分离关注点：实现决策管理中的突破性协同

软件的核心是自动化功能 —— 本质上是通过工作流来编排操作。软件中影响业务结果的最重要操作是业务决策。

但是，经常情况下，最初为软件决策建立指导规则的员工最终会离开公司 —— 只为他们的替代者调整标准并相应地修改代码。随着时间的推移，这种模式会重复出现，没有人除了开发人员真正知道决策是如何做出的。

因此，试图改变以改善业务结果受到缺乏对业务规则的可见性的挑战。

进入：分离关注点 框架 —— 一种旨在转变应用程序开发方法的新概念。这一框架结合了 人工智能 (AI)，机器学习 (ML) 和 决策管理 (DM) —— 所有这些策略使软件企业能够更快地将高质量的产品推向市场。

分而治之

分离关注点的方法围绕着提取声明性决策 —— 从某个输入中产生相同答案的决策 —— 以及 AI/ML 决策过程 —— 返回概率分数并随时间适应的过程。这样可以解放应用程序免于复杂的决策逻辑网络，使得效率的提高成为可能。

假设一款软件包含十个不同的决策算法在其工作流数组中。分离关注点方法的目标是隔离这些决策过程，并将它们视为单独的资产，每个资产都可以独立版本化、测试和部署。这样做可能会发现相同的决策在其他用例中也是必需的，例如计算保险费、制定承保评估或检测保险欺诈证据等等。

通过将复杂的系统分解为可管理的独立组件，开发人员可以专注于优化特定的功能，而不损害整个应用程序的完整性。这样，他们可以轻松地确定最合适的决策协议，并以清晰的方式传达给最终需要建立规则的员工。

简化、解锁、增强

简化决策过程

分离关注点方法的一个主要优势是其简化决策的能力。当 决策 与 工作流 分离时，公司应用程序套件的支持技术可以根据需要更改，而不会损害业务的更广泛的运营或目标。毕竟，管理业务决策不应该需要对决策标准背后的程序逻辑有深入的理解。

此外，组织可以更轻松地适应不断变化的市场力量，并相应地更新其决策 —— 而无需对其工作流进行大量的后续修改 —— 另一种选择就像在需要厨房装修时重建整个房子。

就像会计师可以通过 Excel 独立管理公司财务而无需编写规范或涉及软件工程师一样，业务领导者也应该能够在制定决策和调整其标准时做到同样的事情。这种敏捷性在响应新兴趋势和满足新用户需求时至关重要。

解锁 AI/ML 和决策管理之间的兼容性

随着任何给定决策逻辑段被提取和作为单独的企业资产管理，集成高级 AI/ML 算法成为一个无缝的过程。这种集成开启了一个全新的可能性领域 —— 尤其是与声明性决策相结合 —— 允许组织利用数据驱动的洞察力和智能决策的全部潜力。

增强适应性和可扩展性

业务领导者的基准目标始终是加速更好的产品推向市场，但是分离关注点方法可以实现更多。

值得注意的是，它提供了对任何业务决策及其影响的标准的直接和持续的可见性，实现了在无需对基础应用程序进行大幅度修改的情况下无缝地纳入新的技术能力，并为将 AI/ML 更深入地融入核心业务运营创造了机会。换句话说，解除决策与内部应用程序的耦合为公司提供了更多的适应和扩展方式。

不仅仅是一个理论

分离关注点不仅仅是一个理论概念；它是一种实际的策略，用于加强低代码和无代码解决方案，改变企业在数字时代的运营方式。

金融企业、医疗保健公司、制造设施等，都体验到了运营效率的提高、开发周期的缩短以及 AI/ML 算法和决策管理之间的兼容性增强。

为业务决策提供透明度以及独立于复杂代码块中编写的标准来管理它们的能力，为公司提供了显著的竞争优势。这种应用程序开发方法正在增强 AI/ML 系统的采用，这是进一步的概念验证。

通过解放决策过程并促进 AI/ML 与决策管理之间的协作，组织可以释放出一种新的创新时代，将业务转变为在技术颠覆面前茁壮成长的位置。