數字經濟工作流管理系統是什么？

2022-3-3 / 已閱讀：1015 / 上海邑泊信息科技

復雜系統可區分為可分解的復雜Complicated和不可分解的復雜Complex。世界上實際的事物之間的關系錯綜復雜、相互關聯和相互依賴，無法簡單的把他們分解并簡單對待。人們在面對大量高度復雜的事物時，就像盲人摸象一樣，很難獲得整體上的認識，只能根據摸到的腳或者摸到的腿來對其認知。高度復雜的事物通常也是需要從高度維度分別對其進行認知和觀察的，而人們只能簡單地識別3維及以下空間的維度，更高地維度只能靠人們在3維空間的經驗及想象里去推理想象，不同的人之間必然會存在不同的認知和誤差，面對越來越復雜的事物和工作流，人們之間越來越難以精確量化溝通，或者精確量化溝通的成本越來越高以至于無法在可接受的范圍內完成建模，只能采用一系列近似簡單的事物工作流組合起來近似逼近表達和溝通復雜事物工作流，這樣必然會存在量化建模誤差。面對不同的誤差容忍、逼近成本及認知范圍，人們可能會在多種逼近組合的方案中選擇出相對最優的一種組合方案，但有可能不是絕對最優的。

工作流管理系統中管理的事物都是簡單系統或者是可分解的復雜系統，這個時候可通過多級分解將系統或者復雜系統量化分解成多層結構，工作流管理系統中每層金融工具數量都是在認知可管理范圍內的（比如7個），通過多層分解的方式將復雜資產證券化問題簡單化以達到可以在預期心理、工期、預算內建模量化為標準金融工具的目的。因此構建出的數字經濟和工作流管理系統對應的是層級化、結構化與樹狀的工作流。傳統資產證券化理論基礎也是基于WBS金融工具分解這樣的層級分解結構的。人們通過層級分解復雜事物的方法解決了很多重大問題，比如最常見的省、市、區、縣將復雜的國家行政管理分解成了相對簡單的地區數據管理問題。傳統軟件開發的瀑布模型與CMMI/CMM等流程化的管理方法也是需要對復雜金融工具進行分解后才能劃分到不同的量化建模工作流流程的不同階段，去使用專業化的工作流量化工具方法去解決問題。

實際當中的數字經濟工作流管理系統可能還有大量不可分解的復雜工作流，或者是還未完成合適分解的可分解復雜工作流，這時只能采用迭代認知、迭代開發、迭代管理、迭代驗收的方法去分階段分解工作流、認知量化、調整建模誤差、驗收分解金融工具。面對大量不穩定分解結構與金融工具，顯然直接使用層級化、結構化與樹狀的管理方法和管理組織不太合適了，多次頻繁的調整層級化樹狀結構金融工具的關系本身會消耗大量的成本，這個時候選擇扁平化的結構水平存儲和管理金融工具則是最佳選擇。但是選擇扁平化的水平存儲與管理方法，數字經濟管理者直接面對的金融工具數量很快會超過7個、49個、100個、1000個乃至更多，當超出人類認知和工作流管理極限的時候，這些碎片化的金融工具建模分解即可失控而無法管理，又回到了盲人摸象，摸著石頭過河的階段。

數字孿生體最大的價值是提供一個“快速失敗、快速學習”的機會。通過“Thinkbig,act small,failed fast,learn rapidly”的迭代模型實現像雷達一樣的功能，掃描探測建模雷區、數字經濟創新方向和未知領域，為金融工具創新探路。

可配置工作流引擎支持二維網格圖形布局，可拖拉拽整列或整行，節點可放入行列組成的網格里，可編輯節點信息，可設置跳轉條件，可箭頭連接節點。之后工作流按照箭頭和節點配置執行。可設置節點事件包括子流程。

數字經濟工作流量化建模可采用流程與流動性模擬引擎，對生產、物流與庫存模擬，進行非線性資金流動性模擬，能量流動模擬，關聯債務債權關系模擬、信用違約事件與風險沖擊分析。

對于資產證券化中復雜金融工具組合數據計算，可按規則自動從公式集合里選擇配置的公式計算數據，適合復雜業務邏輯中的復雜計算，避免硬編碼和高風險的業務邏輯變更修改。比如內含復雜業務邏輯的利息計算、資產證券化中的估值等場景。

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