金融科技&大数据产品推荐：恒丰银行实时智能决策引擎

恒丰银行实时智能决策引擎是恒丰银行业务策略管理解决方案的核心产品，该产品让策略业务人员轻松高效地配置出风控、反欺诈、实时营销等场景下实时、准实时的决策模型/规则

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本产品为数据猿推出的“金融科技价值—数据驱动金融商业裂变”大型主题策划活动第一部分的文章/案例/产品征集部分；感谢 恒丰银行 的产品投递

1、产品名称

恒丰银行实时智能决策引擎

2、产品分类

金融科技·风控、反欺诈、实时营销

3、产品介绍

恒丰银行实时智能决策引擎是恒丰银行业务策略管理解决方案的核心产品，该产品让策略业务人员轻松高效地配置出风控、反欺诈、实时营销等场景下实时、准实时的决策模型/规则，实现在实时流数据的驱动下，基于海量数据进行成千上万个决策模型/规则的计算任务，满足高并发、低延迟的应用场景需求。

实时智能决策引擎提供相关业务策略的全生命周期的统一管理，包括可重用的简单规则、决策表、决策树和规则流等组件的编辑、部署、运行、监控等功能，可为任何业务系统提供高效的实时决策管理服务。其非常适用于解决业务策略频繁变化的场景，它能帮助业务将策略模型/规则从应用程序代码中分离出来，通过简单组合预定义的变量、规则，即可灵活编写业务策略/规则，从而使用户能够专注于分析业务策略/规则计算结果、解决业务问题和进行业务决策。

实时智能决策引擎具备业务可视化方式配置业务策略，使非技术业务用户可直接参与策略运营，将业务策略作为核心资产集中管理，提供透明高效的决策服务支持，产品提供一整套高效、易用的策略模型/规则计算服务，配套了全图形化配置界面，并提供一整套高效、易用的API服务，能够被业务系统快速集成。

4、应用场景、人群

交易反欺诈应用场景

欺诈是一个影响所有行业 (特别是金融服务行业) 的持续性问题，随着经济一体化和金融全球化进程的加速，互联网、移动互联网、互联网+的快速发展，金融机构业务规模的迅猛增长和品种日益丰富，以及新兴业务(如互联网金融、P2P、电子支付)及自身特点(交易场景复杂、覆盖范围广泛、追踪记录难度高)带来的风险层出不穷，对各类交易风险监测模型/规则的快速配置并发布、预警计算能力和时效性方面提出了更高的要求。

恒丰银行实时智能决策引擎凭借和大数据相关技术和服务平台进行结合，例如流处理技术、具有推理能力的规则引擎、分布式微服务计算框架、分布式消息队列、具有海量数据查询和分析能力的内存数据库构建的决策引擎具有实时智能决策能力，通过对实时流数据进行高速地规则计算，以检测数据中的异常模式，从而对事中交易欺诈活动(如洗钱和付款欺诈) 保持高度警惕。

实时营销应用场景

在云计算、大数据、人工智能的快速发展背景下，金融行业的营销方式发生了很大变化，根据特定消费者当前的个性需要，为其提供商品或服务，该商品或服务在被消费过程中自动收集顾客信息,分析、了解消费者的偏好和习惯,自动调整产品或服务功能,实时地适应消费者变化着的需要，“以消费者为中心,以消费者需要为出发点，以消费者满足为终点”促使“消费者需要”变成一种“动态需要”，即满足特定消费者当前的个性需要，适应客户需要的多样化和个性化;在应用技术层面迫切需要满足业务人员对实时、精准营销策略/规则进行频繁变化的支持。

恒丰银行实时智能决策引擎通过实时决策路由、营销策略模型/规则，使对客户类系统能够更有效和更快速地搜索产品和服务，从而确定客户最有可能感兴趣的商品或服务。

信用反欺诈应用场景

伴随着互联网金融大潮，各类信贷业务爆发式增长，除了传统的信用卡、小贷业务，消费金融、普惠金融等新型信贷业务也百花齐放。而风控，始终是信贷业务的重中之重，贷前风险审核则是信贷业务风险防范的第一步。

恒丰银行实时智能决策引擎通过实时决策路由、评分卡规则+信用反欺诈模型/规则，为信审类系统进行实时客户信用评级和信用反欺诈监测预警来降低信贷风险。

5、产品功能

恒丰银行实时智能决策引擎分为SaaS和私有版本，产品由运营管理和决策引擎2个系统组成。

系统原理图

决策引擎

决策引擎提供一组API接口，用于集成业务系统，业务数据从业务系统实时下发决策引擎，决策引擎根据运营管理系统的资源配置信息、决策模型/规则配置信息，进行分析计算，计算结果实时输出给业务系统。

