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本文目錄一覽：

• 1、薩摩耶云：模型數(shù)據(jù)升維，AI決策“破圈”
• 2、決策智能：從數(shù)字化實驗室走向現(xiàn)實商業(yè)價值
• 3、低代碼開發(fā)平臺對企業(yè)有什么用？

薩摩耶云：模型數(shù)據(jù)升維，AI決策“破圈”

本刊訊 人類對人工智能的想象和 探索 ，從未止步。

隨著數(shù)據(jù)、算法、算力能力提升，人工智能的應(yīng)用場景深入到生活的方方面面。apaas云原生我們在搜索引擎上輸入關(guān)鍵詞后，網(wǎng)頁會自動匹配相關(guān)搜索內(nèi)容apaas云原生；短視頻App能根據(jù)我們的瀏覽習(xí)慣，推送相似的博主和場景；對著智能手機等移動終端喊話，便能調(diào)用相關(guān)功能，實現(xiàn)人機交互。

以人工智能為代表的數(shù)字化產(chǎn)業(yè)快速向前推進，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型也成為不可逆的趨勢，各行各業(yè)都在尋求與自身商業(yè)模式相匹配的AI大腦。AI決策能力，正是AI大腦的內(nèi)核，它決定apaas云原生了AI解決方案的效率和可執(zhí)行性。

AI決策由模型性能決定，而模型性能的好壞，離不開人工智能三駕馬車的拉動——數(shù)據(jù)、算法、算力。其中，數(shù)據(jù)在模型搭建過程中起基礎(chǔ)性作用，一個模型的優(yōu)劣，百分之八十取決于數(shù)據(jù)和樣本的維度，正如巧婦難為無米之炊。

因此，數(shù)據(jù)提升對于模型優(yōu)化有著基礎(chǔ)性、全局性的作用，而數(shù)據(jù)與模型也是AI系統(tǒng)的重要組成部分。目前，AI模型開發(fā)及應(yīng)用難點，主要在于數(shù)據(jù)應(yīng)用和算法創(chuàng)新上，其中，后者更多體現(xiàn)的是建模方法的適當(dāng)性。

數(shù)據(jù)應(yīng)用維度不足。從AI決策的模型發(fā)展現(xiàn)狀來看，當(dāng)前很多模型僅僅是基于二維的數(shù)據(jù)組織形式來構(gòu)建，沒有考慮到數(shù)據(jù)在完整周期中的時間節(jié)點變化。最終容易導(dǎo)致模型的辨識度、準(zhǔn)確度、穩(wěn)定性失衡，AI決策效果大打折扣。

例如，在視頻推薦和電商推薦場景中，如果模型僅是在用戶賬戶、行為屬性、社交記錄、交易結(jié)果等標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上構(gòu)建和優(yōu)化，沒有納入用戶在決策過程中的重要時間節(jié)點下的行為表現(xiàn)，可能就會使模型效果過于擬合，不能夠精準(zhǔn)地預(yù)判用戶喜好以及交易風(fēng)險控制。

一般來講，二維數(shù)據(jù)的維度主要表現(xiàn)為樣本維度和特征維度。樣本維度常常為用戶ID信息或者是訂單編號，特征維度則為用戶人口屬性、行為屬性、外部資信等信息。二維數(shù)據(jù)模式下，用戶在每個時間點只對應(yīng)一條變量。

回到實際業(yè)務(wù)場景，用戶在不同的時間節(jié)點會呈現(xiàn)不同的行為表現(xiàn)，盡管這些表現(xiàn)強度存在差異化，但最終會反饋到行為特征上。如果把不同時間節(jié)點的用戶特征行為差異，盡可能納入建模過程，那么原有的一對一二維數(shù)據(jù)就延展至一對多的時間序列形式，也就是說把數(shù)據(jù)應(yīng)用升維到樣本維度、時間維度、特征維度的三維數(shù)據(jù)組織形式。

三維數(shù)據(jù)不僅能降低數(shù)據(jù)集特征不足的影響，而且能最大程度挖掘數(shù)據(jù)價值，增加特征數(shù)量，提升模型準(zhǔn)確性。尤其是在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)獲取時，外部資信等數(shù)據(jù)往往會遇到接入不確定因素，而內(nèi)部數(shù)據(jù)數(shù)量和類型有限，并且利用程度趨于飽和。

