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。
决策管理系统有许多引人注目的用例。任何时候，组织必须反复做出决策，并且决策的准确性或一致性、其对法规的遵守程度或其及时性都很重要时，决策管理系统就会发挥重要作用。组织通常可以通过寻找决策词（例如确定、验证、计算、评估、选择、选择，当然还有决定）来发现此类决策。例如：
l 确定客户是否有资格享受福利
l 验证发票的完整性
l 计算订单折扣
l 评估哪个供应商风险最低
l 选择贷款条款
l 选择哪些索赔需要快速通道
本报告讨论了按决策类型和行业划分的用例，并概述了一些用于确定适合决策管理系统的决策的一般指导方案。
一、按决策类型划分的用例
决策具有某些特征，这些特征使得管理决策逻辑、优化权衡和嵌入预测分析变得有价值。将决策分为各种类型很有用，尽管有些决策包含几种类型的特征。例如：
资格或批准——此客户/潜在客户/公民是否有资格获得此产品/服务？
这些决策是反复做出的，每次都应保持一致。使用基于业务规则的系统来确定资格或确保以合规方式处理交易的做法越来越普遍。这些决策涉及政策和法规，使用业务规则管理系统来处理所有业务规则非常有效。虽然资格和合规性决策似乎相当静态，但变化往往不在组织的控制范围内，可以在短时间内实施。
验证——此索赔或发票是否有效处理？
验证决策通常是可操作的，它们绝大多数是基于规则的，并且规则通常是固定的和可重复的。验证通常与表格相关联，如果没有验证，这些表格的在线版本就没什么用。转向移动应用程序使验证变得更加重要。
计算——这个产品/服务的正确价格/费率是多少？
计算通常是可操作的，它们绝大多数是基于规则的。规则通常是固定的和可重复的，但当需要更改或必须给出解释时，使用业务规则使它们可见且易于管理会有所回报。遗憾的是，计算通常嵌入在代码中。
风险——该供应商承诺的交货日期有多大风险，我们应该坚持什么折扣？
做出涉及风险评估的决策，无论是交付风险还是信用风险，都需要平衡政策、法规和一些正式的风险分析。使用业务分析进行风险评估已在很大程度上取代了“直觉检查”，并且预测分析模型允许将此类风险评估嵌入到系统中。
欺诈——该索赔有多大可能属于欺诈？我们应如何处理？
欺诈检测通常涉及与欺诈者的持续斗争，因此需要快速响应和跟上新欺诈类型的能力。使用业务规则管理检测欺诈所需的专业知识和最佳实践可实现这种灵活性，而预测分析可以帮助进行异常值检测和模式匹配，从而提高这些系统的有效性。
机会——什么代表着实现收入最大化的最佳机会？
尤其是在与客户打交道时，组织希望确保他们充分利用每一次互动。为此，他们必须做出一系列机会决策，例如交叉销售什么或何时追加销售。这些决策涉及确定最佳机会，即最有可能被接受的机会，以及何时何地推广它。需要结合专业知识、最佳实践和倾向分析。
最大化——我如何才能最大限度地利用这些资源？
许多业务决策都是为了最大限度地提高有限资源的价值而做出的。无论是决定如何最好地将信用额度分配给信用卡组合，还是如何最好地使用生产线上的一组机器，决定如何最大限度地提高资源的价值都涉及约束、规则和优化。
分配——谁应该接下来看到这笔交易？
许多业务流程都涉及路由或分配。此外，当一个复杂的决策实现自动化时，通常会留下一定比例的人工审核或审计。确定最适合将这些交易路由给谁以及如何处理延迟或排队问题的规则可能很多而且很复杂，非常适合在决策管理系统中进行管理。
定位——我们到底应该对这个人说什么？
在许多情况下，有机会非常具体地个性化或定位某人。将关于某人的所有已知信息与预测其行为趋势和最佳实践的分析相结合，并将其限制为符合隐私和其他法规，个人会觉得系统只与他们互动。
本报告的其余部分将重点介绍使用决策管理系统处理的特定用例。
二、按行业划分的用例
本报告中的用例分为多个类别。其中一些是垂直行业，例如政府运营部分，而其他则侧重于与多个行业相关的类别，例如欺诈检测或个性化。每个部分都解释了一些真实示例，但这并不是可能用例的详尽列表。这些部分包括：
l 欺诈检测
l 承保和发起
l 营销
l 个性化
l 收款
l 政府运营
l 供应链管理
l 资产管理
l 制造业