在SaaS版本下，决策引擎由多个集群组成，可为众多租户提供不同应用场景下的服务需求(例如CPU、内存、集群节点数量、数据库类型)。

决策引擎集群的服务节点可根据业务需要进行动态横向扩展，以便满足用户的业务发展需要。

租户、业务系统、运营管理和决策引擎的整体数据交互如下图：

与其它人工智能平台/系统对接

和其它传统决策引擎一项重大区别在于，产品实现了在业务决策过程中可根据需要在规则流的某个环节去实时调用其它系统提供的服务接口，特别是在大数据、人工智能时代的反欺诈、实时营销业务场景下，业务决策过程需要有其它人工智能平台/系统提供决策支持;产品通过外部接口对象规则配置，可方便的实现调用需要的人工智能平台/系统提供的服务接口，例如实时调用语义分析、客户画像、机器学习平台、设备指纹系统提供的服务接口实现对反欺诈场景下的交易进行不同风险维度的智能数据分析支持，引擎根据分析结果进行模型/规则计算，从而更加智能的识别出风险信号。

运营管理

SaaS版本的运营管理系统分为系统运营管理控制台和用户运营管理控制台，功能框图如下：

私有版本和SaaS版本的运营管理系统区别在于，私有版本的各种系统级配置(如统一报文配置、路由分区配置等)可以存储在用户本地数据库或文件系统里，各种系统级资源(如引擎资源、数据库资源、消息队列资源等)由用户本地提供，同时私有版本可以安装部署在用户本地环境。

决策模型/规则配置

决策模型/规则配置是产品的核心功能，包括：

1) 多语言插件

规则的条件定义可使用产品自定义的规则语言或SQL语言，或者规则语言和SQL语言的组合条件。

• 规则语言支持标准的运算符

• 产品提供一组函数，可在规则语言中使用

• 产品提供语法检查功能

当规则条件定义完成后，决策引擎的语法检查功能可用于校验用户配置的规则语言或SQL语言是否编写正确。

• 规则条件定义举例

风险监测规则举例1(基于实时交易流水判断)：当前实时交易流水是未成年人大额交易(判断条件：交易金额大于5万，客户年龄小于16岁)则命中规则，那么规则条件编写如下：

风险监测规则举例2(基于时间滑动窗口的复杂事件处理)：当前实时交易流水的卡号5分钟内交易金额大于5万，且客户年龄小于16岁：

2) 常量配置管理

常量是一种数据类型的固定值，可被引用于多个决策模型/规则的定义中作为条件的计算因子，其主要特点是当进行常量值变更的时候，所有引用它的规则的条件将同时发生变化，这将减少对用户对多个规则的修改和发布，缩短了规则的修改和重新发布时间。

常量定义界面如下图：

3) 变量配置管理

变量配置是一种特殊规则配置，其规则输出结果是一种数据类型的实时计算值，其计算结果可做为其它规则的条件计算因子。它的主要作用是将规则的一部分计算条件抽取出来进行封装，变成其它规则的共享条件，从而减少了引用它的规则的条件编写复杂度。

变量定义界面如下图：

4) 外部数据对象配置管理

对象是多个变量的组合，外部数据对象配置是一种特殊规则配置，和传统的决策引擎不一样的是，引擎可以通过配置的方式，调用其它业务系统提供的实时联机接口获取分析需要的数据，减少了传统决策引擎在外部数据接入方面需要二次开发的时间和费用，保证业务的开展的时效性。

外部数据对象规则的计算结果可作为其它规则的条件计算因子。

外部数据对象定义界面如下图：

5) 内部数据对象配置管理

内部数据对象配置是一种特殊规则配置，和传统的决策引擎不一样的是，引擎可以通过配置的方式，从数据库查询获取分析需要的数据，减少了传统决策引擎在外部数据接入方面需要二次开发的时间和费用，保证业务的开展的时效性。

内部数据对象规则的计算结果可作为其它规则的条件计算因子。

内部数据对象定义界面如下图：

6) 决策模型/规则配置管理

决策模型/规则的计算结果将输出给对应的业务系统，例如反欺诈系统获取到的计算结果就是风险信号或预警信息。

决策模型/规则定义界面如下图：

7) 评分卡规则

评分卡规则用于定义评分指标和评分结果条件，它可以认为是一个数学工具,根据实时数据和各种相关因素数据,来预测发生某个特定结果的可能，例如评分卡的计算结果可应用于信贷审批。