但對于模型開發(fā)而言，更高的精準(zhǔn)度和辨識度，要求引入更多維度的數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律，生成更多衍生變量。一旦無法從數(shù)量維度獲取更多變量，那么只能從質(zhì)量角度下功夫，向深度挖掘變量內(nèi)部信息，其中一對多的時間序列角度的升維就是深挖數(shù)據(jù)信息的方法之一。

其實，數(shù)據(jù)升維可用于AI模型優(yōu)化的場景非常多，例如在股票、基金的智能投顧業(yè)務(wù)中，AI模型的數(shù)據(jù)應(yīng)用加入時間維度，與樣本維度和個股、個基一起構(gòu)成三維樣本，便能把節(jié)點變量考慮在內(nèi)，更加精準(zhǔn)預(yù)判未來走勢。

要想通過高維時序數(shù)據(jù)實現(xiàn)模型優(yōu)化，僅停留在數(shù)據(jù)層面遠遠不夠，還需對算法提升。決定模型好壞的剩下20%，正是建模方法的選擇，而與高維時序數(shù)據(jù)處理相匹配的算法通常為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的深度學(xué)習(xí)。

以薩摩耶云為例，薩摩耶云基于深度學(xué)習(xí)框架， 探索 數(shù)據(jù)升維用于模型性能的提升，研發(fā)出適用于多行業(yè)和場景的AI解決方案，滿足企業(yè)高效智能決策的需求。同時，這些端到端的云原生 科技 解決方案，以SaaS+aPaaS形式提供交付，通過雙方系統(tǒng)對接實現(xiàn)信息實時交互，能為合作伙伴輸出基于云的智能決策服務(wù)。

在薩摩耶云首席科學(xué)家王明明看來，更高維度的時序數(shù)據(jù)建模意味著對現(xiàn)有的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的重新理解、更多的數(shù)據(jù)信息、更復(fù)雜的數(shù)據(jù)組織方式、更高的機器性能要求、存儲要求以及模型上線要求。以高維時序數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，施以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來訓(xùn)練，加工多維變量特征，最終建立并優(yōu)化模型的AI決策能力。

具體來看，作為機器學(xué)習(xí)的重要分支，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)表示的一種新的方法，強調(diào)從連續(xù)地層中進行學(xué)習(xí)。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法驅(qū)動下，模型可在同一時間共同學(xué)習(xí)所有表示層，可能包含數(shù)十個甚至上百個連續(xù)層，而其他機器學(xué)習(xí)方法往往僅僅學(xué)習(xí)一兩層的數(shù)據(jù)表示。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在高維時序數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)中，一方面通過漸進的、逐層式的方式形成越來越復(fù)雜的表示；另一方面，對漸進的表示共同進行學(xué)習(xí)，每一層的變化都需要同時考慮上下兩層的需要。這意味著，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入狀態(tài)變量時，能保存每個時刻的信息，并且與當(dāng)前的輸入共同決定此刻的輸出。

從薩摩耶云的AI決策實踐來看，薩摩耶云在模型搭建過程中，不僅考慮了以往的樣本維度和特征維度，還把各時間節(jié)點的用戶特征差異納入考量，通過三維數(shù)據(jù)加工完善數(shù)據(jù)特征。在此基礎(chǔ)上，薩摩耶云利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)，建立和訓(xùn)練模型，實現(xiàn)比常規(guī)模型更為高效的模型效果。

這對于提升模型的預(yù)判能力和精準(zhǔn)度至關(guān)重要。就像閱讀一段新聞，如果僅僅從每一個字、每一個詞組來理解，很容易斷章取義，無法真正明白新聞所指。但把新聞構(gòu)成中的字詞句連貫起來，并置于各個背景節(jié)點中，就可以理解新聞的準(zhǔn)確意思。

當(dāng)薩摩耶云把基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的AI模型，應(yīng)用于實際業(yè)務(wù)場景之中，能進一步放大數(shù)據(jù)價值，幫助企業(yè)增強預(yù)測分析能力，提升精準(zhǔn)營銷、銷售管理、供應(yīng)鏈協(xié)作、結(jié)果預(yù)測、風(fēng)險控制的效率，進而實現(xiàn)從經(jīng)驗決策到智能決策，達到降本增效的效果。

