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规则中心解决方案
• 业务逻辑分散在业务系统中
业务逻辑与数据操作逻辑混杂
建设维护成本高
敏捷性差
建立完整系统的决策体系,为您的IT系统提供公共的决策服务
现有IT体系都是以数据为中心构建的
智能化的必然趋势是逻辑规则的独立
将智能带到数据所在的位置
业务逻辑与数据操作分离
带来更好的协作效率
示例需求场景:KPI考核规则
新IT体系以决策中心构建
精选方案
在2026年4月举办的Salesforce TDX全球开发者大会上全场最核心的内容并不是某个新的AI聊天助手而是Salesforce对整个企业软件架构的一次底层重构,在AIAgent(智能体)时代,传统软件架构(尤其是SaaS系统)正在经历的深刻变革。以下是详细的内容整理:核心观点:GUI从“工具”转变为“负债”Salesforce提出了一个颠覆性的观点:在Agent时代,传统的SaaS逻辑...
2026-05-29
如今生成式AI飞速普及,凭借强大的自然语言理解、内容生成能力,快速渗透各行各业。但在金融、政务、医疗等核心业务场景中,纯大模型始终难以真正站稳脚跟——结果飘忽不定、内容凭空虚构、决策流程无法溯源,合规审计更是无从谈起,这已成为企业智能化转型的最大卡点。据统计,74%的企业大模型项目最终失败,平均浪费超1200万元却无法落地;金融、制造业更是重灾区,失败率分别高达81%和79%。想要让AI真正...
2026-05-23
无论企业是否承认,都在持续回答一组高影响力核心问题:l  我们服务谁、主动放弃服务谁?l  我们愿意承担多大风险、在何种条件下承担?l  我们以何种价格交换何种价值、何时偏离定价?l  资源稀缺时什么事项优先?l  客户何时获得差异化体验、原因何在?l  何时拦截、升级或允许例外?l  标准规则何时失效?l  我们信任生态中的哪些合作方?l  哪些决策可安全自动化、边界条件是什么?l  决策...
2026-04-29
在很多企业里,流程总是最受关注。我们梳理流程、自动化流程、优化流程、衡量流程绩效。可当结果不尽如人意时,根源往往不是流程本身,而是藏在流程里的决策。本文将厘清决策逻辑与业务流程逻辑的区别,更重要的是,说明二者各自的边界与职责,并解释为何决策逻辑才是企业使命、愿景与政策的真正载体——它对结果的影响,远大于仅仅负责执行的流程。一个设计精良的流程,如果执行了错误的决策,只会高效、稳定地产出错误结果...
2026-04-28
自2022年底以来,生成式AI与大语言模型(LLM)重塑人机交互,企业以图灵机器人为基准评估AI方案。但企业决策要求准确性、可靠性、可审计性、确定性,而LLM本质是概率性生成,存在幻觉、非确定、不可追溯等短板,二者形成核心冲突。答案不是二选一,而是大模型LLM和决策模型与符号DMN融合:将概率性机器学习与确定性符号逻辑、DMN标准、Together规则引擎深度结合,打造可落地、可管控、可扩展...
2026-04-18
应用+智能
VS
数据库
智能数据库+应用
智能+数据库
应用
常规数据库+应用
数据库之外的规则模型
数据库内业务逻辑
业务专家
运维人员
业务专家
应用程序开发人员
使用任何你熟悉的开发语言、开发框架、开发平台、开发应用
发掘
建模
部署
分享和消费
在建模工具中构建业务逻辑模型
在数据库中部署业务逻辑模型使模型可供任何应用访问
在数据库中管理模型版本
从任何应用使用业务逻辑模型
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