l GRC
l 医疗保健
l 流程效率
阅读所有案例将使您对决策管理系统的广泛用途有最好的感受，但跳到与您最相关的部分也是可行的，让您有机会找到与您和您的合作伙伴产生共鸣的用例。
欺诈检测
许多组织因欺诈和滥用而遭受损失。这些损失包括从未执行的服务的欺诈性索赔、为不存在的人申请信贷、包括贿赂和非法付款的订单。在每种情况下，组织都必须决定是否接受交易为有效、拒绝交易或调查其是否存在欺诈行为。这些决策量很大，因为它们必须针对每笔交易做出，非常适合使用决策管理系统进行自动化。欺诈检测系统通常涉及遵守政策和法规的业务规则，以及预测分析，以将当前交易与已知的欺诈模式相匹配，或识别当前交易与合法交易非常不同。
建立了各种各样的欺诈检测和处理决策管理系统，欺诈检测是决策管理的主要用例之一。下面列出了用例的具体示例，应该注意的是，所有这些决策越来越多地结合到一个集成的欺诈管理系统中。
交易存在欺诈
基本欺诈检测用例。组织将扣留付款、扣留部分信用或拒绝付款以防止欺诈。合适的交易包括保修索赔、保险索赔、信用卡付款、拍卖付款、纳税申报等等。除了拒绝或仅部分付款的基本情况外，一些决策管理系统还会识别需要跟进的交易，例如信用卡发行商的电话，即使交易已被接受。
申请欺诈
交易欺诈的一种变体是申请欺诈。例如，当消费者或组织申请服务时，尤其是以信用形式提供的服务或涉及提供商的其他风险的服务时，可以使用决策管理系统来确定申请是否是欺诈性的以及如何在审查或拒绝方面进行处理。
身份欺诈
当有人申请服务或产品或进行交易时，重要的是他们的身份是他们所说的那个人。在其他时候，使用决策管理系统来识别潜在的身份欺诈也是非常有价值的。此类系统可以作为防止应用程序或交易欺诈的一部分，但也可以独立使用，例如用于安全或访问控制。
供应商或提供商存在欺诈行为
即使交易看起来有效，也可能与服务或商品的提供者有关，而这些提供者的行为模式表明存在欺诈行为。决策管理系统用于识别那些具有此类行为模式的供应商或服务提供商（例如医疗保健领域），以便即使是看似有效的交易也可以在付款前进行审查。
欺诈网络
最新的欺诈决策管理系统专注于欺诈网络。这些系统决定客户、供应商、检查员和审计员的组合，或医生、患者、药剂师和索赔人的组合是否共同构成欺诈风险。每个人看起来都很好，交易也是如此，但网络是欺诈的。
承保和发起
决策管理系统的另一个成熟领域是承保和发起。无论是发起贷款、抵押贷款或信贷，还是承保保险，这些决策都为决策管理系统提供了强大的用例。这些决策通常受政策监管和约束，可以使用业务规则进行有效管理。风险评估通常对于决定提供什么价格或条款至关重要：风险较高的客户必须提供更多文件或支付更高的利率。使用预测分析模型来预测这些情况下的风险也已得到充分认可。将这些业务规则和预测分析模型结合到决策管理系统中是自动化承保决策的非常有效的工具。发起或承保通常涉及一系列决策，并且已经为其中许多决策构建了决策管理系统。
报价
对可能价格的初步计算推动了报价决策。一些决策管理系统仅提供估计报价，而其他决策管理系统则使用更复杂的决策，包括风险评估，以产生公司愿意支持的可约束或承诺的报价。估计报价通常更容易用较少的数据生成，使其在短时间内吸引用户，而可约束报价通常涉及更多数据输入和时间，但更“可靠”。
承保
承保或发起贷款或保险产品通常涉及应用规则（来自法规和政策）并进行某种风险评估（例如，信用风险，保险索赔风险），通过使用预测分析模型预测一个或多个“坏”结果的可能性。此类系统通常取代手动决策，提高一致性，消除偏见，并让承保人或贷款人员专注于复杂案例和整个流程。
某些形式的发起和承保非常复杂（例如商业贷款和保险），决策管理系统的作用主要是帮助人类用户，要么在整体决策中做出一些组成部分的决策，要么至少消除在特定情况下不允许的选项或选择。
定价
贷款或保单的定价有时是一个单独的计算决策，由决策管理系统管理，无论承保决策是否自动化。这些通常完全基于计算规则。
工资扣除计算
当申请人获得保险或贷款批准时，可能会有其他可以自动化的计算。一个例子是决策管理系统计算适当的工资扣除额及其税收影响。
如何批准此请求