评分卡规则定义界面如下图：

8) 路由配置管理

路由是一棵决策树，用于制定规则流，用户可根据业务需要配置多个决策路由;路由为引擎的核心部件，路由的引入，一方面可以定义数据在决策引擎中的决策流程/路径，另一方面也大大提高了引擎的规则匹配的执行效率，这主要因为路由的每条路径都可以设置规则条件，当条件不满足的时候，该路径下的任何一级规则都不会再执行;路由可根据实际的业务情况进行制定/规划，例如针对每一个业务决策模型可以制定一个决策路由，或者一个决策路由可以关联多个业务决策模型。

路由定义界面如下图：

9)规则试算

决策模型/规则和路由配置完成后，规则试算功能可用于校验决策模型/规则的执行效果，其功能页面如下图：

• 统计报表

产品提供了一组业务统计报表，策略管理人员可用于分析策略模型/规则的使用效能，示例截图如下：

• 性能监控

产品提供一组性能监控视图，包括CPU、内存、处理延迟、处理吞吐量，相应截图如下：

6、产品优势

SaaS服务和私有版本兼具

极大满足不同客户的使用需求(例如在维护成本、数据安全方面的考虑等)。

在SaaS版本下，产品提供了一整套的用户，角色，业务分组管理，业务条线的管理人员可根据自己的组织架构灵活配置用户角色权限，实现业务分组管理。

灵活制定策略模型/规则

以策略管理人员为中心的设计理念，业务策略规则与应用系统剥离，通过条件因子可以自由组合规则;通过规则语言或者SQL的方式配置策略模型/规则，图形化路由配置进行决策树或规则流定义，相比其它产品学习曲线更为平缓。使得业务规则制定人员不需要对规则引擎底层有深入的了解，只需要专注于业务逻辑。

支持实时数据接入

采用大数据实时流处理技术、Drools规则引擎、分布式内存数据库、高可靠的分布式技术架构实现，可支持复杂数据(行为、事件)的实时计算。

支持多数据源实时接入

业务系统可通过实时联机接口实现下发业务数据进行实时决策，也可通过消息队列方式准实时下发业务数据;同时和其它决策引擎产品不同的是，引擎可通过便捷的规则配置，主动调用外部实时联机接口或实时查询数据库获取业务数据进行实时决策，因此也可以减少数据接入需求变化需要的二次开发的时间和费用。

• 策略模型/规则实时生效

自定义常量，规则，路由可以随时灵活创建、更新、部署、下架。规则和路由部署后按照预先设定的生效时段自动生效。

• 策略模型/规则版本控制

所有的配置都将进行版本维护，例如同一个规则的其它版本可根据需要进行重新发布使用。

• 监控&统计

产品提供了一组业务统计报表，业务人员可以一目了然的看到规则的触发频率，触发时间、触发热点地图，对其评价业务规则效用、制定修改业务规则有很高的参考价值。

同时产品也提供了一组实时性能监控视图，运维人员可以实时了解引擎的运行状态。

• 低成本接入

提供一整套高效、易用的API服务，API方式对接，能够被业务系统快速、方便的接入。

• 支持Docker化部署，快速实现动态扩容

产品基于微服务技术架构设计和实现，各主要服务可部署在不同的Docker容器集群中，使得各服务集群可快速部署启动和进行横向能力动态扩展。

• 稳定可靠

高性能分布式内存计算架构，并采用实时流处理技术实现，可以处理任意数量的流数据，对成千上万个决策模型/规则的计算任务可快速响应，毫秒级决策结果返回。

7、服务客户、使用人数

恒丰银行实时智能决策引擎目前只提供给行内用户使用，当前已经接入的用户有运营管理部、信用卡部、电子渠道部、科技开发部。

产品服务客户情况如下：

恒丰银行运营风险监测系统(内部运营管理)

实时智能决策引擎为运营风险监控系统的准实时风险监测预警场景提供决策服务，对各个已经进行监测的风险点，其风险预警提取数据明显呈下降趋势，风险点预警提取数据最低下降63%，风险点预警提取数据最高下降92%，平均下降幅度达到75%，从而有效地规范了柜员操作行为，降低了风险的发生。

恒丰银行信用卡交易服务监测系统(信用卡)

实时智能决策引擎为信用卡交易服务监测系统提供风险监测服务，通过区分客户、账户、卡片、商户、商户终端等维度，对信用卡业务各类交易和行为进行监测，对异常行为(包括交易)进行准实时管控，对需要进行服务的行为进行参数调控，人工触达客户，从而提升交易授权通过率、提升整体授权服务品质。

