制度散落
Word、PDF、图片与口头解释并存，规则难以对应统一来源与版本。
制度执行与规则治理解决方案
AlphaFlow 规则治理 Agent
让制度可执行，让规则可验证
把分散在文档中的制度条款，转化为可追溯、可测试的规则资产。通过 AI 理解、人工确认与确定性规则运行，将制度要求连接到表单检查、流程校验和审计辅助。
- 流程管理
- 财务共享
- 内控审计
- IT 与集成团队
规则治理链路示意
制度原文
“住宿标准超过适用范围时，需进入人工复核。”
经确认的正式规则
适用事实人数、晚数、金额、适用范围
判断条件金额 ÷ 人数 ÷ 晚数 > 标准
返回结果提示人工复核并保留依据
30秒理解方案
什么是制度执行与规则治理？
制度执行与规则治理，是把制度条款转化为可管理、可验证、可调用的业务规则，并持续维护其来源、版本、适用范围与执行记录的过程。AlphaFlow规则治理Agent用AI辅助提取候选规则，经人员确认后交由确定性规则引擎计算，再由流程平台按权限与业务状态执行相应动作。
从“有制度”到“能执行”
制度如何进入流程
制度执行与规则治理，是把制度条款转化为可管理、可验证、可调用的业务规则，并持续维护来源、版本、适用范围与执行记录的过程。
表单缺字段
制度判断需要的数据未被采集，流程缺少做出判断所需的完整事实。
审核靠经验
条件、例外与适用范围依赖个人理解，同一制度容易出现不同口径。
审计发现晚
规则结果未关联业务实例与制度依据，复核和处置只能在事后发生。
试点如何验证价值先固定制度版本和业务样本，再观察规则覆盖、字段缺口、复核差异与运行可追溯性，避免用未经验证的效率比例代替实际结果。
AI 辅助理解制度与生成候选规则
人员确认语义、范围、例外与发布
确定性规则计算，流程按权限执行
可解释、可治理的协同方式
AI 负责理解，规则引擎负责判断
AI 用于制度识别和候选规则生产，正式规则由人员治理。生产判断由结构化规则引擎完成；在相同规则版本、相同必要事实和相同运行配置下，获得一致的计算结果。
规则服务声明输入要求并返回提示、补充材料、人工复核、路由或阻断等标准动作。AlphaFlow 结合节点权限和流程状态执行相应动作，并记录业务关联与执行回执。
- 模型解析质量提示不能替代业务正确性判断。
- 规则服务不越权修改流程，最终处置仍由业务责任人确认。
从制度文档到流程运行
建立可持续维护的规则治理闭环
通过候选规则、人工发布关口、流程调用和版本追溯，将制度要求变成可验证的业务规则资产。
01
上传制度文档
上传 Word、PDF、图片等制度文档，用于规则解析。
02
AI识别拆解提取规则
用 AI 识别制度中各项规则，拆解为待人工确认的候选规则。
03
人工确认治理
确认规则语义、适用范围、例外和责任人。
04
模拟与测试
以正常、异常、例外和缺字段样本验证结果。
05
发布并接入流程
配置字段映射、调用节点、权限和返回动作。
06
审计与优化
保留版本、命中依据与流程关联，支持变更验证。
制度变更后，先确认新版本规则及影响范围，再完成回归验证和发布切换。测试策略与发布要求按企业治理机制配置。
一个可验证的起点
以费用审核为例，让规则进入实际流程
费用报销同时涉及制度条款、行程、费用明细、票据和例外说明。可以先选择一份差旅制度与一个审核节点，验证规则如何进入流程。
示例规则
先统一事实，再执行规则
流程主表、行程、费用明细和附件共同提供判断依据。城市等级、住宿晚数等派生事实需要按制度定义和业务语义确认，不能仅凭字段名称相似完成映射。
假设某适用范围内的住宿标准为每人每晚 500 元，超标需人工复核。以下为虚构的演示规则与数据，不代表任何企业客户的实际制度、业务结果。
1 人、1 晚、住宿金额 450 元；适用字段完整。
未命中超标条件，继续检查其他规则。1 人、1 晚、住宿金额 650 元；适用字段完整。
返回复核建议及对应制度依据。住宿金额 650 元，另有特殊事项说明。
识别需核验的例外事实，按规则转人工复核。只有金额 650 元，缺人数、晚数或适用范围。
