商业决策管理：实用介绍|signavio.

业务决策管理在实践中

要开始使用商业决策管理，我们首先需要了解我们需要改进的决定。换句话说，我们需要监控我们的业务的行动决策。让我们考虑一个例子：保险公司的欺诈预防。每当保险索赔进入，负责任的案例工作人员需要评估索赔是否可能是欺诈性的。如果是这种情况，他们将案件升级到调查专家。案例工作者根据冗长的指南文件评估欺诈似然。

在这篇文章中，我们专注于决策建模和执行，但首先，让我们快速看看我们如何识别改进潜力。在我们的保险公司示例中，商业案例数据与关于行业范围广泛的欺诈频率的报告的比较表明，在我们公司中，大多数欺诈案件仍未被发现，这意味着业务决策欺诈检测表现不佳。

商业决策表现不佳的原因之一是缺乏清晰度和正式化。在我们的欺诈检测示例中，案例工人不遵循指导方针，因为它们是暧昧和难以理解的。

为了提供决策规则的明确定义，我们将它们定义为决策模型和符号（DMN）图。正如SignaVio的早期博客文章中的关于解锁业务决策管理的价值，D爱游戏ayx双赢彩票MN是一个开放的标准符号用于用底层XML定义模拟建模。正式的定义允许我们将决策规则部署到决策支持或自动化系统。

回到我们的示例，现在我们可以开始为欺诈检测图建模了。在这个示例模型中，我们保持图表相对简单，以便您快速完成解释。

使用DMN，两个重要的决策图元素是“输入数据”和“决策”。输入数据是指实际做出决定所需的信息。（决策表包含将此输入数据映射到输出的决策逻辑，即具体决策。）我们首先定义我们用于我们决定的数据。为此，我们使用两个输入数据元素：'保险索赔'和“客户”。

此元素具有“请求的补偿”和“损坏类型”。对于这些属性中的每一个，我们还需要定义属性类型。“请求补偿”是具有类型“Number”的属性，因为它具有设定的数值。（例如，客户可能会赔偿5,000欧元。）

“损害类型”是一个枚举属性，这意味着它可以有一组由决策建模器预定义的值。在我们的例子中，我们只定义了值“与野生动物的碰撞”和“其他”。定义属性类型对于确保以后可以创建处理所有可能输入的决策规则至关重要。

此元素使用一个布尔属性(true或false)和一个数字属性。布尔属性是“干净的犯罪记录”，数字属性是“以前索赔的金额”。

由于我们的输入数据元素表示具有不同属性的对象——而不是像数字那样只有一个值——我们将它们称为复杂类型的输入数据。下一步是将两个输入数据元素连接到决策表元素。

然后，我们可以打开决策元素并将判决逻辑添加到决策表。表中的每一行地图使用比较运算符（如=，<和> =）将具有特定属性的输入数据与输出。这被称为决策规则。

我们还需要设置命中策略，确定决策规则的顺序或组合。在我们的保险示例中，我们设置了第一个命中策略。这意味着应用于一组输入数据的第一规则用于确定决策结果。

在我们的决定表中，如果客户在上一项索赔中不到10,000欧元，从未调查过于2000欧元的保险索赔。

在许多情况下，您需要更多控制输入数据以计算决策结果。为此，您可以使用允许您聚合和转换决策数据的文字表达式语言。例如，我们可以通过以下简单的文字表达式总结过去保险索赔的价值：

您可以将这些表达式无缝地将这些表达式集成到您的决策图中。让我们改进我们的决策图，以便从单独的输入数据元素计算过去保险索赔的总和：

现在我们有了决策模型，我们如何确保模型在索赔处理过程中实际使用?因为我们在DMN 1.1中创建了我们的模型(一种开放的标准符号)，我们可以选择将我们的图导出到一个系统，这个系统可以为我们的案例工作者提供决策支持，或者完全自动化决策。

这两种选择都极大地提高了您的组织使用模型和做出标准化决策的能力自动化还具有释放员工时间的优势，专注于需要人为评估的特殊情况。

当然，我们也可以通过将过程部署到业务规则执行引擎来完全消除人类参与，如signavio工作流程加速器。与普通软件应用程序相比，业务规则执行引擎不依赖于硬编码的决策逻辑。相反，业务用户可以在决策图中更改规则，并将其传输为发动机的更新而不涉及程序员。

当然，并非所有组织都足够先进以充分自动化其决策过程。如果通过自下而上的方法驱动改进，这通常是这种情况。当团队领导或部门经理建议改进如何处理一系列业务决策时，自动化预算通常不易获得。

相比之下，决策支持系统可以用很小的预算购买，例如作为不需要集成的软件即服务(SaaS)订阅。即便如此，一个决策支持系统也可以像为员工提供参考决策一样简单，这有助于规范依赖于相同因素的决策制定方式，无论最终是哪位员工负责做出决策。

在我们的保险例子中，人为干预仍然有益，特别是对于异常案件。（当然，除非我们有一个自学系统，适用于当欺诈者提出新计划时自动调整我们的决策规则......）

业务决策管理侧重于监测，建模和执行业务决策。使用决策模型和符号（DMN），您可以创建明确，正式的决策模型，这些模型可以提高您的业务决策的可见性和适应性。采用结构化方法和使用标准符号还可以选择将决策模型转移到决策支持系统或完全自动化的决策。

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