恒丰银行借记卡交易反欺诈系统(电子渠道)

实时智能决策引擎为借记卡交易反欺诈平台提供全渠道的事中风险监测服务，对接入的线上渠道的特定交易进行实时监控，识别出可疑、可疑欺诈和欺诈交易事件，为渠道端实时输出风险级别信号。

恒丰银行IT系统运营监控平台(科技开发部)

实时智能决策引擎对IT系统运营监控平台下发的日志报文进行规则匹配分析，输出日志告警信号，为IT系统运营监控平台的运维监控提供运维决策支持服务。

8、市场价值

恒丰银行实时智能决策引擎将是我行基于自主研发、自主创新思路构建的金融科技工具产品，其可应用于需要实时营销决策、实时风险监测的业务场景，同时也可为其他需要实时决策服务的场景提供智能决策服务。其SaaS服务和私有化产品服务能力，不仅能为恒丰银行自身，也可为其他金融机构客户提供科技优化创新技术支持与服务。

恒丰银行实时智能决策引擎可解决传统的商业决策引擎产品及其应用技术架构无法兼顾实时决策需要的高并发、低延迟、快速策略规则配置并实时发布的应用场景需要，将极大提升各类风险或反欺诈监测的效率、提高风险发现和防范能力，同时将提高金融产品的营销决策能力、优化营销决策及服务流程，从而提升客户服务的体验。

- 所属企业及介绍 -

企业恒丰银行股份有限公司是12家全国性股份制商业银行之一，注册地烟台。

近年来，恒丰银行稳健快速发展。截至2016年末，恒丰银行资产规模已突破1.2万亿元，是2013年末的1.6倍;存款余额7578亿元，贷款余额4252亿元，均比2013年末翻了一番。2014年至2016年累计利润总额312.17亿元，这三年的累计利润总额为以往26年的累计利润总额;服务组织架构不断完善，分支机构数306家，是2013年末的两倍。

近年来，恒丰银行屡获荣誉。在英国《银行家》杂志发布的“2016全球银行1000强”榜单中排名第143位;在香港中文大学发布的《亚洲银行竞争力研究报告》中位列亚洲银行业第5位;在中国银行业协会发布的“商业银行稳健发展能力‘陀螺(GYROSCOPE)评价体系’”中，综合能力排名位列全国性商业银行第7位，全国性股份制商业银行前三;荣获“2016老百姓最喜欢的股份制商业银行”第二名、“2016年互联网金融创新银行奖”、“2016年最佳网上银行安全奖”、“2016年度创新中国特别奖”等多项荣誉。

作为一家肇始于孔孟之乡山东的全国性股份制商业银行，恒丰银行秉承“恒必成 德致丰”的核心价值观，践行“1112·5556”工程，即：一个愿景（打造“精品银行、全能银行、百年银行”）、一个文化（打造“开放、创新、竞争、协同、守规、执行”的“狼兔文化”）、一个目标（五年目标是以客户为中心，以创新为驱动，高效协同，弯道超车，五年内进入全国性股份制商业银行第二方阵；十年目标是要打造一个国际金融控股集团）、两个策略（“植根鲁苏，深耕成渝，拓展中部六省和海西，进军京沪广深”的区域策略和“四轮驱动、两翼齐飞”的经营策略）、“五化”强行战略（国际化、信息化、精细化、科技化、人才化）、“五力”工作方针（忠诚力、执行力、目标力、风险经营力、恒久发展力）、五个引领（人才引领、科技引领、创新引领、效率引领、效益引领）、六大综合能力（价值分析能力、风险鉴别能力、定价能力、创新能力、调研能力、学习能力）；大力实施“12345”行动纲领，即:“1”是做金融综合解决方案的提供商，“2”是金融云平台和大数据平台，“3”是数字银行、交易银行、银行的银行，“4”是龙头金融、平台金融、家庭金融、O2O金融等四大金融创新业务模式，“5”是投行、资管、平台、人才盘点和以“One Bank”为核心的绩效评价体系等五大战略落地工具，致力于做“知识和科技的传播者、渠道和平台的建设者、金融综合解决方案的提供者”，力求打造令人瞩目、受人尊敬的商业银行，为客户和社会提供效率最高、体验最佳的综合金融服务。

作为整体活动的第二部分，2017年10月25日，数据猿还将在北京举办千人规模的“2017金融科技价值——数据驱动金融商业裂变”峰会并将在现场举行文章、案例、产品的颁奖典礼。

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