一些组织不感兴趣、不愿意或无法自己自动化决策。即使在这些情况下，决策管理系统也可以发挥有用的作用。组织已建立决策管理系统来管理审批流程（应用有关审批管理方式和涉及人员的法规和限制），以确定审批前所需的表格和证明等等。
即使业务决策留给人类用户，决策管理系统也可以提高吞吐量和效率。通过处理诸如准备就绪（我们是否拥有所需的所有文件）、分配和路由等决策，它们可以使手动决策流程更快、更高效。
营销
随着决策管理系统的构建和运营成本下降，使用决策管理系统更有效地集中营销工作变得越来越普遍。过去，每个决策的价值都必须非常高才能证明决策管理系统的合理性（因此欺诈和基于风险的决策占主导地位），而即使每个决策的价值都很低，也可以使用现代平台技术和预配置的决策管理系统。例如，好的交叉销售决策和坏的交叉销售决策之间的差异可能不是很大，而好的贷款发放决策和坏的贷款发放决策之间的差异可能会导致很大的经济的损失。
专注于以客户为中心的组织越来越多地转向一种称为下一个最佳行动或下一个最佳活动的方法（一些语法更精确的组织谈论最佳的下一个行动）。这种方法涉及考虑组织可以对客户采取的每项行动——提供交叉销售优惠、收集有关客户偏好的新信息、提醒他们使用他们已经拥有的产品——并确保每次互动机会都使用“最佳”的长期客户价值。这种对行动的关注——而不仅仅是优惠——以及集中和系统地改进最佳行动选择的愿望推动了对专注于这一决策的决策管理系统的需求。虽然这些不仅限于营销行动（它们包括服务和支持问题），但它们通常植根于营销。另请参阅下面的个性化。
目标营销
组织正在努力确保他们的营销更具相关性和针对性。他们使用分析将客户和潜在客户划分为越来越小的细分市场，然后将消息传递重点放在这些细分市场。结合业务规则和预测分析来有效地瞄准每个潜在客户，这种目标营销方法依赖于决策管理系统的核心。需要用更有针对性的活动来取代向所有人发送相同优惠的全面活动，这推动了对决策管理系统的需求。
下一个最佳优惠
经典的营销决策管理系统是计算客户的下一个最佳优惠。此类系统应用最佳实践和联系规则以及购买倾向预测分析模型来确定公司的哪些产品最适合作为客户的“下一个产品”。然后推动促销活动。
交叉销售
与下一个最佳报价方法相关的是使用决策管理系统来推动交叉销售。公司正在开发这些系统，以便在呼叫中心建议适当的交叉销售报价，并将其引入在线结账流程。有些甚至在商店中使用它们。改进的交叉销售可以提高购物篮价值，并通过创造与公司有更多（产品）联系的客户来提高忠诚度。这些决策越来越多地跨产品线或业务线进行管理，进一步提高了集中管理系统的价值主张。
追加销售
以几乎相同的方式，公司正在使用决策管理系统来识别业务线内比客户当前计划购买的产品更有利可图或更具优势的产品。这些系统往往停留在业务线内，并且正在从基于规则发展到包括分析以预测可能被接受的内容，以便不会在追加销售只会激怒客户时进行追加销售。
客户下一步最佳行动
如前所述，一些组织正在将其营销和支持系统发展为下一步最佳行动方法。这些决策管理系统协调所有可能的操作（销售此附加产品、鼓励客户使用已有的服务、推荐此产品修复或常见问题解答、要求客户澄清其数据），并选择最有可能推动客户对话并建立长期价值的操作。这些系统涉及有关联系谁和何时联系的业务规则以及产品或行动资格的定义，而接受倾向和未来可能盈利能力的预测是有效选择的核心。营销部门通常会推动其中的大部分工作，但如果系统要专注于下一步最佳行动，客户服务和支持也必须参与其中。
确定优惠券
一些企业依赖优惠券，并将优惠券（无论是纸质的还是电子的）交到客户手中，客户会以提升公司利润的方式使用它们。决策管理系统用于确定哪些客户有资格获得哪些优惠券，并越来越多地通过分析将优惠券支出集中在最有可能产生最大影响的地方。
个性化优惠
一些组织的营销正在超越细分市场和标准优惠（谁获得哪些优惠），转向个性化。这些组织正在利用他们所了解的有关潜在客户的一切来个性化他们与客户和潜在客户的互动。这些决策管理系统不仅仅使用姓名和位置，还对每个潜在客户做出微观决策，生成特定于该潜在客户的消息和联系策略。不是“哪些客户可以获得此优惠”，而是“我们现在应该对这个客户说什么”。
改变或预防行为
