BRMS

Базовая техническая структура системы управления бизнес-правилами включает следующие ключевые компоненты:

• Репозиторий правил (англ. Rule Repository) — централизованное хранилище бизнес-правил и инструмент версионирования, позволяющий отслеживать изменения и управлять жизненным циклом логики^[1].
• Инструменты разработки (англ. Authoring tools) — среда, включающая функции low-code и no-code (такие как визуальные редакторы и таблицы решений). Они позволяют бизнес-пользователям самостоятельно управлять логикой без навыков программирования^[2].^[3]
• Движок правил (англ. Rule Engine) — исполнительный механизм, отвечающий за выполнение бизнес-логики в реальном времени^[4].

Современным трендом в развитии систем управления бизнес-правилами является использование облачно-ориентированной (англ. cloud-native) и микросервисной архитектуры. Такой подход обеспечивает высокую гибкость, масштабируемость и отказоустойчивость платформы^[5].^[6]

Использование BRMS позволяет специалистам по бизнес-процессам реализовать свою компетентность и ответственность в компании, повысив её оперативность за счёт возможности быстрее и точнее определять предметную логику исполнения задач посредством бизнес-правил. Это достигается большей независимостью от ИТ-подразделения организации. Применяемый синтаксис правил обычно может быть определён на разных уровнях: от разговорного до технического и нормативного.

ИТ-менеджеры с помощью BRMS получают мощные инструменты для автоматизации приложений и создания единых ИТ-процессов. BRMS в сочетании с системами управления бизнес-процессами (BPM) упрощает проектирование, администрирование и изменение процессов. В рамках сервис-ориентированной архитектуры (SOA) бизнес-правила могут быть предоставлены в виде сервисов или использовать сторонние сервисы, а управленческая информация и организационные знания становятся структурированно доступными.

Пользователи и разработчики с помощью BRMS могут проводить анализ сценариев «что, если», а также быстро сравнивать результаты вычислений для различных наборов бизнес-правил или данных.

Централизованное хранение логики в репозитории бизнес-правил (англ. Business Rule Repository) упрощает корпоративное управление прикладными системами, делая бизнес-процессы более прозрачными и удобными для аудита. Прямая централизованная работа с правилами упрощает анализ бизнес-операций.

BRMS обычно разрабатываются на основе ИТ-стандартов, таких как Java или .NET Framework, поддерживают открытые форматы передачи данных, такие как XML, и легко интегрируются с архитектурными моделями типа SOA, а также могут работать с существующими интерфейсами легаси-систем.

Object Management Group (OMG) и World Wide Web Consortium (W3C) разрабатывают стандарты для формулирования и обмена (бизнес-)правилами. Первым таким стандартом стала спецификация OMG — Semantics of Business Vocabulary and Business Rules (SBVR; актуальная версия 1.5 опубликована в декабре 2019 года)^[7]. W3C работает над форматом обмена правилами Rule Interchange Format (RIF), а европейский исследовательский проект REWERSE I1 Rule Modeling and Markup разработал собственный формат обмена правилами R2ML и сопутствующие программные средства.

В контексте тренда на гиперавтоматизацию системы управления бизнес-правилами служат для централизации логики принятия решений, повышения гибкости бизнеса (англ. Business Agility) и автоматизации сложных многофакторных решений^[3].^[1]

Высокая динамика рынков приводит к необходимости сокращения циклов закупки, производства, маркетинга и расчётов за товары и услуги, при этом требования к качеству обслуживания и прозрачности принятия решений остаются прежними. Это вызывает потребность в быстрой модификации программ, сервисов, прикладных систем и бизнес-процессов.

Любая такая программа, сервис или процесс содержит бизнес-правила — их можно встретить в корпоративных регламентах, законодательстве, эксплуатационной документации, технических требованиях, инструкциях, налоговых таблицах, тарифах, политиках продаж и, конечно, в знаниях сотрудников.

Примеры сфер применения: закупки, маркетинг, продажи, анализ баланса, учёт времени, процессы рассмотрения заявок, кредитные решения, валидация данных, расчёты и управление отношениями с клиентами.

Вынесенные наружу (externalized) бизнес-правила особенно подходят для автоматизации решений в процессе:

• При вариантах, когда требуется принятие тривиальных решений с частыми изменениями и большим объёмом транзакций;
• При комплексных правилах, которые изменяются редко, но должны настраиваться бизнес-пользователем.

Такие правила хранятся, поддерживаются и надёжно фиксируются (аудитируются) в репозитории пользователями, ответственными за бизнес-логику.

Централизованное управление правилами становится основой для гибкости организации. Ключевой парадигмой управления бизнес-правилами является вынесение логики в центральное хранилище вне приложений и бизнес-процессов, что позволяет гибко их модифицировать, тестировать, проверять и запускать в реальном времени.

BRMS предоставляет среду для моделирования и симуляции сценариев, связанных с данными и логикой. Модификация правил возможна непосредственно в рамках процедур обеспечения качества, их жизненный цикл контролируется через централизованное управление и хранение в репозитории — требования по надёжному аудиту обеспечиваются до уровня полной воспроизводимости. Такой подход позволяет поддерживать согласованность правил на протяжении всего периода эксплуатации при изменяющихся требованиях.

Управление бизнес-правилами позволяет увеличить влияние бизнес-пользователей на работу корпоративных приложений, сервисов и процессов. Использование BRMS даёт возможность сотрудникам бизнеса формулировать, изменять, тестировать, утверждать и запускать бизнес-правила на своём языке без привлечения специалистов по программированию. Однако для интеграции BRMS как и любого программного решения требуются усилия со стороны ИТ-отдела. В то же время бизнес-подразделение может в режиме эксплуатации самостоятельно менять правила обработки случаев.

Перенос систем управления бизнес-правилами в облачную среду (по модели SaaS) обеспечивает экономическую эффективность, масштабируемость и ускорение развёртывания обновлений политик, что позволяет компаниям быстрее реагировать на рыночные изменения^[8].

Под влиянием искусственного интеллекта осуществляется переход от классических систем управления бизнес-правилами к платформам для принятия цифровых решений и системам управления решениями (англ. Decision Management Systems, DMS)^[9].

Современные системы создают гибридные модели, объединяя детерминированную логику бизнес-правил с прогностическими возможностями машинного обучения^[10]. В таких решениях алгоритмы машинного обучения генерируют прогнозы, а BRMS использует их в качестве входных данных для принятия окончательных решений.

Искусственный интеллект применяется для предиктивной аналитики в реальном времени. При этом для обеспечения прозрачности решений (англ. Explainable AI) бизнес-правила выступают в роли ограничительных рамок, гарантируя, что действия моделей ИИ остаются в пределах заданной бизнес-логики и соответствуют нормативным требованиям^[8].

Рынок систем управления бизнес-правилами (BRMS) демонстрирует устойчивый рост. По прогнозам аналитических агентств, к 2035 году его объём может составить от 4,64 до 9,67 млрд долларов США^[11][12]. Ключевыми игроками на рынке являются такие компании, как IBM, FICO, Pegasystems, Oracle и SAS^[13].

Ведущие аналитические агентства, такие как Gartner и Forrester, в своих отчётах перешли от использования термина BRMS к более широким категориям. Современные системы оцениваются в рамках таких классов, как «платформы для аналитики принятия решений» (англ. Decision Intelligence Platforms)^[14] и «платформы для принятия решений с помощью ИИ» (англ. AI Decisioning Platforms)^[15].