SMARTS 决策引擎

SMARTS决策引擎采用最前沿的技术架构,可以灵活支持云或本地的部署方式。用户可以使用业务规则和算法模型来构建决策模型,并自动处理核心系统发起的交易请求。


SMARTS的优势:


  1. 省:机器替代人力,实现决策自动化,降低人力成本。
  2. 易:快速上手,0代码编规则,快速响应业务需求,加快产品迭代。
  3. 智:无需IT背景,支持决策表、决策树、评分卡等多种规则编写方式。
  4. 活:决策可视化,灵活使用决策分析工具,衡量与优化决策效果。
  5. 强:应用前沿技术架构,支持高可用,灵活应对业务增长。

对于公司而言,对市场更快速的响应意味着更强大的竞争力。而使用SMARTS可以简化业务策略迭代流程,极速响应市场需求,提高公司竞争力。

准备好了吗?
SMARTS 决策引擎 — 打造决策闭环,持续优化决策
定义
部署
决策度量与分析
业务规则
决策分析
云部署
预测分析模型
决策模拟
本地部署
嵌入式组件部署
策略配置
EasyRPC【灵活调用python模型】
策略部署
开发->测试->部署->迭代
策略验证与测试

使用业务规则和预测模型构建决策

基于专业业务知识、最佳实践和预测模型构建SMARTS决策引擎的业务决策模型。例如在金融行业,通过专家知识、行业经验以及数据模型构建的风控模型能极大地帮助信贷企业降低业务风险。


SMARTS决策引擎拥有强大的机器学习功能,方便用户快速地基于数据构建算法模型,生成可用于决策的预测模型或评分卡。同时,SMARTS还支持导入使用SAS、Python、R或SPSS创建的PMML模型,以便在决策对应节点进行调用。


SMARTS提供面向业务人员的零代码编写环境,业务人员快速编写并上线业务规则,同时与预测模型结合构建整个决策模型,完成一套完整的SMARTS生命周期管理功能。

动态调用外部模型: 现代企业的业务决策,越来越依赖于机器学习模型。

在对机器学习模型的支持方面,SMARTS本身支持将外部PMML模型导入并在决策中进行调用。此外,还单独开发了独立于SMARTS之外的EasyRPC组件,用于更灵活的对接机器学习模型。

用户在界面将模型文件上传后即可生成服务,之后在决策流程中调用模型。模型的输出,如评分或概率等变量可在后续规则编辑中进行使用。通过这种模式,可将经验规则与算法模型更灵活的结合共同构建业务策略。

实时热部署
SMARTS支持热部署,简单快速,不影响线上业务。


SMARTS提供业界最有效的生命周期管理功能,并独家运用了世界领先的Rete-NT算法,以及用于预测分析的PMML执行引擎。此外,SMARTS还提供冠军/挑战者(A / B测试)功能。

SMARTS决策引擎支持用户在界面直接完成决策的零代码开发、可视化测试、实时热部署,实现策略的快速迭代以响应市场需求,从而提高公司核心竞争力。

边开发边测试

业务规则和决策的质量取决于其是否能满足业务目标。


在SMARTS中,企业业务人员可以模拟业务数据进行测试,通过对应报表直观显示数据的分布。通过可视化测试的方式,不断调整和优化决策,最终实现最好的业务决策结果。

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