返回输入不足或补充材料，不能直接判为违规。提示字段缺口，帮助申请人补齐判断所需事实。
为审核人员提供规则结果、依据与需要复核的线索。
按受控批次检查历史数据，辅助审计与后续改进。
六项核心能力
规则沉淀为可维护、可验证的业务资产
覆盖制度来源、规则维护、字段检查、测试、版本治理和审计辅助，支持从一个场景开始建立规则资产。
制度来源与原文依据
从制度文档生成候选规则，保留来源与依据位置，便于对照原文确认条件、语义与例外。
可视化规则维护
以受控字段、类型、操作符和动作维护常见条件，减少自由文本带来的规则歧义。
表单规则覆盖检查
对照规则需要的事实，检查表单采集是否完整、数据类型是否正确、业务含义是否一致。
候选模拟与规则测试
以模拟数据区分命中、未命中与输入不足，帮助在发布前验证候选规则与结果合并策略。
版本与规则集治理
围绕草稿、发布、停用与归档管理规则状态，并按业务场景组织规则集。
流程关联与审计辅助
保留规则版本、命中依据和流程关联，为受控历史检查、复核与变更验证提供依据。
接入边界清晰
规则端负责判断，流程端掌握执行权
规则治理与 AlphaFlow 流程能力协同工作。具体系统接入、部署方式、运行容量与验收范围，以项目评估及双方确认的交付范围为准。
规则治理侧
- 制度来源与候选审核
- 正式规则与规则集
- 输入要求与判断结果
- 原文依据、版本与测试记录
流程平台侧
- 调用节点与触发时机
- 流程权限与业务状态
- 提示、复核、路由等实际动作
- 业务关联与执行回执
共同确认事项
- 字段映射与必要事实
- 规则版本与适用范围
- 异常策略与重复调用处理
- 验证样本、回执与责任边界
从小范围建立验证基础
从一份制度、一个流程、一个节点开始
先在边界清楚、样本可取得的场景完成验证，再逐步扩展制度域与规则资产。
建模验证
选择现行制度，确认事实字段、规则语义与预期样本结果，形成制度—规则对应关系和事实缺口。
流程接入
配置字段映射、规则调用、权限和动作，验证异常处理与重复调用，形成可检查的接入链路。
运营扩展
复核运行结果，完成制度变更后的回归验证，逐步扩展制度域与规则治理范围。
开始前建议确认：哪一份制度最依赖人工解释？哪个流程节点最常补材料、超标或重复审核？是否具备必要字段与历史或脱敏样本作为预期结果基线？
常见问题
试点前需澄清的问题
规则治理 Agent 与制度知识库有什么区别？
制度知识库侧重查找条文和解释问题。规则治理进一步将经确认的条款转成结构化规则，用业务事实进行测试、校验和审计辅助，并保留版本与依据。两者可以协同。
与普通规则引擎有什么区别？
规则引擎主要完成规则计算。规则治理 Agent 在其前后增加制度理解、候选审核、原文依据、事实映射、测试和生命周期治理，使规则能够持续维护并进入流程。
每次审核都由大模型判断吗？
不是。AI 用于制度识别和候选规则生产；正式运行由确定性规则引擎计算，业务人员保留确认、例外处理和最终处置责任。
上传制度后可以直接自动执行吗？
不应直接执行。需要确认候选规则、必要事实、适用范围、例外和权限，并按治理要求完成验证与发布。模糊条款可能需要保留人工判断。
现有表单没有足够数据怎么办？
先识别缺失字段、类型和语义问题，再补充采集或通过受控来源取得事实。输入不足时按已确认策略处理，不能把缺字段直接等同违规。
能与现有 OA、ERP 或费用系统连接吗？
可以通过平台对OA、ERP等流程表单进行检查和优化，并对流程历史数据进行审计和评估。具体需要评估接口、数据权限和字段映射。
能私有化部署或接入指定模型吗？
可以。
试点怎样判断是否有价值？
建议先选择一个制度版本、一个高价值流程，以规则覆盖、复核差异和可追溯性建立验证基线，再确定扩大范围。
开始规则治理试点
让制度真正进入流程
从一份现行制度和一个关键流程开始，一起识别规则、数据与执行之间的断点，评估适合您的规则治理试点。
- 预约规则治理演示，了解制度到流程的完整链路
- 申请表单规则覆盖评估，识别判断所需的事实缺口
- 公开预约不要求上传制度原文或敏感业务数据
