一、什么是业务规则和决策管理？
为了满足过去几十年来企业自动化的需求，计算机程序变得越来越大、越来越复杂。
为了简化这些程序的构建和维护，新的编程范例已经出现。简化的一种核心方法是从应用程序编程源代码主体中提取常见计算任务并对其进行标准化。第一个主要抽象是用数据库管理系统（DBMS）取代程序中的自定义数据管理。下一个重大变革是用业务流程管理系统(BPMS)取代了单个程序中逐步嵌入的过程逻辑。接下来是业务规则的抽象，它使组织通过业务规则管理系统(BRMS)操作的策略自动化。最新的演变是用决策管理系统(DMS)取代BRMS。
业务规则系统按照规则语句的原则工作-触发器然后操作范例-通常采用If->Then->Else风格，并且通常以专有“语言”与决策表一起定义。然后，当业务规则引擎(BRE)发生触发时，将处理这些规则。用于定义规则、版本、部署、执行、监控和管理规则的工具以及引擎通常捆绑在一起在业务规则管理系统(BRMS)中。这些系统本质上技术性很强，通常由IT资源拥有和维护。业务主题专家的直接参与通常非常有限。相反，主题专家(SME)从组织内部收获或挖掘（发现）业务规则，并将其定义为需求规范。然后IT将这些要求转化为规则声明。
决策管理系统的工作原理是定义业务决策，其中决策回答特定的业务问题，根据决策逻辑的预定义输入变量的值（通常在输入中）提供决策结果（输出）->决策逻辑->答案（输出）风格。最常用的决策管理技术是决策模型和表示法(DMN)，这是由OMG发布和支持的国际标准，OMG是一个国际性、开放会员、非营利性技术标准联盟。DMN专注于对业务主题专家(SME)有意义的决策（更高级别的业务资产工件）。DMN还提供足够友好的表达语言(FEEL)，这是一种简单但功能强大的方式，可以提供逻辑、文本、数学、列表处理、间隔、日期/时间以及商务人员做出决策所需的其他功能。
决策管理与规则管理有很大不同。最重要的是，决策不仅仅是规则语句的集合，而是特定的、可重用的业务逻辑模块，通常由业务主题专家创建和维护。DMN标准使用标准化、可验证的可视化模型，该模型充当决策自动化引擎的文档和可执行源。中小企业的可视化建模消除了业务规则错误的主要来源之一，即中小企业定义的规则（要求）到IT创建的规则的“翻译”。通过DMN，中小企业和IT人员都可以使用相同的决策模型。
二、为什么使用业务规则管理？
业务规则和决策管理系统用于使业务人员和主题专家无需了解和使用复杂的IT编程语言来创建和维护用于制定业务运营决策的自动化策略和逻辑。通过从传统IT应用程序和流程中抽象出这些规则和决策，规则和决策系统允许非IT人员在直接使用现有系统和IT的同时创建可重用的“单一事实版本”。这种抽象不仅促进了业务人员更直接的访问，而且还通过确保正确的人员能够访问组织的策略，同时为IT提供对更多技术实施和集成要求的访问来增强关注点分离。业务规则和决策管理系统抽象还提供了大大加速和简化运营决策的创建和更改的方法，从而实现更好的业务敏捷性。
虽然业务规则管理系统继续被使用，但随着时间的推移，它们的缺点变得更加明显。这些缺点包括缺乏标准化，迫使客户采用IT驱动的供应商特定的专有系统，并且需要更高的成本，难以找到技术人员来操作。最近，云计算和客户个性化需求的出现扰乱了大多数企业，导致规则激增，使规则逻辑更加难以理解和维护，并严重限制了敏捷性。由于大型业务规则存储库包含数千条单独的规则，因此验证和测试它们非常困难，因此需要大量的逐步IT技术参与，这不断拉大了IT和业务主题专家之间的差距。
