决策模型和符号（DMN）

一、什么是 DMN？

决策模型和表示法™ （DMN™） 是一种国际标准建模语言和表示法，用于精确规范可重复的业务决策和业务规则。

DMN 由对象管理组 OMG 发布和支持，OMG® 是一个国际、开放的成员、非营利性标准开发组织 （SDO）。https://www.omg.org/spec/DMN

DMN 为业务用户和开发人员提供了一种非常友好的业务建模方式，以使用决策表和标准表达式语言来表达战略、战术和运营决策。不管是业务人员，还是写代码的开发人员，都能轻松使用DMN进行建模。DMN 通常与 BPMN 或和CMMN 一起使用，以对工作流和案例中的决策步骤进行建模。

DMN标准通过标准化和可验证的可视化模型，实现了模型的双重功能：既作为易于理解的文档，又作为决策自动化引擎的可执行资源。DMN的设计允许执行性决策逻辑由业务人员独立定义和验证。DMN将决策视为特定的、可复用的业务逻辑单元，这些单元构成了高级的、有形的业务资产组件，通常由业务人员负责创建和维护。DMN业务决策能够直接从可视化模型转换至决策引擎。

DMN 的工作原理是定义业务决策，其中决策回答了特定的业务问题。决策的输出基于决策逻辑的预定义中输入变量的值，以“输入→决策逻辑”→“输出”样式。DMN 还提供足够友好的FEEL表达式语言 ，可以提供业务人员做出决策所需的逻辑、文本、数学、列表处理、间隔、日期/时间和其他功能。

Together规则引擎完全支持DMN中的FEEL表达式语言 、盒装表达式和完全可执行的决策模型。

二、谁使用 DMN？

DMN 决策模型表示法的典型用例分为以下三类之一：

①定义手动/人工决策

②指定自动化决策的要求

③代表一个完整的、可执行的决策模型

第三个用例已成为数字化转型实践的新标准，因为DMN决策建模是决策自动化的先决条件，而决策自动化又是大多数数字业务自动化的先决条件。决策自动化可确保一致且准确地做出可重用的业务决策。使用 DMN 封装业务决策逻辑还允许业务流程工作流或业务决策更改而不会相互影响。

与传统的业务规则方法相比，使用 DMN 可提供额外的好处。使用BRMS，业务规则侧重于逻辑实现，而决策方法首先呈现高层次的大局视图，而不是在没有解决方案决策上下文的情况下立即进行低级实现。DMN还为决策表提供了适当的决策建模符号样式，促进了协作和重用，并为预测分析项目提供了一种有效的需求建模方法，该方法可以在可解释的上下文中结合人工智能（AI）和机器学习（ML）。所有这些使得使用DMN进行实际决策建模适合共享的战略、战术和运营决策，同时提供更高的业务敏捷性以适应不断变化的市场和技术条件。

DMN几乎可以用于商业和政府部门，包括政府各级部门、零售、农业综合企业、金融服务、医疗保健、运输和能源等。DMN决策建模符号也作为主要组件包含在其他标准中。

国际商业分析研究所（IIBA）BABOK已将DMN作为商业分析的标准，因此非常重视业务分析师的决策。

什么是巴博克？

BABOK是由国际商业分析师协会（IIBA）出版的商业分析知识体系。它描述了什么是业务分析，哪些任务作为业务分析的一部分执行，以及哪些技术和能力与执行任务相关。

BPM+ Health™，一个医疗保健社区，使用 DMN、BPMN和CMMN建模开发最佳实践，以共享临床路径、临床指南和其他医疗保健知识，以最大限度地提高其实用性并提高其采用率。

MISMO®（抵押贷款行业标准维护组织）被宣布为美国抵押贷款金融行业交换信息和开展业务的“贷款语言”，已使DMN标准成为MISMO批准的标准，用于记录、实施、执行和交换整个抵押贷款行业的业务规则和决策。

金融服务中的DMN

决策管理系统在金融领域得到广泛使用，包括零售和商业银行、保险、抵押贷款、投资等。

“MISMO 和 DMN 的组合可以应用于抵押贷款机构和第三方共享的任何业务规则或决策，包括偿还能力要求、HMDA 报告要求和服务指南等规则。 通过使用 DMN 标准，贷方可以立即将投资者指南或其他合作伙伴要求整合到其业务流程中。 这将取代当今所需的昂贵且耗时的过程。”

