什么是低代码/无代码/专业代码？低代码无代码差异化优势有哪些

您的企业对AI的使用只会增加，这是一件好事。数字化使企业能够在原子层面上运营，每天就单个客户、产品、供应商、资产或交易做出数百万个决策。但是这些决策不能由在电子表格中工作的人类做出。

通过在大型机系统中添加实时决策，使您的交易更具盈利性、更有效且处理成本更低。实时企业的核心在于实时决策的能力——在客户提出要求的瞬间，决定提供什么优惠、是否支付索赔或批准贷款申请。实时决策具有巨大的价值主张，并且拥有成熟的技术堆栈，包括机器学习、业务规则、人工智能和决策自动化平台。但是，您是否曾经考虑过将您的实时决策推送到您的主机？如果还没有，为什么不呢？实时决策的价值主张为什么要实时做出决...

实际上，运行时引擎通常并不关心您是否为数据类型分配了某些决策。但是正确地将数据类型分配给模型中的所有变量，而不仅仅是决策和输入数据，还包括 BKM、上下文条目和函数参数。在这篇文章中，我们将讨论为什么这很重要以及要记住的一些基本要点。

DMN 使用最广泛的盒装表达式类型是决策表。它之所以受欢迎，是因为它的含义很直观，并且无需培训即可理解。

作为业务分析师或业务规则开发人员，您可以通过将PMML文件与决策模型和表示法（DMN）模型结合使用，将机器学习（ML）与Together规则引擎集成。

规则引擎技术参数要求包括规则引擎的技术标准，DMN标准支持程度，关联标准的支持，目标用户。

采用决策管理系统有助于组织满足消费者、监管机构和市场的需求。在本报告的这一部分中，我们将探讨决策管理系统在广泛行业和情况下的多种用途。

确保卓越的决策 提高效率和有效性

随着人工智能的应用日益广泛，由人类主导的人工智能的概念变得越来越重要。我们认为，随着人工智能和机器学习变得更加强大，并能够做出决策，人类必须保持控制。

决策管理是一种强大的方法，越来越多地用于采用人工智能 （AI） 技术，例如业务规则、机器学习和预测分析。

数据科学、人工智能、机器学习之间的关系是什么，它们之间的区别又是什么。

生成式AI和预测性AI是人工智能的两个子领域。生成式AI生成新内容，而预测性AI根据过去的数据处理未来预测。

我们知道规则引擎（或决策引擎）是企业商业智能AI体系中重要的一环，那么就需要规则引擎具备调用PMML模型的能力，本文将提供完整的分步教程，介绍如何在Together规则引擎编辑器中导入和处理PMML模型。

DMN标准的主要设计目标是主题专家和其他“业务用户”的可访问性。DMN承诺无需编程即可实现可执行的决策逻辑，它通过标准图表（DRD）、标准表格格式和业务友好型表达式语言（FEEL）的组合来实现这一点。

决策模型和表示法™ （DMN™） 是一种国际标准建模语言和表示法，用于精确规范可重复的业务决策和业务规则。