计算员工的休假天数是一个常见的人事考勤场景，需要统计每个员工休假的自然天数周期，在这个周期内要扣除非工作日周末天数（周六日）、法定假日天数，然后计算出员工最终的休假天数。人事部门每次都需要，单独为每一位休假员工统计计算，当组织人员人数多时这需要很大的工作量且费时费力，现在我们可以通过Together规则引擎轻松实现这一算法。首先我们在Together建模器中定义休假申请（即休假开始时间和休假...

电信运营商会根据自己的所提供的服务设计出不同的虚拟产品，这些产品针对不同的目标用户、使用场景、时间周期、地域等等因素设计，而且这些产品之间又可以相互叠加，最终会形成数量庞大的虚拟产品套餐，这些虚拟产品经常随营销政策调整。同时电信运营商在各地会有数量众多的门店、经销商或网络渠道销售产品，因此产品变化快，返佣计算比较复杂，主要痛点如下（1）计费逻辑代码迭代效率低：传统研发模式通过代码形式开发，版...

本指南介绍了决策智能 -它的作用、它的不同之处以及它在整个企业中提供价值的位置。什么是决策智能？决策智能 （DI）是整个企业价值链决策的优化和编排。DI 了解决策的制定方式，并使用数据、分析、人工智能和自动化来创建一个反馈驱动的流程，随着时间的推移完善决策，通过建议或自主行动提高决策质量和业务影响。实际上，DI 将决策从由机器支持的人做出决策转变为由人引导的机器做出决策，从而允许人工监督，同...

引言2023 年，IDC 和 AeraTechnology 联合发布了题为《每位高管都需要了解的关于人工智能驱动的决策智能》的报告。文章描述了领先企业如何开始通过人工智能变革其决策流程。这些早期部署标志着一个新时代的开始——在这个时代，数据、分析和自动化开始融合，形成决策智能（DI）框架，从而提高了速度、质量和一致性。这些人工智能优势主要被一些全球最大的企业所利用。两年后，人工智能的普及速度...

本文重点介绍ML 算法及其类型，并提供包含示例代码和实际示例的完整列表。它解释了有监督、无监督、强化和深度学习模型如何基于数据进行训练、预测结果以及在各个行业推动 AI。机器学习(ML) 是人工智能 (AI) 的一个子集，专注于创建从数据中学习并进行预测或决策的算法，而无需为每个任务进行详细编程。与遵循严格的准则不同，ML 模型识别模式并随着时间的推移提高其有效性。掌握这些术语及其相关算法对...

为了理解决策自动化和管理中不同的方法、工具和架构细微差别，我们首先需要理解存在不同类型的决策和事务需求，这些需求需要截然不同的方法、架构和工具。并且，某些决策可以使用不同的方法正确地实现。稍后我们将深入探讨一些例子，但首先让我们回顾一些逻辑的基础知识。逻辑有三个类别：演绎、归纳和溯因。决策自动化试图自动化所有逻辑，但如何将这些逻辑结合在一起以进行启发和自动化，对于工具选择、使用的架构以及项目...

如果你问流程领域的人，决策如何适应，他们会毫无疑问地回答，它们只是流程中的任务，并且BPMN 和 CMMN 是流程和案例的主要标准，自然地，他们认为决策只是 BPMN 流程或 CMMN 兼容案例工具中的某个 DMN 或代码。现实大不相同。根据我的经验，绝大多数较大的现实世界决策自动化实现不是由BPM 工作流工具或案例工具编排的，应该构建为完全独立于任何 BPM 或案例规范和供应商工具。可以通...

介绍我们的经验表明，除了最简单的情况外，机器学习（预测分析）从决策管理中受益匪浅，可以提供真正的商业价值、提高可解释性并降低风险。反过来，仅基于简单决策表的业务规则的静态业务决策的日子已经屈指可数。决策管理需要机器学习来满足数据驱动型企业的需求-以提供能够进行统计推理并对不断变化的业务条件做出反应的决策：学习决策。简而言之，机器学习和决策管理形成了强大的合作伙伴关系。在本文中，我将讨论如何将...