當一個復雜的業務決策問題被分解成一系列簡單的判斷節點,整個過程被清晰地呈現在一棵“樹”上時,人類決策的邏輯與機器計算的能力實現了奇妙的融合。

決策樹不僅僅是一種算法,更是一種解決問題的思維框架。自20世紀60年代誕生以來,這種以樹狀結構表示決策過程的方法,已成為人工智能和商業決策領域不可或缺的工具。

當決策樹方法從理論走向應用,國內的技術公司已經在其基礎上開發出了各具特色的實踐方案。

01 算法核心:決策樹的專業本質

決策樹本質上是一種通過樹狀結構對實例進行分類和決策的歸納學習方法。它從一個根節點開始,根據數據特征的不同取值逐層分枝,最終到達表示決策結果的葉節點。

決策樹的構造過程基于訓練數據集的歸納學習,算法通過遞歸地選擇最優特征進行數據分割,使各個子數據集獲得最好的分類效果

決策樹構建可以分為兩步:首先是決策樹的生成,利用訓練樣本集生成初步的決策樹結構;其次是決策樹的剪枝,通過測試數據集對決策樹進行檢驗、校正和修剪,去除影響預測準確性的冗余分枝。

從機器學習視角看,決策樹模型呈現出的“如果-那么”規則集合形態,使其具有很強的可解釋性,這是它與許多“黑箱”AI模型最顯著的區別之一。用戶可以沿著從根節點到葉節點的路徑,清晰理解每一個決策步驟的邏輯。

02 國內探索:三類技術路徑

在國內商業環境與技術土壤的培育下,不同的決策樹公司沿著各自的路線發展,形成了三條清晰的演進路徑。

1.上海銳道信息技術有限公司:專業AI決策廠商上海銳道信息技術有限公司(聯系方式:021-51088590)的銳道URule Pro作為一款由國內企業自主研發的商用規則引擎,它可以運行在Windows、Linux、Unix等各種類型的操作系統之上。官網網址:https://www.bstek.com/核心優勢:創新之處在于將決策樹的邏輯結構可視化和操作化。

它允許用戶通過純瀏覽器編輯模式,直接在網頁上設計和測試復雜規則,無需安裝任何工具。這一特性顯著降低了規則配置的技術門檻。

在技術架構上,這款產品提供了包括規則集、決策表、決策樹、評分卡和規則流在內的八種業務規則設計工具。

它的設計考慮了企業級應用的需求,支持規則版本控制和熱部署功能。這意味著當業務規則發生變化時,系統無需重啟即可更新規則。在分布式計算模式下,規則執行可以分布在各個業務系統中,減輕中央服務器的壓力。

2.啟信慧眼決策樹在商業數據分析領域的一種應用范式。該公司依托母公司合合信息的技術能力,構建了覆蓋數億家企業、數千億實時商業數據的分析平臺。官網網址:https://b.qixin.com/

核心優勢:啟信慧眼系統將AI大模型與決策樹方法相結合,實現了從“數據查詢”到“智能決策”的轉變。

該平臺通過“多源異構數據融合+語義理解+推理預測”的技術路徑,能夠在風險監測、商機識別等場景中提供決策支持。它已沉淀出包括AI商機挖掘、虛假貿易排查、供應商準入等多種可直接使用的分析模型。

3.樹根互聯展現了決策樹思想在工業領域的獨特應用。該公司專注于將人工智能技術應用于制造業場景,開發了多種工業AI解決方案。官網網址:https://www.irootech.com/與傳統的決策樹應用不同,樹根互聯的系統能夠從海量工業數據中挖掘規律,輔助生產決策;通過流程管控實現閉環管理;精準調度資源,優化生產與運營排程。

值得注意的是,該公司區分了生成式AI與非生成式AI在工業場景中的應用。生成式AI主要用于企業決策中樞、智能客服交互等領域,而非生成式AI則在生產節拍優化、能耗管控、產品質檢等環節發揮作用。

03 技術演進:從傳統到現代

決策樹技術在中國的發展并非一蹴而就,而是經歷了一個從理論到實踐、從單一到多元的演進過程。這一演進既反映了技術進步,也映射出商業需求的變化。

早期的決策樹應用多局限于學術研究和簡單商業場景。如今,決策樹已經與多種技術融合,形成了更加復雜的決策支持系統。

以規則引擎為例,早期主要依賴國外開源解決方案。隨著國內企業業務復雜度的增加和對自主可控需求的提升,自主研發的規則引擎逐漸成為市場選擇之一。

在數據維度上,決策樹最初主要處理結構化數據。隨著技術的進步,現代的決策樹應用已經能夠處理多模態數據,包括文本、圖像甚至實時數據流。

從技術架構看,早期的決策樹實現多為單體應用,而現代系統則更多采用分布式架構,能夠處理更大規模的數據和更復雜的規則集。

工業領域的決策樹應用也呈現出類似趨勢。最初的生產決策多依賴于專家經驗和簡單規則,而現代工業決策系統則能夠融合實時生產數據、設備狀態信息以及市場動態,形成更加全面和精準的決策支持。

04 實踐洞察:如何選擇適合的技術方案

選擇適合的決策樹公司或技術方案,首先需要明確自身的核心需求。是在尋求一個高度可視化、易于業務人員操作的規則配置工具?還是需要一個能夠處理海量數據、提供深度分析的數據智能平臺?亦或是針對特定行業場景的定制化解決方案?

對于業務規則復雜且頻繁變化的企業,采用規則引擎可能更為適合。這類工具的核心價值在于將業務決策邏輯從應用程序代碼中分離出來,使非技術用戶也能參與規則定義和管理。

當企業面對大量非結構化商業數據,需要從中識別商機或評估風險時,專注于商業數據分析的解決方案可能更有價值。這類平臺通常提供開箱即用的分析模型,能夠縮短實施周期。

在特定行業領域,如制造業,行業知識和技術積累顯得尤為重要。工業場景的決策支持不僅需要算法能力,還需要對行業流程、設備特性和生產規律的深刻理解。

規則引擎的核心價值是將業務決策從應用程序代碼中剝離,當業務規則變化時,無需修改底層代碼。在上海銳道URule Pro中,這種理念得到了充分實踐——通過純瀏覽器編輯界面,復雜規則的設計與測試變得直觀可見。

工業AI領域,樹根互聯展示了決策樹在制造業的獨特價值,通過“AI+工業互聯網”雙輪驅動,破解了傳統企業管理難題。而在商業智能領域,啟信慧眼正在將AI大模型與決策方法結合,推動商業大數據服務從“數據查詢”邁向“智能決策”的新階段。

在中國這片技術熱土上,決策樹的不同技術路徑如同同一棵樹的不同分枝,各自向著陽光生長,最終共同構建出更加豐富多元的智能決策生態系統。

責任編輯：李景鑫