Decisions

什么是 Decisions AI

Decisions AI 是一款面向企业的低代码自动化与智能决策平台，专为在不增加开发复杂度的前提下构建、运行并优化各类业务流程而设计。平台以可视化方式将流程编排、业务规则、决策建模与数据集成整合为一体，让信息技术团队与业务分析师共同设计和落地复杂场景。通过规则表、决策树与规则流，可以把政策、条款与经验沉淀为可版本化的可执行逻辑，并结合模型推理与上下文数据，实现可追溯、可解释的决策执行。内置流程管理、表单与界面设计器、集成连接、监控与审计等能力，覆盖从需求建模、设计开发到发布运维的全生命周期。依托流程挖掘与运行分析，组织可持续发现瓶颈、优化路径与服务水平，显著缩短交付周期，降低维护成本，提升合规性与客户体验，适用于审批、风控、客服、运营调度等多种场景。同时提供可扩展的集成机制，可对接内部系统、数据库与消息中间件；通过权限与审计确保数据安全与治理。无论是单一流程自动化，还是跨部门的端到端流程数字化，均可在同一平台上完成设计、执行与优化。

Decisions AI主要功能

• 可视化流程建模：采用拖拽式流程设计与类流程建模符号，快速编排审批、分支、并行与异常处理，降低沟通与实现成本。
• 业务规则引擎：支持决策表、规则集与决策树，规则可版本化、可测试、可回溯，满足频繁变更与合规审计需求。
• 智能决策能力：可接入外部模型与提示编排，将模型推理与业务规则结合，形成可解释、可控的复合决策。
• 流程挖掘与运行分析：基于事件日志识别真实流程路径，定位瓶颈与返工点，提供性能与合规偏差洞察。
• 系统与数据集成：内置多种连接方式，支持应用编程接口调用、数据库读写、文件与消息中间件对接，便于融入现有架构。
• 表单与界面设计器：无代码搭建表单、仪表盘与业务页面，配合字段校验、权限与布局，提高交付效率。
• 监控、审计与治理：提供流程实时监控、操作审计、规则变更记录与发布流程，强化可靠性与可追溯性。
• 协作与发布管理：支持多人协作、环境分离与配置迁移，便于在开发、测试与生产环境安全推进。
• 安全与访问控制：细粒度权限、数据脱敏与加密选项，辅助满足企业级安全与数据合规要求。

Decisions AI适用人群

适合需要在较短周期内实现复杂流程与决策自动化的组织与团队，包括信息技术部门、业务分析师、流程管理与运营团队、风控与合规团队以及数据与分析团队。典型场景涵盖信贷审批、保单与理赔、订单履约与补货、客服工单编排、制造质量处置、医疗预授权与预约分诊、公共服务审批等，需要高可解释、可治理且便于迭代的流程与规则管理的行业尤为受益。

Decisions AI使用步骤

1. 确定目标与边界：明确业务目标、合规要求与关键指标，梳理参与系统与角色。
2. 部署与接入：根据需要选择云端或本地部署，配置单点登录、网络与基础安全策略。
3. 建模数据与集成：创建数据实体，配置应用编程接口、数据库、消息中间件等对接方式。
4. 设计流程：使用可视化编辑器编排主干流程、分支与异常路径，设置超时与重试策略。
5. 配置规则与决策：编写决策表与规则集，按版本管理并进行单元测试与回归测试。
6. 接入智能能力：按需对接外部模型或服务，设置输入输出映射、阈值与置信度处理。
7. 搭建表单与页面：制作办理界面、仪表盘与通知模板，设置权限与字段校验。
8. 发布与治理：在测试环境演练与验证，启用监控与审计，分阶段发布到生产并持续优化。

Decisions AI行业案例

金融行业用于贷款审批与反欺诈：通过规则表与模型判断申请风险，实时给出授信与补充材料路径，显著缩短审批时长；保险行业用于核保与理赔自动化：把条款转化为决策表，快速识别理赔条件并触发调查流程，提升合规与客户体验；零售与电商用于订单履约与库存补货：基于销量、库存与供应时效自动决策补货优先级，降低缺货与积压；制造业用于质量异常处置与设备维护：自动分派工单、触发预防性保养，减少停机；医疗与健康管理用于预授权与分诊：根据规则与患者信息自动判断是否放行与转诊，提高服务效率。

Decisions AI收费模式

面向企业提供订阅与授权为主的商业模式，常见按用户规模、流程运行量、环境数量或功能模块进行计费，并可根据是否选择云端或本地部署、技术支持等级与合规需求进行组合。通常可申请演示或概念验证，以便在正式上线前评估性能与适配度。

Decisions AI优点和缺点

Decisions AI热门问题

• 是否必须具备编程能力才能使用？

  无需传统编码即可完成大部分流程与规则设计；复杂扩展与深度集成时可由技术人员编写自定义组件或脚本。

• 支持哪些部署方式？

  通常提供云端与本地化部署选择，可按安全与合规要求配置网络、身份与数据存储策略。

• 如何与现有系统打通？

  通过应用编程接口调用、数据库连接、文件交换与消息中间件等方式进行集成，并提供映射与数据校验能力。

• 智能决策是否可解释与可审计？

  规则与决策表具备版本管理与审计日志，可追溯每次决策的规则命中与参数；对模型调用可记录输入输出与阈值处理，增强可解释性。

• 与机器人流程自动化有何区别？

  机器人流程自动化偏向界面层的操作替代，而本平台侧重业务规则与流程编排，两者可结合实现端到端自动化。

• 能否支持多环境与团队协作？

  可按开发、测试、生产等环境分离管理，提供权限控制、变更审计与配置迁移，保障多人协作与发布安全。

• 数据安全与合规如何保障？

  通过访问控制、字段级权限、传输与存储加密、操作审计等机制，帮助组织满足安全与数据保护等合规要求。