實驗數(shù)據(jù)也表明，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時間序列來做變量衍生，可以產(chǎn)生較為顯著的變量增益效果，衍生變量可以直接用于其他傳統(tǒng)方式的建模環(huán)節(jié)，同時也可擴充內(nèi)部的衍生變量空間。當(dāng)原始特征的區(qū)分能力得到提升，模型的區(qū)分效果也得到增強，最終強化AI模型性能。

作為領(lǐng)先的獨立云服務(wù) 科技 解決方案供應(yīng)商，薩摩耶云立足場景需求，深耕AI決策智能賽道，不斷升級大數(shù)據(jù)、算法、模型策略和產(chǎn)品設(shè)計，為數(shù)字經(jīng)濟和企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供技術(shù)支撐。在此過程中，薩摩耶云不僅強化了自身核心自主競爭力，而且著眼數(shù)字中國全景，源源不斷釋放 科技 賦能的價值。（山河）

決策智能：從數(shù)字化實驗室走向現(xiàn)實商業(yè)價值

當(dāng)AlphaGo在與人類的對弈中布下第一手棋，決策智能的時代便按下了不可逆轉(zhuǎn)的啟動鍵。

近年來，決策科學(xué)從一個新興學(xué)科一躍成為業(yè)內(nèi)發(fā)展最快、應(yīng)用最廣泛的領(lǐng)域。隨著云計算和人工智能快速發(fā)展，運用數(shù)據(jù)科學(xué)的力量由機器幫助人們做決策成為了可能。

在薩摩耶云首席科學(xué)家王明明看來，云計算和人工智能的關(guān)系更像是血液與神經(jīng)系統(tǒng)。他形象地把云計算比喻為動力單元，把人工智能比喻為頭腦單元，只有當(dāng)“動力”與“頭腦”充分融合與協(xié)調(diào)，才會讓決策智能的出現(xiàn)成為可能。而決策智能最大的價值，是可以充分調(diào)用數(shù)據(jù)，并利用機器學(xué)習(xí)的能力，尋找出潛在的模式、隱匿的風(fēng)險，幫助各個行業(yè)快速而精準(zhǔn)地解決商業(yè)問題。

六年前，當(dāng)王明明作為創(chuàng)始團隊成員加入薩摩耶云時，市場上還尚無決策智能的概念。本著“只用最適合的技術(shù)，而不盲目追求新技術(shù)”的理念，薩摩耶云的技術(shù)團隊從數(shù)據(jù)研究起步，圍繞業(yè)務(wù)的發(fā)展不斷推動技術(shù)進化，在成為國內(nèi)領(lǐng)先的智能決策解決方案供應(yīng)商的道路上馬不停蹄。

從Ascore到K3 決策智能的技術(shù)進化路線

作為在商業(yè)領(lǐng)域率先運用決策智能為客戶提供解決方案的公司，經(jīng)過數(shù)年的 探索 ，薩摩耶云所獨創(chuàng)的K3智能策略體系不僅幫助客戶重構(gòu)了業(yè)務(wù)流程從而實現(xiàn)了業(yè)務(wù)增長，同時，也驗證了這一業(yè)務(wù)體系的可復(fù)制性及成長空間。

完成技術(shù)進化所堅持的“信仰”是薩摩耶云技術(shù)團隊對“解決問題的信心和執(zhí)念”。

“AlphaGo如果只能戰(zhàn)勝剛學(xué)棋的小朋友，是無法被稱之為革命性的決策智能產(chǎn)品的。”在王明明心中，只有將問題解決得“至少跟人一樣好”才能被稱之為智能。而“跟人一樣好”并不是人類的平均水平而是“頂尖水平”。

因此，行業(yè)用戶所感受到的智能決策解決方案帶來的效率與業(yè)績提升的背后，是6年五次的技術(shù)迭代。

從最早的源自于銀行業(yè)的邏輯回歸算法Ascore來幫助計算信用風(fēng)險，到純粹用數(shù)據(jù)來擬合訓(xùn)練的DNA，再到使用人工介入輔助對各類業(yè)務(wù)模型進行仿生訓(xùn)練的Alpha S，彼時，薩摩耶云的決策智能技術(shù)已經(jīng)達到了業(yè)內(nèi)較為領(lǐng)先的水平。

