通过修改系统的代码来改变业务逻辑往往有以下问题：

⊙任务繁重

⊙修改周期长

⊙增加系统的不稳定性

在企业信息系统中使用大量的配置文件或配置参数・是系统具有一定的灵活性,但这种方法很难达到灵活修改业业务逻辑的目的

因为出现了规则的专家系统,进而给予开发人员解决问题的契机。故规则引擎的发展條基于规则的专家系统而来。

规则引擎的主要功能包括：

1. 规则定义：规则引擎允许业务人员使用图形界面或文本编辑器来定义业务规则。这些规则可以是基于条件的表达式、决策树、决策表、流程图等形式。此外，数智化规则引擎还可以自动学习和优化规则，以提高规则的准确性和效率。

2. 规则执行：规则引擎负责解析和执行定义好的规则。当一个业务事件发生时，规则引擎会根据规则的定义来判断是否满足条件，并执行相应的操作。与传统的规则引擎相比，数智化规则引擎具有更强的推理和决策能力，可以处理更复杂的业务场景。

3. 规则管理：规则引擎提供了一个集中管理规则的平台。业务人员可以通过这个平台来查看、修改和删除规则。此外，规则引擎还提供了版本控制和审计日志等功能，以确保规则的安全性和可追溯性。

4. 规则集成：规则引擎可以与其他系统集成，如企业资源计划（ERP）系统、客户关系管理（CRM）系统等。这样，业务人员就可以在一个统一的平台上管理和执行所有的业务规则。

5. 规则优化：规则引擎可以根据实际的业务数据来优化规则的性能。例如，规则引擎可以对频繁执行的规则进行缓存，以提高执行效率。此外，数智化规则引擎还可以通过机器学习算法来自动调整和优化规则，以适应不断变化的业务环境。

在零售业中，规则引擎的应用非常广泛。以下是一些常见的应用场景：

价格策略：根据库存、销售数据、竞争对手的定价策略等因素，动态调整商品价格。例如，当某个商品的库存量低于一定阈值时，可以自动提高该商品的价格；或者在竞争对手进行促销活动时，可以根据竞争对手的价格变化自动调整自己的价格。

促销策略：根据节假日、季节、客户购买历史等条件，自动应用不同的促销策略。例如，在春节期间推出特别的优惠活动；或者根据客户的购买历史和偏好，向其推荐相应的促销活动。

库存管理：根据销售速度、供应链情况、库存量等因素，智能地调整库存水平。例如，当某个商品的销售量急剧下降时，可以对现有库存量发起促销活动申请；或者根据供应商的供货情况和运输时间等因素，自动调整该商品的预计采购数量和发货时间。

客户服务：根据客户的购买历史、偏好和其他相关数据，为客户提供个性化的服务和推荐。例如，当客户浏览某个商品页面时，可以自动显示该客户之前购买过的商品信息；或者根据客户的地理位置和其他因素，自动推荐附近的门店或配送地址。

规则引擎还可以帮助零售商实现跨渠道整合。随着消费者使用多种不同的购物渠道（如线上商城、实体店、社交媒体等），零售商需要在不同的平台上提供一致的产品和服务。规则引擎可以将各个渠道的数据整合起来，实现订单管理、库存控制、价格策略等方面的协同工作。这可以提高企业的运营效率和灵活性。同时也为客户提供更加便捷和无缝的购物体验。

1.包含4大引擎

· 规则引擎、工作流引擎、数据接口引擎、算法引擎

· 本次正式发版的是规则引擎、数据接口引副擎

· 下一个版本会增加工作流引擎、算法引擎

2.与其它规则糸统略有不同

· 规则的调用由任务定义而来

· 任务在调用规则时,同时还可定义数据接口、以减少编码的动作

· 借由EMO专家顾问在行业里的知识积累・有丰富的各种算法模型大大降低企业管理规则上线的时间。