金融科技：如何通过简易大数据智能决策处理业务？
进入信息时代，面临知识爆炸和信息泛滥，人们力图从海量数据中挖掘出有用的信息，获取所需的知识，这就需要利用人工智能的方法对数据进行分析。本文的主题是如何通过智能化和数据分析处理金融业务。
在互联网金融产生和发展的过程中，似乎更多人把关注点放在了变革和创新上。然而，金融的本质还是不会改变，风控永远是金融的核心，风控体系的建设不仅是消费金融的痛点和难点，更是个人/企业贷款和分期付款最终的落脚点。从而应运而生了规则引擎智能决策系统。
规则引擎改变了传统金融行业的业务模式，它实现了将业务规则从应用程序代码中分离出来。并集成了海量的大数据资源，结合自定义的风控规则帮助业务人员/风控人员作出相应的决策，并输出个人\企业综合征信评估报告、审批决策报告、信用评分报告，建立用户画像，帮助平台搭建起一套完善的智能风控体系。
规则引擎是什么？
规则引擎是从业务系统中抽离出来的决策引擎系统，主要负责海量的三方大数据解析、处理，它实现了将业务规则从业务系统程序代码中分离出来，业务人员可根据实际使用场景按需灵活自定义风控规则，通过使用特定的语法编写业务规则，可以接受数据输入、解释业务规则、并根据自定义规则做出相应的决策。
规则引擎解决了什么问题？
业务逻辑与业务规则的分离，实现业务规则的集中管理
动态修改风控规则，根据市场变动而快速调整风控策略
使业务分析人员也可以参与编辑、维护系统的业务规则
界面化规则编辑工具，让复杂业务规则变得更简单灵活
自动化审批
自定义配置决策流程
规则引擎全流程均可根据市场需求、业务需求自定义不同的风控流程。
一个风控流程中可包含多个自定义规则集，一个规则集中包含了多个规则组、一个规则可包含多个规则条件，实现了，从底层到应用的全流程配置化，无需修改代码，即可兼容任场景、任何业务。
智能决策机制
规则引擎会根据业务人员配置的风控规则去采集规则相关的用户信息，将采集的信息按照规则进行加工处理，从而返回给业务人员可视化的决策建议，也可根据决策报告的结果自动决策，从而脱离繁杂的人工审批，提高工作效率，降低运营成本。
多场景应用
依托于系统的灵活性，运营人员可针对，不同行业，不同身份、不同使用场景，配置不同的风控规则，使业务人员可以根据业务完全自主的搭建、调整、更贴合业务的风控体系。
数据统计
统计审批通过率、规则命中率、动作执行统计等，运营人员可根据综合数据，命中规则排名等数据进行分析，及时调整风控策略，不断优化风控模型