隨后，K2智能策略體系推出，其在Alpha S的基礎(chǔ)上，可對各個業(yè)務(wù)模型快速迭代，可以根據(jù)客戶需求快速實現(xiàn)對各類模塊的調(diào)整。而去年，薩摩耶云將K2升級為K3，K3擁有強大的“模型池”，可以容納不限數(shù)量的模塊以供用戶隨時調(diào)用，充分滿足各行業(yè)用戶的智能化決策需求。

一個真正的智能決策解決方案是能夠吃透要解決的業(yè)務(wù)問題，同時具有產(chǎn)品化能力。其中的任何一點沒有滿足，在薩摩耶云都不能稱之為真正的決策智能解決方案。

“有些AI公司會去做一些咨詢項目，原因可能就是產(chǎn)品化能力不足，只能通過咨詢的方式‘將智能植入到客戶的系統(tǒng)中’；或者是沒有吃透業(yè)務(wù)，只能通過咨詢的方式，進一步調(diào)研和了解業(yè)務(wù)問題的實質(zhì)，為產(chǎn)品化做準(zhǔn)備。”

擁有真正的智能決策解決方案正是薩摩耶云核心能力和核心優(yōu)勢。從最為復(fù)雜的金融行業(yè)風(fēng)控研究起步，使得薩摩耶云的云計算和人工智能技術(shù)在機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練、算法優(yōu)化等方面具有應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境的能力以及更加豐富的經(jīng)驗。

在這一過程中，也涌現(xiàn)出“歐拉”、“獵戶座”、“AMSM”（auto-multiole-samples-mixer）、“3M”（multi-task、multi-modal、multi-evaluation）等多個讓王明明及他的團隊感到自豪的產(chǎn)品和技術(shù)。

更高級的、直接產(chǎn)生價值的智能

通常，人們常把人工智能分為感知智能、分析智能和決策智能。用王明明的話說，從人類發(fā)展來看，機器是肢體的延伸，決策智能是大腦的延伸。

新商業(yè)學(xué)院主編的《數(shù)智驅(qū)動新增長》一書中這樣描述決策智能：基于自動化和設(shè)備的智能化構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析的能力，使“數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)化為“洞察”，進而由洞察產(chǎn)生行動，不僅在技術(shù)上提升洞察分析能力，也能夠從組織、管控、能力的角度同步得到提升，真正實現(xiàn)順利運作“感知-洞察-評估-響應(yīng)”閉環(huán)并且能夠循環(huán)提升。

相對于其他智能，決策智能是能夠直接產(chǎn)生價值的智能。通過構(gòu)建一套全新的決策機制，能夠替代傳統(tǒng)的經(jīng)驗決策，提升效率的同時還能夠“少走彎路”。據(jù)Gartner公司測算，到2030年，決策智能將超過所有其他類型的人工智能活動，占全球人工智能衍生商業(yè)價值的44%。

但根據(jù)技術(shù)運用程度的高低，決策智能又被分為四個階段：前決策智能、有限決策智能、完全決策智能、超級決策智能。所處的階段不同，其所構(gòu)建的商業(yè)模式、商業(yè)價值也有所差異。

薩摩耶云與目前市場上的一些數(shù)據(jù)風(fēng)控公司不同，它并未經(jīng)歷過前決策智能階段，公司成立伊始，即處于有限決策智能的階段。公司早期就已然躍過了近似于“計算智能”的階段，而是將人的經(jīng)驗結(jié)合數(shù)學(xué)模型，將邏輯導(dǎo)入系統(tǒng)，由系統(tǒng)自動化進行分析和判斷，給出決策性建議，并自動予以執(zhí)行，基本實現(xiàn)智能化判斷與決策。