一些决策管理系统发送旨在改变潜在客户或客户行为的信息。这些系统不一定专注于优惠或产品，而是发送旨在激发短期或长期行为变化的特定信息。例如，决策管理系统旨在针对某些人，以增加他们做出遗赠的可能性，提高他们的忠诚度，降低他们流失的可能性等等。这些系统使用预测分析来识别最有可能做出遗赠的人，然后使用驱动该模型的因素来查看哪些内容或通信可能会影响其他人也这样做。这些系统还可以非常实时和响应迅速，快速响应竞争对手并识别那些将受到变化影响的客户，并以最有可能抵消竞争对手行为的内容为目标，从而维持忠诚度。
个性化
个性化似乎属于营销领域，但事实上，决策管理系统已用于推动营销优惠管理之外的广泛个性化。这些系统利用已知的用户信息（有关用户的信息、过去的历史、偏好以及对他们可能的兴趣和未来行为的预测），并利用这些信息个性化与用户的互动。这些决策管理系统用高度针对性的互动取代了千篇一律的互动，让用户感到自己是“被了解的”，并帮助用户浏览越来越多的信息。
确定内容的相关性
随着组织试图帮助用户浏览大量内容，决策管理系统越来越多地被用于决定哪些内容与特定用户相关。由于传统的代理或中介机构不再可用，因此此类系统通常是必要的。例如，在旅行中，旅行社过去常常充当旅行者的内容过滤器。现在，随着越来越多的人在线预订，需要决策管理系统提供相同的过滤功能，否则，需要审查的信息量实在是太大了。
定制建议
虽然如今有很多通用内容，但消费者越来越多地寻求为他们量身定制的建议。通过应用专家规则和分析，决策管理系统可用于定制所提供的建议。例如，在为人们提供减肥或疼痛管理建议时，问卷调查的结果可以根据医学最佳实践和研究推动复杂的规则和分析，从而提供量身定制、具体和相关的建议。
配置优惠、产品或服务
类似地，一些组织正在使用决策管理系统来配置优惠、产品或服务。无论是由各种零件组装而成的计算机，还是可以根据个人需求订购的卡车或度假套餐，确定特定配置是否允许或可构建通常都不是件容易的事。决策管理系统用于建议配置、将配置与既定目标相匹配以及确认自定义配置。
针对该客户的最佳价格
随着动态定价变得越来越普遍，确定特定客户的最佳价格也变得越来越普遍。使用决策管理系统不仅根据特定客户的需求和配置，而且根据他们对产品的重视程度以及潜在的支付能力，为特定客户正确定价产品或服务，使公司能够最大限度地提高销售价值。随着越来越多的数据和更复杂的系统出现，这不仅关注客户群体，也关注个人客户，以实现真正个性化的定价。
催收
催收，即追查欠款人并收回欠款，是一个复杂的问题。传统上，催收通常由大批人员“拨打电话”并采用先进先出或最高金额优先的方法进行处理，而使用决策管理系统可以大大提高催收效率。另请参阅上面的个性化。
下一个最佳行动
一些有远见的组织正在使用决策管理系统来分配催收代理进行动态工作。这些系统不是让每个代理按照自己的队列工作，而是动态地优先考虑可用的催收工作，并在代理可用时将其分配给代理。这些系统利用有关逾期付款的所有已知信息、对某人付款可能性的预测，甚至催收代理的技能，确定下一个最佳催收行动。
普遍而言，人们正在向“下一个最佳行动”系统迈进。无论是针对客户的行动、针对收款代理的行动、审计还是质量审查，将有限的资源集中在下一个最佳行动上，当它取代传统的先进先出系统时，就会增加价值。
如何处理未付款
即使使用标准排队和分配系统，收款组织也可以从决策管理系统中受益。特别是，使用业务规则和预测分析来确定处理未付款情况的最合适方式，可以有效减少不必要的电话并提高收款率。通过识别最有可能忘记的人并优先进行简单提醒，通过预测某人可以支付的金额和他们遵守承诺的可能性，以及通过确保一致地应用收款政策，决策管理系统可以大大改善处理未付款情况的方式。
政府运营
虽然许多被确定为决策管理系统候选方案的场景都是商业性的，但政府运营也可以使用它们来提高公共部门组织的效力和效率。公共部门决策管理系统更侧重于使用业务规则来执行法规和相关政策，可以提高一致性，为公民提供增强的自助服务，并证明合规性。这些系统中越来越多地使用预测分析，这也有助于将有限的政府资源定位到最能发挥其作用的地方。
福利资格
