决策智能（DI） 保证基于高级数据分析做出明智的决策，同时也为人类判断提供了充足的空间。现代市场的快速变化使得贸易和工业公司的许多传统决策方式看起来非常“陈旧”。为了做出可持续和准确的决策，完美的方案是人工智能（AI）和人类判断的协调互动。在这种情况下，数据的可用性和易用性尤为重要。例如，在推出新产品之前，必须从客户数据库、任何现有的竞争报价、预期成本和资源可用性中获取尽可能广泛的信息。事实...

想象一下这样一个世界：软件不仅可以加快业务决策，还可以使其与众不同。这就是决策智能（DI）的意义所在。这不仅仅是另一种人工智能（AI）。事实上，DI是一个独特的概念，很容易被误认为是其他IT术语。因此，在本文中，我将解释什么是决策智能，以及它不是什么。此外，我将研究DI平台如何为供应链等数据密集型行业提供支持。事实上，DI可以显着改善决策，甚至自动化决策周期。此外，我将阐明决策智能与决策科学...

企业业务管理系统（BMS），历经数十年风云变幻，其角色已从最初的“账房先生”演变为今天的“业务管家”。当下，AI、ESG、全球合规、供应链协同等新浪潮正深刻重塑企业管理模式。在这场持续的进化中，SAP等国际巨头似乎又一次站在了变革潮头。反观国内BMS，进步显著：功能覆盖面拓宽、用户体验优化、性价比提升。然而，一个难以否认的事实是，与SAP等顶级系统之间，似乎总隔着一层未捅破的“窗户纸”。这差...

传统国产低代码平台多聚焦于‌表单与流程的快速配置‌（如拖拽生成审批单、报表），本质上仍是“表单驱动”模式的效率工具。而与国际先进实践结合时，其价值需升级为‌管理逻辑的数字化封装平台‌——这正是Together规则引擎的发力点。Togetner在低代码平台中的战略价值‌1.破解“功能堆砌”陷阱：管理逻辑的标准化沉淀‌痛点‌：国产低代码平台常提供大量组件库，但业务规则散落在代码/配置中，难以复用...

一提到规则引擎，人们首先想到的就是金融、保险、电商、风控等行业领域如一些合规性判断、简单计算的应用场景，产品形态主要就是决策表、评分卡、决策树、决策流等功能，它们也成为不同规则引擎厂商产品的标准开发范式，但是随着市场的不断变化，规则引擎被引入应用到更多的行业领域，这些功能越来越无法满足企业的需求了。我们不妨简单回顾一下规则引擎的发展史。一点历史业务规则的概念可以追溯到20世纪70年代专家系统...

传统的规则引擎是一个复杂的系统，它在对外提供规则服务的时候规则集及模型文件和规则引擎是不能分离的，需要一起部署才能为第三方应系统提供规则服务，这就造成用户部署使用成本比较高。Together规则引擎基于DMN标准，可以生成独立的规则模型文件，而且文件非常小，通常只有几十K，这样就可以实现建模环境与生产环境的分离，降低了用户的部署使用成本。同时Together规则引擎可以将规则模型与运行支撑组...

我们想象着一位供应链高管正在仔细研究另一份电子表格，依靠直觉做出可能成就或毁掉公司的决定。更重要的是，尽管拥有一支由分析师、人工智能和复杂的规划工具组成的团队。必须这样吗？如果高管们拥有自己的软件，可以直接加快他们的决策周期，那会怎样？事实上，人工智能和数据分析的最新进展使高管们能够跳过中间商，直接与软件交互，从而做出快速、明智的决策。将其视为敏捷决策平台–一个提供跨职能见解、最佳选择并让每...

想象一下这样一个世界：软件不仅可以加快业务决策速度，而且可以使业务决策变得卓越。这就是决策智能（DI）的意义所在。它不仅仅是另一种人工智能（AI）。事实上，DI是一个独特的概念，很容易与其他IT术语混淆。因此，在本文中，我将解释什么是决策智能，以及它不是什么。此外，我们将了解DI平台如何为供应链等数据密集型行业提供支持。事实上，DI可以显着改善决策，甚至自动化决策周期。此外，我将阐明决策智能...

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。