隨著技術(shù)能力的不斷提升，2020年開始，薩摩耶云已經(jīng)進入了完全決策智能階段。通過任務(wù)式學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)，達到了“由人直接向機器下達目標(biāo)指令，機器自動給出答案”的效果，并支持機器自我更新迭代，基本擺脫人的經(jīng)驗和邏輯，人只需要賦予機器新的樣本、新的學(xué)習(xí)算子，由機器自我驅(qū)動和學(xué)習(xí)，并直接做出決策和行動，以K3智能策略體系為代表的部分產(chǎn)品已達到“半人格化”屬性，在客戶中也取得了良好的使用效果與口碑。目前市場上鮮有能與薩摩耶云一較高下的競爭對手。

獲得驗證的商業(yè)模式

一個技術(shù)負責(zé)人的最大欣慰是看到自己所堅信的技術(shù)能夠創(chuàng)造出商業(yè)價值。王明明是其中的幸運兒。“我們的產(chǎn)品模式選擇SaaS、aPaaS模式，從商業(yè)上、財務(wù)上都證明了我們是正確的?！?

薩摩耶云對智能決策科學(xué)的 探索 和運用，并非停留在實驗室階段。其智能決策兼顧科研創(chuàng)新與應(yīng)用創(chuàng)新，在理論研究的基礎(chǔ)上，將決策智能 科技 在業(yè)務(wù)實踐中廣泛使用，并給公司帶來了規(guī)模化的客戶、收入和盈利。

據(jù)介紹，薩摩耶云以云原生數(shù)字 科技 為依托，融合機器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)等前沿AI技術(shù)，從云端提供決策智能服務(wù)，讓人工智能與SaaS服務(wù)實現(xiàn)高度的融合，從而實現(xiàn)通過機器來替代大腦的判斷和決策過程，為企業(yè)帶來數(shù)字化、智能化、生態(tài)化等多個創(chuàng)新優(yōu)勢。

通過決策智能科學(xué)體系以及圍繞該體系的一系列具體技術(shù)和產(chǎn)品，幫助企業(yè)改變過去依靠“經(jīng)驗驅(qū)動”的習(xí)慣，轉(zhuǎn)而以“智能驅(qū)動”來實現(xiàn)快速的、低成本的規(guī)?；瘮U張，進而獲得高效創(chuàng)新的商業(yè)增長機會。

薩摩耶云綜合運用前沿技術(shù)打造了“商家對商家對顧客”（B2B2C）模式，以幫助客戶建立一個完整的價值鏈閉環(huán)生態(tài)系統(tǒng)，該閉環(huán)系統(tǒng)包括客群生成、流量引導(dǎo)、重復(fù)購買、增值服務(wù)等全方位內(nèi)容。針對不同的業(yè)務(wù)場景需求，薩摩耶云為客戶提供了“決策智能+云服務(wù)”的細分服務(wù)內(nèi)容，目前已經(jīng)形成了金融云解決方案、產(chǎn)業(yè)云解決方案、信用云解決方案等三大具體解決方案。

“各類機構(gòu)要面對的風(fēng)險很多，薩摩耶云提供的解決方案能夠在大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上通過決策智能更精準(zhǔn)地判別風(fēng)險，解決風(fēng)險收益匹配的問題。”

據(jù)王明明介紹，薩摩耶云主要是從對抗、社區(qū)、環(huán)境、穩(wěn)定四大方向（即：ACES智能決策框架）進行 探索 ，打通智能獲客、智能風(fēng)控等問題，幫助合作機構(gòu)在承受最低風(fēng)險情況下，獲取更高的收益。

數(shù)據(jù)最能說明問題。目前，薩摩耶云的相關(guān)業(yè)務(wù)已涉及政府監(jiān)管、手機制造、電信運營、線下商超等多個領(lǐng)域，“數(shù)智薩摩云平臺”已與7370萬家小微商戶及客戶、50家金融機構(gòu)、530家不同行業(yè)的企業(yè)、1470家互聯(lián)網(wǎng)平臺及70家數(shù)據(jù)供應(yīng)商展開了深度合作。

決策智能的未來之路

未來的決策智能是什么樣子的？會是超級決策智能所描繪的機器具有了“完全人格化屬性”嗎？那或許是一種現(xiàn)在聽上去比較科幻的場景：一個人走在路上，周圍的一切都在隨著他變動，隨時做好為他提供服務(wù)的準(zhǔn)備，而這些服務(wù)全都由一個“大腦”所控制。