也许是公共部门最常见的决策管理系统，使用基于规则的系统来确定谁有资格获得福利或服务，谁没有资格获得福利或服务，具有明显的好处。该系统不仅始终保持一致，始终应用相同的规则，而且全天候可用，改善所有人的访问。当法规发生变化，甚至当法院案件要求例外或更新时，这种系统也可以随时更改。
福利计算
与资格相关的是福利的计算。虽然有些福利计算起来很简单，但其他福利可能非常复杂。当必须考虑多种因素、处理复杂的问卷并查阅纳税申报表以确定福利的正确价值时，决策管理系统可以大大提高响应时间和准确性。
税款或费用计算
政府机构通常必须对所欠税款或费用（例如车辆牌照费或商业登记费）进行复杂的计算。这些计算可能变得很复杂，也许更重要的是，它们比它们所属的系统和流程更容易发生变化。通过将计算分离为决策管理系统，机构可以创建一个稳定的流程，用于注册汽车或处理纳税申报表，同时保留对计算进行快速有效更改的能力。
所需许可证或其他文书工作
对于公民来说，最令人沮丧的过程之一通常是确定某项活动需要哪些许可证或文书工作——例如改造房屋或申请补助金。使用决策管理系统帮助公民应对此类决策，可以减少他们的挫败感，并允许将有限的资源用于解决问题而不是讨论文书工作。将决策放在首位——决定需要哪些文书工作，然后处理它——也可以大大简化所涉及的流程。
提交完整性和批准
随着政府机构开发出表格在线界面，允许公民以电子方式提交文书工作，它们为决策管理系统的新用途创造了机会。如果表格可以以电子方式提交，那么决策管理系统可用于检查其是否完整。它还可以智能地执行此操作，使用在表格某一部分输入的数据来确保其他部分填写正确-远远超出了简单的必填字段或定义的值范围。可以添加预测分析以在适当的情况下标记潜在欺诈行为，从而允许自动处理完整、低风险的申请并手动审查其他申请。
审计选择
许多政府部门必须决定审计对象。这些审计通常会发现未缴税款、欺诈或滥用行为。然而，进行这些审计的团队受到预算和人员限制的限制，这意味着并非所有可能有用的审计都可以进行。决策管理系统可以使用
专家规则以及预测分析来优先考虑最有潜在价值的审计，并且这样做是透明的——所应用的规则将是明确的，因此不会出现偏见或偏袒。一些组织甚至采取了“下一个最佳审计”方法，在审计员可用时动态地将他们分配到调查中。
定位资源
决策管理系统的另一个用途是最大化资源的价值，即定位稀缺资源，让它们发挥最大的作用。警察部队可以向社区派遣巡逻车或巡逻办公室，教育当局可以向高危学生派遣顾问，社会服务机构可以使用决策管理系统派遣个案工作者。这些不仅可以应用政策和最佳实践，还可以预测风险（例如，犯罪可能性、高中辍学）和最有效的干预措施，以在总体结果方面最大化资源的价值。
识别欺诈、浪费和滥用
最后，有许多方法可以使用决策管理系统来识别欺诈、浪费和滥用。这包括识别虚假纳税申报表、政府补助金使用效率低下的提供者，甚至识别拨打不必要紧急电话的人。通过标记这些交易和个人，决策管理系统将政府预算集中在最有帮助的地方，从而降低特定服务水平的成本。另请参阅上文的欺诈检测。
供应链管理
决策管理系统刚刚开始渗透到供应链管理中。决策管理系统在这个领域有着巨大的潜力，特别是当组织寻找将预测分析应用于其供应链的方法时。通过将预测分析重点放在特定订单或发货上，决策管理系统即使在非常复杂的供应链中也能有效地应用更先进的分析。尽管总体渗透率较低，但仍有许多例子。
合格供应商
决策管理系统在供应链中最基本的用例之一是确定合格供应商。对于拥有大量供应商的组织，尤其是那些商品来自许多竞争供应商的组织，自动确定合格供应商可以节省大量时间和成本。允许组织自行确定他们是否可以成为供应商，并允许每个国家或产品线添加自己的额外资格标准，这是使用基于规则的方法灵活确定资格的其他原因。
最佳供应商选择
虽然使用决策管理系统可以更有效地确定供应商资格，但通过自动选择最适合给定订单的供应商，也可以更有效地使用供应商。例如，使用资格规则和预测分析来显示按时和按规格交货的可能性，可以创建一个系统，该系统可以根据订单情况，根据成本、速度和质量的适当平衡自动选择供应商。这样的系统改进了直通式处理，减少了日益复杂的供应链中对人工参与的需求。
路线和运输选择