另一方面，基于DMN标准的决策管理系统是可视化模型驱动的、可验证的、标准化的，可以在业务主题专家和IT人员之间轻松共享。业务决策是一种可重用的有形业务资产，可以直接从可视化模型实现自动化，而无需IT翻译。DMN中的综合可视化模型可供IT和业务人员读取，可用作决策规范、决策逻辑、决策文档和自动化代码-所有这些都在一个可视化工件中。
三、医疗保健中的业务规则和决策管理
医疗保健行业非常庞大且极其多样化，包括一线工作人员（护理人员和提供者）以及众多后台工作人员。
大型医疗保健组织通常是由医生、急症护理医院、长期护理机构和保险组织组成并联网的企业。所有这些组织都需要基于安全标准的软件来帮助他们存储和检索数据，以及标准化和集中其业务各个部分的工作流程和决策。
医疗保健也是一个高度动态的行业，监管要求、新程序、新药物、新保险规则和快速发展的技术不断产生变化。每个医疗保健组织都必须能够快速制定与其数据相关的指导方针和政策，并根据各自的交付系统和业务模式进行定制，从而可以直接衡量并持续改进服务质量、成本控制和患者满意度。
业务规则和决策管理系统已用于改进临床指南、护理管理、事先授权、账单和付款、标签外处方政策、欺诈管理、精算和风险管理保险计算、呼叫中心脚本、将人工智能/机器学习纳入决策、复杂流程自动化路径和许多其他应用程序。决策建模和自动化与临床决策支持(CDS)相结合，用于在医疗服务提供者与患者接触期间提供实时临床决策支持(CDSHooks)。因此，提供者能够为患者考虑替代诊断、治疗和潜在的节省成本的措施。
其他示例包括数百个医疗保健计算器，如BMI、FEV/1、LACE、PEARL、DECAF、Framingham糖尿病风险等，以及外部机构预授权要求，如Medicare家庭氧气报销、全膝关节置换术(TKA)的传统保险预授权、关于超说明书用药评估和批准的内部组织政策。此类模型需要多项决策，通常需要特定的患者数据。其中一些决策是基于预设的外部要求（例如医疗保险政策），而另一些则是特定于决策组织的政策。一种方法并不适用于所有情况，因此，为了有效，模型必须有充分的记录并且易于更改以反映不断变化的政策。业务规则和决策管理系统解决方案使医疗保健组织能够轻松定义和部署这些示例以及与基于证据的最佳实践相关的更多解决方案。
四、财务中的业务规则和决策管理
随着金融科技初创企业、不断加强的监管以及颠覆性的新商业模式，金融行业正面临着日益加快的变革步伐。
金融机构需要快速适应这一新现实并加速数字化转型，以满足并超越客户的期望。那些无法做到这一点的企业将不可避免地失去市场份额，让给新兴的新公司或能够更快转型的竞争对手。例如，当员工被迫远程工作时，仍在使用手动和纸质贷款审批程序的现有贷款机构就面临着困难。
业务规则和决策管理系统在金融领域得到广泛使用。与医疗保健一样，许多金融行业都受到联邦和地方各级的严格监管，需要严格的合规性和报告。此外，这些规定经常发生变化，并且因地而异。管理这些庞大的需求是业务成本的重要组成部分。
金融中业务规则和决策管理系统的使用包括几乎无穷无尽的关键政策和程序决策，包括监管合规性、监管风险评估、操作风险评估、一般和特定承保、交叉销售和追加销售决策、复杂的流程自动化抵押贷款行业标准维护组织(MISMO)、金融业业务本体(FIBO)、房地产标准组织(RESO)和合作运营研究与开发协会(ACORD)标准等标准的路径和使用保险等行业。
金融领域使用的业务规则和决策管理系统的一些常见示例包括定价决策、索赔处理决策、投诉处理和缓解决策、风险缓解决策、产品合规决策、补偿利润分享和奖金决策以及反偏见决策。使用业务规则和决策管理系统来控制复杂的工作流程路径实际上是普遍的，并且结合人工智能和机器学习的决策管理系统是一个快速增长的领域。