决策引擎的内核及基于Drools开源引擎讲解

互联网时代,极速放贷、无需面签、10秒可取等词语成了招揽客户的关键词。此外,网购时平台一般都会提供分期付款。在这背后,风控平台每天收到无数笔申请贷款或分期支付的请求,是批准还是拒绝?金融借贷/支付与科技创新深度融合,借贷/支付产品及场景更加丰富,简单、方便。对于信贷机构,除了风控裸奔,以及某些产品可以用高利率覆盖高风险之外,中低利率的产品是如何平衡风险要素从而做到极速放款?而对于支付平台而言,最绕不开的风控风险就是反欺诈。据《2016年国内银行卡盗刷大数据报告》不完全统计,运营商黑卡数量超过1.3亿张,网络诈骗“黑色产业”市场规模高达1100亿元,已成为中国第三大“黑色产业”。在线支付平台与支付网络欺诈始终在进行着无休止的博弈。支付平台如何不断优化服务体验、使支付更加便捷安全有保障?我们都知道,互联网进入行业的风险控制是核心环节,面向C端客群的线上产品线,如消费分期、现金贷及信用卡代偿等业务方向,需实时支持大量业务的自动化处理,风控系统承担了贷前、贷中和贷后的风控评估、处理及预警的角色,极大地解放人工处理的瓶颈与效率。然而,随着近年来大数据技术的发展,海量数据的处理、分析、挖掘、决策成为了迫切需求。

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    决策引擎的引入,在这里起了很大的作用。决策引擎起源于规则引擎,规则引擎起源于基于规则的专家系统,而基于规则的专家系统又是专家系统的其中一个分支。专家系统属于人工智能的范畴,它模仿人类的推理方式,使用试探性的方法进行推理,并使用人类能理解的术语解释和证明它的推理结论。

   在传统的规则引擎基础上,数据计量、数据建模、模拟、数据可视化、冠军/挑战者(AB测试)等功能应运而生,甚至部分决策引擎加入了机器学习的功能,使原来需要数据科学家、深度建模工具的场景也变得更加亲民起来。决策引擎将“机器替代人工操作”进化到了“机器替代人工决策“的境界。

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那么决策引擎到底能做什么呢?

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决策引擎如何应用到风控流程中?

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决策引擎又应该如何搭建?

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本次课程我们还会提及基于Drools开源的决策引擎搭建:

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更详细内容回顾专题课《决策引擎上的决策流设计及策略架构开发》。

如果你是做开发、风控产品的同学,想要了解如何设计引擎、解放风控特征开发;
如果你是做政策的同学,想要了解如何调整政策;
如果你是做数据分析与BI同学的同学,想要了解如何快速分析规则、开发报表;
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