随着供应链变得越来越复杂和分散，也越来越难以知道如何安排交货路线或使用哪种运输机制。当订单的发货人不是付款人时，许多小型制造商被绑定到全球供应链中，这种情况经常发生，实时确定正确的做法至关重要。决策管理系统可以应用最佳实践、政策、托运人提供的短期交易、当前交通问题等来制定最佳运输方案和最佳路线，从而降低整个供应链的成本。
重新订购级别和警报
虽然许多供应链系统都具有自动重新订购或提醒用户库存不足的阈值，但这些阈值通常过于简单。现代供应链的现实是，库存量以及库存应存放的位置变化很大。它可能取决于季节、销售趋势、竞争行为、营销活动等等。使用决策管理系统可以将多种规则源应用于决策，允许集成预测和预报，并支持根据需要进行短期调整和“微调”。
资产管理
许多组织必须尽可能有效地使用资产（例如固定工厂），才能盈利。使用决策管理系统来改善有关此类资产的决策仍然相对不常见，但例子越来越多。特别是随着越来越多的设备配备仪表并连接到网络，决策管理系统针对每项资产做出有针对性的决策的价值正在上升。
服务需求
决策管理系统最基本的用途之一是识别服务需求。如今，大多数资产都是固定维修的。但是，随着特定机器或设备的使用数据被收集，计算该设备的独特服务需求成为可能。因此，一辆行驶速度更快的拖拉机，尽管行驶里程和使用年限与另一辆拖拉机相同，但将被确定为需要更频繁的维修。这可以使设备更长时间保持“健康”，同时还可以消除不必要的服务。
验证使用情况
同样的仪表增加正在将远程监控和建议推向新的水平。当一台设备不断监控其自身使用情况并记录此信息时，可以使用决策管理系统来检查使用情况是否合适。例如，如果重型设备在某个班次中空转过多，或者某个操作员在某些方面过于粗暴，则可以标记此情况并建议采取补救措施。这使用决策管理系统通过远程记录提供监督。还可以标记服务需求和潜在故障并发出警报。
预防性维护
昂贵资产的故障和问题可能导致大量且昂贵的停机。许多组织的理想做法是在问题变得严重之前修复它们，以最大限度地降低此类停机风险。决策管理系统可以使用预测分析来识别有故障风险的资产，然后使用规则分配工程师的空闲时间来检查资产或延长预定的访问时间以提前主动修复某些问题。主动使用资产如果资产没有持续使用，那么就有可能在“停机时间”内将资产用于其他活动。决定如何处理闲置资产，越来越多地可以使用决策管理系统基于对各种可能行动的可能价值的预测来自动完成。
制造业
制造业是另一个引入决策管理系统的领域。许多制造业务规模庞大，需要做出大量潜在决策。随着客户对定制产品的需求不断增加，组织也必须大规模定制。这意味着，过去在整个生产过程中相同的任务和工作分配必须针对不同的客户或批次进行定制和调整。决策管理系统提供了新的控制水平。另请参阅下面的流程效率。
做什么
最基本的决策之一是做什么。当组织为库存而不是专门为订单制造时，它必须不断选择制造什么和不制造什么、选择什么颜色、使用什么包装尺寸等等。决策管理系统可以使用预测和预报、当前库存水平等来决定在任何特定时刻最合适的做法。
机器的分配和配置
特别是在复杂的制造情况下，将工作分配给机器以及该工作流的配置对于生产线的整体效率至关重要。如果配置正确，许多机器可能能够处理特定任务，而特定任务可能可以分配给许多机器。决策管理系统可以处理这种情况的复杂性，应用确定哪些机器可以做什么的规则，并将它们与预测甚至优化相结合，以确保最大化结果。
减少制造问题
在复杂的制造场景中，成品可能始终存在出现问题的风险。可能会使用错误的部件，生产过程可能会损坏某些东西，或者任务可能需要意外的长时间。使用决策管理系统可以减少这些问题。系统可以将质量改进行动分配给QA团队，用动态“下一个最佳检查”系统取代固定的检查表，同时分配监督和培训资源以主动缓解潜在问题。风险预测、所需技能水平和认证的规则等可用于推动生产车间日益复杂的决策。
GRC通常表示“治理、风险管理和合规”（Governance,RiskManagement,andCompliance）。
治理、风险和合规性是一个广泛的主题，是许多受监管行业关注的重点领域。确保一切按照法规进行、执行和管理治理环境以及跟踪和核算所有相关风险可能是一项艰巨的任务。尝试手动完成所有这些工作的成本过高。决策管理系统为组织提供了有效管理其GRC方法所需的优势。
数据管理