抵押贷款银行家协会（MBA®），2019 年 3 月 25 日新闻稿

DMN在控制复杂的金融科技工作流程路径中的使用正在变得普遍，并且将人工智能（AI）和机器学习（ML）与DMN相结合正在迅速增长。DMN对决策需求的全局视图在金融服务行业中非常重要，其中业务决策通常有两个平行维度：业务维度和监管维度。

DMN建模和自动化完全符合金融科技标准日益广泛的应用，例如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）和合作运筹与发展协会（ACORD）标准在保险业。

金融业正在见证金融科技初创企业的颠覆性新商业模式，这些模式正在模糊传统机构职能之间的界限，以及政府实体越来越多的法规，使合规成为一个严重且代价高昂的问题。此外，这些规定经常变化，并且因地而异。有关风险管理和流动性管理的法规需要持续监控和看似无穷无尽的披露文件。DMN 自动化为管理有关以下方面的关键策略和程序决策的庞大数量和不断变化提供了实际解决方案：

• 法规合规性
• 监管风险评估
• 操作风险评估
• 消费者保护活动
• 欺诈检测活动

金融领域的DMN决策管理解决方案也被用于许多其他复杂的决策，例如：

• 风险缓解决策
• 定价决策
• 反偏见决策
• 理赔决策
• 投诉处理和缓解决策
• 薪酬利润分享决策
• 奖金决定
• 日终模式
• 信用评分
• 一般和特定承保
• 贷款发放
• 贷款服务
• 交叉销售和追加销售决策
• 贸易评论
• 了解您的客户 （KYC） 流程
• 投资交易验证决策

医疗保健领域的DMN

医疗保健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型进行定制，从而可以直接衡量和持续改进服务质量、成本控制和患者满意度。

医疗保健自动化需求已经变得如此关键和普遍，以至于为了正面解决这些问题，已经创建了一个实践社区BPM+ Health。BPM+ Health 是建立在使用开放的、基于标准的符号的基础上建立的，包括 DMN（决策管理）和其他开放 IT 标准，允许所有类型的卫生组织、专业协会和供应商记录他们的护理路径和工作流程，以便它们是可共享、可发现和可自动化的。

像这样的医疗保健模式需要多个决策，通常需要特定的患者数据。其中一些决策基于预设的外部要求，如医疗保险政策，而另一些则特定于决策组织的政策。一种尺寸并不适合所有人，因此模型要有效，必须有充分的文档记录，并且易于更改以反映不断变化的政策。DMN 决策服务解决方案使医疗保健组织能够轻松定义和部署业务解决方案，以及与循证最佳实践相关的临床解决方案。

• DMN 解决方案用于：
• 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
• 其他诊断
• 将 AI/机器学习添加到决策中
• 临床决策支持
• 欺诈管理
• 精算和风险管理
• 保险/索赔计算
• 呼叫中心脚本
• 复杂的过程自动化路径

数以百计的医疗保健计算器

目前国内DMN的应用还在起步阶段，BRMS决策引擎/规则引擎基本以后端引擎为主，没有图形化建模界面，需要由业务主题专家（SME）将决策或规则需求转交专业IT开发人员编写相关脚本才能执行，使用维护成本较高，因此只在业务规则变化比较快的高频领域有应用，比如金融、电商等。

三、Together规则引擎对DMN建模的支持

Together规则引擎完全支持DMN建模标准和决策自动化引擎，用于构建自动化DMN 模型。支持包括完全符合3级（DMN最高级别）和对最新版本标准的支持。Together决策模型的创建、测试、管理和管理以及自动化库管理、管理、配置、调试、模拟都是基于可视化和浏览器的，这使得Together提供完整的决策管理和自动化解决方案。

Together规则引擎的DMN决策服务支持SaaS 服务，包括 API 优先设计，允许在移动、云和本地服务器环境中从几乎任何编程语言调用自动决策。这些自动化DMN决策服务是无状态的、原子的，并提供可扩展的高性能直通式处理。Together自动化决策服务和决策自动化引擎的结构也旨在为当今复杂的可用性需求提供全面支持，包括容器化和docker技术。Together的DMN平台的建模和自动化完全基于浏览器，可以在任何现代浏览器环境中运行，包括Chrome，Edge，Safari，Firefox等。Together自动化服务器可以部署在包括本地和公共/私有云，如阿里云，华为云，腾讯云等。

Together规则引擎还扩展了决策管理平台，包括对人工智能/机器学习等先进技术的具体支持，在建模环境中包含PMML模型，在自动化环境中包含PMML执行引擎。