王明明認為，決策無處不在，因此決策智能的發(fā)展就如同機械化代替純手工、 汽車 代替馬車、手機代替電腦一樣，會因為效率的提升而不斷進步。“決策智能未來將會非常普遍、無處不在且無感的存在，就像現(xiàn)在各種互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，人們已經(jīng)習(xí)慣于它的便捷。我們?nèi)斯ぶ悄軋F隊在做的，就是將決策智能應(yīng)用在需要提效的地方”。

但他也表示不需要神化決策智能，因為它離“無所不能”還非常遠。一方面，決策智能是有局限的，需要大量的 歷史 數(shù)據(jù)樣本，只能處理可以被數(shù)字化的決策，而不能理解很多主觀的價值判斷。此外，決策智能只能在給定的題目中求解，它無法跳出題目，就像AlphaGo無法做飯、理發(fā)，甚至不能告訴你是否應(yīng)該帶雨傘。

“圍棋AI也還在不斷迭代，每次圍棋機器人大賽，總會有新AI戰(zhàn)勝舊AI，這就證明即便是AI，離圍棋上帝也還很遠，他只是超越了人類，離圍棋上帝更近一些。”

作為主攻決策智能賽道的 科技 公司，事實上，薩摩耶云對于技術(shù)的發(fā)展規(guī)劃有著非常明確的目標(biāo)。王明明透露，未來3-5年，在技術(shù)上力爭更加精細，利用更多樣本，研究和提升算法，將原有問題解決的更好；另外，提升技術(shù)應(yīng)用的廣泛性，將已有的“智能”放進更多的問題中應(yīng)用，加強智能泛化應(yīng)用的能力。

他同時坦言非常喜歡AlphaGo，希望有朝一日可以做出屬于薩摩耶云的“AlphaGo”，用來解決各個領(lǐng)域的商業(yè)問題。

低代碼開發(fā)平臺對企業(yè)有什么用？

對于企業(yè)而言，每個企業(yè)的需求應(yīng)該有很大程度的“個性化”，下面我們來列舉低代碼開發(fā)平臺能給企業(yè)帶來什么樣的價值：

1、降低IT開發(fā)成本

低代碼對編程專業(yè)知識的掌握要求較低，這也利于很多中小型企業(yè)，無需專業(yè)的IT團隊駐場開發(fā)，普通的開發(fā)人員即可參與到軟件應(yīng)用開發(fā)中來，從而縮短了軟件開發(fā)周期、降低了開發(fā)成本、提高了開發(fā)質(zhì)量。

2、滿足用戶個性化需求

企業(yè)業(yè)務(wù)需求變化不斷，低代碼平臺可伴隨業(yè)務(wù)變革不斷進化升級，通過快速靈活的開發(fā)組件來快速解決企業(yè)各種多元化的、多變化的需求。

3、擺脫對IT的依賴　

隨著企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展不斷擴增，所對應(yīng)的管理系統(tǒng)需求也越來越大，這可能會使IT部門開發(fā)工作超負荷。低代碼開發(fā)平臺的出現(xiàn)，可以使業(yè)務(wù)人員在無需懂大量的IT技術(shù)情況下也能設(shè)計出自己的應(yīng)用程序，大大減輕了對外部廠商的技術(shù)依賴。

拖拽式表單設(shè)計器

4、業(yè)務(wù)流程化

企業(yè)需要使流程自動化，以適應(yīng)現(xiàn)代需求和不斷變化的商業(yè)環(huán)境。低代碼BPM平臺為正在進行數(shù)字轉(zhuǎn)換的組織提供了核心技術(shù)，從而幫助他們加快了轉(zhuǎn)換周期，流程不再是呆板的束縛，業(yè)務(wù)也從低效變得敏捷，真正實現(xiàn)技術(shù)為業(yè)務(wù)發(fā)展和服務(wù)。

拖拽式流程搭建

毫無疑問，低代碼開發(fā)平臺將是未來軟件開發(fā)的趨勢。作為企業(yè)，越早啟動越早受益，以免日后更換平臺過程麻煩且要付出更高的成本。

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