谈到数据，法规可以规定哪些数据应该存储、哪些数据不能存储、哪些数据必须匿名化等等。谁可以访问数据、在什么条件下访问、在何种程度的监督下访问，这些都可以明确说明。报告也可以指定，记录必须向谁报告什么以及何时报告。所有这些数据管理都可以通过决策管理系统来执行和管理，从而避免罚款并减少开销。使用规则自动管理所有明确的指导，并集成分析来帮助检测身份欺诈，使保持数据安全、可靠和适当可用变得切实可行。与手动流程不同，决策管理系统可以快速扩展，并在数据流经系统时实时响应。
授权
GRC中的另一个重要问题是谁可以批准谁和什么。防止人们（即使是间接地）批准自己的费用、交易或数据访问非常重要，而且在矩阵组织中也越来越复杂。同样，如果授权方案要强大且可信，那么身份盗窃预防至关重要。确保一套协调一致的业务规则能够驱动跨多个系统的授权，这是决策管理系统的一大职责。
警报
如果尽管一切顺利，事情还是出了问题，GRC系统需要向正确的人员发出警报，并向他们提供正确的信息，并且要足够快地做到这一点，以避免因延误而导致的额外罚款和问题。决策管理系统可以自动采取行动，通过正确的升级和通知集进行工作，即使这一事件链很复杂且经常变化，也不会将愚蠢的警报推送到某人的桌面（并希望他们做出响应）。
医疗保健
医疗保健是一个数据量日益丰富的行业。然而，在一个同行评审、已发布的最佳实践和政府监管比比皆是的行业中，仅仅应用分析、仅仅按照数据告诉你的去做是不切实际的。决策管理系统结合了规则和分析，是这种环境的理想选择。随着医疗保健行业越来越多的计算机化和越来越多的数据被收集，决策管理系统正在发挥越来越重要的作用。随着医疗保健走向移动化，帮助患者在家生活和自我治疗，这种情况只会越来越严重。
识别药物相互作用和其他问题
决策管理系统在医疗保健中最常见的用途之一是识别处方中的潜在问题。识别潜在的药物相互作用和根据患者详细信息检查处方剂量涉及从最佳实践、医学研究、制药公司等收集的大量规则。在医院护士给药时、在药房完成处方时提供这些检查，以及警告医生有关潜在问题，都可以从相同的规则中驱动，以确保一致性和覆盖范围。
确定治疗方案
医疗保健领域的最佳实践不断发展。新疗法、新建议、新药物以及将患者与疗法匹配的新方法（例如使用基因匹配）使医疗专业人员难以掌握最新的治疗方法。尤其是当可以提出多种可能的治疗方法时，选择最有可能对特定患者有效的治疗方法（个性化医疗）非常复杂。决策管理系统让医疗专业人员管理自己的规则，在收集有关哪些方法有效的数据时进行分析，并随着最佳实践和指南的变化轻松保持最新状态。
瞄准高风险人群
虽然我们希望能够始终应用可能有助于解决医疗问题的所有资源，但现实情况是我们不能。确定哪些患者风险最大以及哪种干预措施可能产生最大影响是大多数医疗保健组织的现实。通过使用分析（尤其是预测分析）以及专家规则和最佳实践，决策管理系统可以确保资源有效地应用于风险最高的人群。
调度
与许多劳动密集型行业一样，医疗保健涉及复杂的调度。确保相关专业在正确的时间和地点可用，管理人员以满足需求，确保手术室在需要之前准备好——所有这些都使医疗保健中的调度变得困难。决策管理系统可以使用规则和优化来制定最有效的调度，考虑到限制，同时节省金钱和生命。
流程效率
为了总结用例的讨论，我们来举一些非常通用的例子。许多行业都有共同的问题，这些问题可以归结为对流程效率和有效性的关注。决策管理系统通过处理这些流程中的关键决策，可以在这两方面发挥重要作用。以下是一些示例。
验证
是否输入了足够的信息？它是否与其他可用信息相匹配，并且内部一致？这种基于规则的验证在许多流程中很常见，使用决策管理系统来自动执行此检查可以加快处理速度并减少人工开销。
完整性和准备度
许多流程都有更昂贵的步骤，例如进行检查或签订合同。通过自动检查流程是否准备好进入下一步——我们是否拥有有效检查这艘船或建筑物、为这笔交易或年金签订合同所需的所有信息——决策管理系统确保流程只有在有意义时才会继续进行。
合理性
一种有趣的变化出现在只有人类才能真正判断某事是否真实的情况下，例如海关申报。决策管理系统可能会使用规则和分析来确定这种申报的合理性，从而帮助将有限的资源集中在最能发挥作用的地方。
转让或分配
