面对不断增长的业务申请和复杂的业务需求，传统的硬代码维护方式已无法满足，金融公司需要对信贷审批、交易反欺诈、合规审查等业务需求做出更快的响应，以提高行业竞争力。而SMARTS决策引擎则赋能业务专家将复杂的业务逻辑从代码中抽离出来，通过可视化的界面进行管理，极大的提升的业务策略的维护效率，加速业务策略上线。

Sparkling Logic SMARTS 决策引擎提供了针对金融行业的领先解决方案，包括： · 信贷审批 · 反欺诈 · 合规管理 · 客户管理 · 不良资产管理

保险公司正在经历重大的数字化转型，以适应不断变化的数字化经济浪潮。在这个浪潮中，客户期望、分销模式和市场竞争的变化尤其迅速。目前市面上保险需求越来越多样化，例如基于用户健康数据的用户行为险，或者类似于支付宝相互宝的P2P保险。随着远程信息处理、移动应用程序以及可穿戴设备的物联网（IoT）技术的出现，保险公司可以分析客户的行为数据来识别客户需求和风险，从而设计更个性化的保险产品。为了推动这种转变，核心系统必须更敏捷、灵活，能快速地响应复杂的业务需求。

Sparkling Logic SMARTS决策引擎能帮助公司实现业务规则的敏捷管理以及将数据洞察转换为决策分析，已被应用于保险行业以下场景：

弘康保险专注互联网保险，电商渠道在业内独树一帜。第三方合作伙伴覆盖天猫、京东等

综合电商平台。银行保险渠道与工行、农行、建行、交行、邮政、邮储及农商行等，销售

渠道达100多种。

弘康人寿有两个业务系统，分别是：线上线下核心系统和阿里云线上系统，两个业务系统规则不统一、数据不同步。 弘康人寿基于SMARTS决策引擎搭建统一的决策系统，管理和快速配置各类规则，打通各系统和渠道间的数据联通，降低开发成本，加速产品上线速度，提高运营能力。

Onlife需要优化健康管理系统，以适应不断增长的市场需求。其中，Onlife需要高性能的业务规则

引擎和数据分析平台来分析并处理用户数据，将复杂的决策逻辑自动化并集中管理业务规则。

Onlife Health的业务分析师使用Sparkling Logic决策引擎为用户做健康风险评估，针对性的为用户提供个性化的饮食建议、运动指导、运动数据和课程推荐，改善用户的健康状况。

目前，已经有95% Onlie的用户参与到了这个健康计划管理中。峰值最高每分钟需要处理数百项风险评估并作出个性化推荐。Onlife副总裁David Jarmoluk表示：“ SMARTS为我们的新平台提供了可扩展的高性能决策管理，我们能够根据业务需求及时变更并部署相关业务决策，无需经过完整的代码开发流程，使我们能更快的响应用户的需求。”

能源公司面临替代能源和新能源存储的基础设施改造的挑战。万物互联设备（智能电表、智能家居、能效管理）和大数据等技术的发展，为设备数据转化为更高的运营效率和竞争优势提供了可能。

Sparkling Logic SMARTS决策引擎帮助电力公司提供客户管理、运营绩效和设备维护方面的解决方案:

基于Sparkling Logic SMARTS决策引擎，ABT推出了基于远程自动化资源管理系统(RAAMS)的

云物联网(IoT)平台，通过综合分析设备和远程传感器的数据做出运行、修理、维护的决策。

ABT的工程师提供安装、维护工业电池和充电系统的服务。这些服务可用于大型配送中心和生产设施的电动叉车及自动引导车辆（AGV）。10多年前，ABT首创了被称为GuaranteedPOWER®的服务。将设备和维修维护捆绑出售，使客户每月只需支付固定的费用。这种方式既能保证客户设备的稳定运行，又能消除电池和充电系统的可变成本和计划外的维修费用。

ABT的远程资源管理系统要求GuaranteedPOWER提供更高效的资源利用率监控以及更主动的设备问题解决方案。通过远程传感器获取电池和充电设备数据，以网络的方式将数据传递给ABT本地的服务器。