regelgestützten

Regelgestützte Systeme sind Software- oder Entscheidungsmodelle, die auf einer expliziten Menge von Regeln basieren. Eine Regel folgt oft dem Muster Wenn-Bedingung Dann-Aktion und wird in einer Wissensbasis gespeichert. Eine Inferenz-Engine wendet die Regeln auf Eingabedaten an und leitet Schlussfolgerungen oder Handlungen ab. Regelgestützte Ansätze zeichnen sich durch Transparenz und Nachvollziehbarkeit aus: dieselbe Eingabe führt in der Regel zu einer reproduzierbaren Entscheidung, und die Regeln lassen sich prüfen, ändern oder erweitern, ohne ein neuronales Modell neu trainieren zu müssen.

Historisch spielten sie eine zentrale Rolle in Expertensystemen der 1980er Jahre und fanden später breite Anwendung im Bereich Entscheidungsunterstützung, Compliance, Geschäftsregeln und Automatisierung. In der Praxis werden Regeln oft in Business Rules Management Systems (BRMS) verwaltet, die Versionierung, Berechtigungen und Konfliktauflösung unterstützen.

Typische Anwendungsfelder umfassen medizinische Leitlinien und klinische Entscheidungshilfen, Kredit- und Risikobewertung, Produktions- und Prozesssteuerung, Datenvalidierung und regulatorische Compliance. Vorteile sind geringe Abhängigkeit von großen Datensätzen, gute Erklärbarkeit und einfache Auditierbarkeit. Nachteile umfassen hohen Aufwand bei Wissensbeschaffung und Formulierung, Schwierigkeiten bei Skalierung und der Handhabung widersprüchlicher oder unklarer Regeln sowie begrenzte Lernfähigkeit gegenüber datengetriebenen Ansätzen.

Moderne Systeme verfolgen oft einen hybriden Ansatz, der regelgestützte Komponenten mit maschinellem Lernen kombiniert, um Erklärbarkeit zu wahren und gleichzeitig aus Daten zu lernen.