许多流程都涉及转让和分配：决定让谁负责、如何分配所涉及的工作以及谁应该做什么。当处理速度很重要，或者一致性和可追溯性必不可少时，决策管理系统可以提供快速、灵活、合规的处理。
排序和自适应案例管理
许多流程越来越多地使用更具适应性的方法进行建模。不是布置所有步骤和分支，而是确定可能需要针对特定交易或案例处理的不同集群或任务组。决定需要包括哪些内容以及何时包括，这是决策管理系统理想情况下要处理的任务，该系统会监控案例并不断评估案例最合适和最必要的步骤。
动态表单
从人们那里收集数据是一项持续的挑战。虽然有时简单的表单或带有几个选项的表单效果很好，但有时用户很难确定需要哪些数据。他们回答的每个问题都促使他们回答或不回答后续问题。这种动态提问是决策管理系统的另一个很好的用户案例。
动态检查表
检查表是提高员工效率的有力工具。但要使检查表发挥作用，必须非常具体。尝试用一个检查表处理哪怕是少数情况，也会导致检查表变得复杂，其中包含大量导航指令，以确保在正确的时间检查正确的项目。相反，可以使用决策管理系统来驱动动态检查表。针对每种情况生成非常具体的检查表。该情况下所需的所有检查，但仅检查必要的项目。
大数据
大数据不仅仅是一个流行词；它体现在数量、速度和种类上：更多、更多类型的数据，到达速度更快。简单的分析是不够的；决策管理系统越来越需要处理大数据不断增长、不断变化的处理和分析需求。
自动化决策
大数据的庞大数量非常适合自动化决策。组织可以建立决策管理系统来快速解析大量数据，建立平衡近期趋势和长期趋势的流程，避免困扰人类决策者的许多数据解释问题。
工业化分析
更多的数据意味着需要更多的分析模型，而且这些模型需要更有效地构建。构建模型的自动化和技术，包括机器学习、全自动建模功能或为数据科学家添加的数据工具自动化，可以帮助实现这一目标。此外，组织可以应用最新的内存和数据库技术来减少创建模型的时间。
分析各种数据源
社交、移动、本地和云数据的激增意味着组织需要首先对影响业务的决策进行建模，然后提取这些数据进行分析和交付。一旦组织扩大其数据基础设施的定义以包括Hadoop等格式，就可以使用决策管理系统有效地分析各种来源。然后，操作系统可以提高文本分析和实体分析技能，以识别非结构化数据源中讨论的内容。例如，为大数据构建的分析模型可以捕获电子邮件的情绪（例如正在讨论的产品类型），并将其输入决策管理系统。
实时快速分析数据
随着更多数据以更快的速度到达，组织需要更快地处理速度，并且是在移动过程中。决策时间越来越少，因此预测分析的价值不容小觑。组织能够看得越远，它就有越多的时间做出响应。此外，组织需要将决策注入流数据中，打包业务规则和分析，并将它们注入数据流中，以用决策答案丰富数据流，或在数据流流过时运行并行流程。业务规则管理系统与事件处理集成的能力不断增强，以及将分析模型部署到流数据基础设施中，只是支持这一趋势的两个发展趋势。
合适的运营决策
除了这些特定的用例之外，决策还具有一些关键特征，这些特征使其适合使用决策管理系统进行自动化。本书对这些进行了更全面的讨论，但合适的决策具有四个特征：
可重复
如果决策不是以可重复的方式做出的，并且不定期做出，那么就不可能实现自动化，也不会显示这样做的回报。
不平凡
决策必须具有一定的复杂性，才能值得投资于上述的额外功能。必须有政策或法规来推动和控制决策，必须有一定程度的专业知识来做出正确的决策，或者需要对信息进行一些分析。
可衡量的业务影响
必须能够说出改进决策将对业务产生什么影响，甚至可以说出一个好的决策与一个坏的决策相比有什么不同。如果无法描述改进的价值，或者更糟的是，决策的价值根本无法衡量，那么就不可能显示决策管理系统的价值。
适合自动化
每个组织对自动化的态度都不同。除非组织愿意考虑使用系统来做出决策，否则建立决策管理系统毫无意义。必须由人做出的决策可能涉及适合自动化的依赖性决策，但建立决策管理系统来自动化组织认为应该由人做出的决策将导致系统无法使用。
合适的决策通常分为以规则为中心的决策，例如资格、验证和计算，以及以分析为中心的决策，例如与风险、欺诈和机会有关的决策。
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