->C[数据源:ERP/CRM/外部API]
B-->D[AI模型:预测/分类]
A-->可视化E[决策依赖图DRD]
关键改造:
把规则引擎从“单点功能”升级为企业级决策服务总线;
低代码平台专注于交互层,复杂逻辑都下沉到规则引擎中台。
阶段3:生成式AI增强规则管理
用NLQ(自然语言查询)生成初始决策表(比如“请创建一个根据订单金额和客户等级自动打折的规则”);
AI检查规则冲突(比如促销策略和风控规则有矛盾)。
实施挑战与应对
挑战规则碎片化
挑战 国产方案改进方向
规则碎片化 建立企业级规则目录,强制DMN标准化接入
业务-IT协作低效 培训业务人员使用决策表代替PRD文档
性能瓶颈 支持规则引擎集群化部署
结论:规则引擎是国产BMS“造魂”的关键技术
短期价值:通过低代码+规则引擎快速实现合规性决策自动化(比如反洗钱检查、发票验真)。
长期战略:以规则引擎为载体,把华为/海尔等领军企业的管理方法论(比如“铁三角协同”“人单合一”)转化成可复用的规则资产,最终构建中国特色的管理引擎。
突破点示例:有个新能源汽车企业用规则引擎重构了供应链调度规则,把芯片短缺时的生产优先级逻辑(供应商评级+订单毛利率+客户等级)模型化了,通过低代码平台开放给业务调整参数,需求响应速度比原来的SAP方案快了30%。
通过深度融合规则引擎和低代码平台,国产BMS有机会在管理逻辑数字化层面对齐国际巨头,而不是只停留在界面或功能模仿。真正的“魂”,在于用技术承载先进管理思想——这就是规则引擎的时代使命。

相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 算法
规则引擎开发现在已经演化成算法引擎了
规则引擎是一种基于专家知识的程序,用于解决复杂决策问题。它通过条件与动作的匹配,实现自动化判断,广泛应用于金融、电商等领域。核心功能包括规则管理、推理算法(如Rete算法)及决策模型,如DMN标准,提升了建模能力与执行效率。
|
2月前
|
人工智能 供应链 数据可视化
一文读懂AI引擎与Together规则引擎重塑智能决策
从1950年图灵提出人工智能设想到如今AI引擎实现自主决策,Together规则引擎正成为智能决策核心。它通过动态规划、多工具调用与持续学习机制,赋能供应链、财务、定价等场景,提升决策透明度与效率。Together助力AI引擎突破落地瓶颈,推动企业管理迈向“决策即服务”新时代。
|
存储 Linux 网络安全
Linux系统安装NFS服务器
NFS是一种网络文件系统,英文全称Network File System,通过NFS可以让不同的主机系统之间共享文件或目录。通过NFS,用户可以直接在本地NFS客户端读写NFS服务端上的文件,是非常好的共享存储工具。本篇文章将介绍如何在CentOS7上安装NFS服务器,包括服务端和客户端安装两部分。
434 0
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 安全
代码静态扫描工具集成与实践
代码静态扫描工具(Static Application Security Testing, SAST)是在不运行代码的情况下,通过分析源代码或二进制代码来发现潜在安全漏洞、代码缺陷和质量问题的工具
411 4
|
2月前
|
安全 搜索推荐 机器人
风险规则引擎-RPA 作为自动化依赖业务决策流程的强大工具
机器人流程自动化(RPA)是一种通过软件“机器人”自动执行重复性任务的技术,能大幅提升工作效率。它适用于财务、电商等领域的标准化流程,如账单处理和退货管理。然而,RPA在复杂决策场景中存在局限,需结合决策模型(DMN)和业务规则管理系统(BRMS)实现流程与决策的协同自动化,从而增强灵活性与业务价值。
|
2月前
|
存储 SQL 机器学习/深度学习
一文辨析:数据仓库、数据湖、湖仓一体
本文深入解析数据仓库、数据湖与湖仓一体的技术原理与适用场景。数据仓库结构严谨、查询高效,适合处理结构化数据;数据湖灵活开放,支持多模态数据,但治理难度高;湖仓一体融合两者优势,实现低成本存储与高效分析,适合大规模数据场景。文章结合企业实际需求,探讨如何选择合适的数据架构,并提供湖仓一体的落地迁移策略,助力企业提升数据价值。
一文辨析:数据仓库、数据湖、湖仓一体
|
2月前
|
Java 测试技术 API
自动化测试工具集成及实践
自动化测试用例的覆盖度及关键点最佳实践、自动化测试工具、集成方法、自动化脚本编写等(兼容多语言(Java、Python、Go、C++、C#等)、多框架(Spring、React、Vue等))
145 6
|
2月前
|
Cloud Native 安全 Java
Go语言深度解析:从入门到精通的完整指南
🌟 蒋星熠Jaxonic,执着的星际旅人,用Go语言编写代码诗篇。🚀 Go语言以简洁、高效、并发为核心,助力云计算与微服务革新。📚 本文详解Go语法、并发模型、性能优化与实战案例,助你掌握现代编程精髓。🌌 从goroutine到channel,从内存优化到高并发架构,全面解析Go的强大力量。🔧 实战构建高性能Web服务,展现Go在云原生时代的无限可能。✨ 附技术对比、最佳实践与生态全景,带你踏上Go语言的星辰征途。#Go语言 #并发编程 #云原生 #性能优化
|
2月前
|
安全 JavaScript 前端开发
安全漏洞检测集成及实践:SAST/DAST工具集成指南
通过合理集成和配置SAST/DAST工具,可以显著提升应用程序的安全性,并在开发早期发现和修复漏洞,降低安全风险和维护成本
293 4
|
2月前
|
存储 Java 开发工具
【Git】零基础入门:配置与初始操作实战指南
本文聚焦 Git 的“从 0 到 1”配置与基础操作,旨在帮助 Java 开发者快速掌握环境搭建、用户配置、仓库初始化、代码提交、版本回退等核心技能。内容设计上避免涉及复杂的分支策略或高级命令,以实用为导向,适合零基础入门者系统学习,为后续参与企业级项目开发奠定版本控制基础。