规则及其好处般来说，使用规则有很多优点：从而使业务逻辑变得明确。它们的现代形式可以为专家所理解，因此可以由专家制定和维护。它们是可配置的，由控制系统以与数据类似的方式加载，因此可以灵活、快速地更改。
有很多例子说明专家如何创建和维护此类规则。例如，过去我在福伊特公司监督过一个类似的项目——该公司建造的项目包括水力发电厂。水力发电厂是一个非常复杂的系统，具有许多依赖性。为此，该项目开发了一个基于规则的系统，其中包含诸如“如果水力发电厂建在丛林中，那么它必须包含强大的过滤器，因为水可能被污染”等规则。这样的规则可以防止报价过程中的许多错误。如果建造我的活动房屋的公司遵循这样的规则：“如果使用电动百叶窗，则必须将电缆连接到百叶窗。”，那家公司会节省很多钱，我也会节省很多钱的麻烦。
Horn 逻辑规则用于 adesso 的银行领域，用于匹配支付、知识 比利时消费者电子邮件列表 模型、基于知识的答案生成以及聊天机器人中基于知识的对话管理。知识模型还用于不同信息源（例如数据库或REST服务）的语义信息集成。在此背景下，带有规则的本体开发系统（OMS本体建模系统）也在开发中。
结论
我们的银行客户流程中有许多手动步骤，其中处理者使用大量事实和（隐式）常规关系。从人工智能旨在模拟人类需要“智能”的手动步骤的意义上来说，规则是人工智能的一种方法。
我希望我能够解释哪些规则与人工智能有关以及使用这些规则有哪些优势。如果您想了解有关令人兴奋的 adesso 主题的更多信息，请查看我们之前发布的博客文章。如果您想了解 adesso 在 AI 环境中实施什么，请查看我们的网站。您可能知道，近年来银行业的欺诈风险急剧增加。多种趋势共同推动了欺诈行为的范围、种类和复杂性不断扩大——无论是通过恶意行为者之间加强协作、共享被盗数据、新技术还是暗网专业知识。特别是，向数字和移动客户平台的过渡给各种在线服务带来了一些安全漏洞。尽管数字化的成就意味着网上银行交易可以更快地处理，但银行现在也没有时间来识别基础资金、抵消它们或在必要时回收它们。
反舞弊管理体系一览
银行和金融服务提供商应对欺诈活动的一个相当有效的选择是实施或进一步开发反欺诈管理系统（AFM）。这本质上是一个用于有针对性的预防、结构化检测和对欺诈做出适当响应的系统。
反欺诈系统的图形表示
经验表明，AFM 只能被视为一个整体系统，因为各个流程和活动相互影响。因此，在规划子活动和资源时，也应该从一开始就考虑到整个系统的影响。建议将所有核心流程的活动结合起来，同时考虑风险和经济方面。一般来说，大多数金融机构中都已经存在 AFM 的一部分。然而，这些应该系统地协调、整合，然后完成缺失的部分。
核心挑战不仅在于 AFM 的系统设计，还在于其与合规管理系统 (CMS) 的集成。只有将 AFM 有效集成到 CMS 中，才能有效利用接口和协同作用。此外，还避免了重复工作。例如，此时，针对多个合规主题使用 IT 界面以及统一的控制、报告或培训概念就有意义了。