目录

1. 决策引擎介绍

什么是决策

什么是决策引擎

2. 应用场景

交易反欺诈应用场景

实时营销应用场景

信用反欺诈应用场景

3. 决策引擎调研

开源规则引擎

商业规则引擎

4. 决策引擎实战

决策引擎实战之:EngineX决策引擎


1. 决策引擎介绍

什么是决策

决策,指决定的策略或办法。是人们为各种事件出主意、做决定的过程。它是一个复杂的思维操作过程,是信息搜集、加工,最后作出判断、得出结论的过程。

什么是决策引擎

决策引擎是指企业针对其客户提供个性化服务的决策平台,这些个性化服务决策包括:风险决策、精确营销决策等。

决策引擎就是把商业规则转换成商业决策,在决策引擎之上可以开发出各种不同的解决方案。

1.1 早期规则模型

传统的风控规则模型主要内嵌在后台代码中,直接用硬编码的方式实现数据的获取、规则的定义、风险的判断。

  • 优点

    • 当规则较少、变动不频繁时,开发效率最高。
    • 稳定性较佳:语法级别错误不会出现,由编译系统保证。
  • 缺点
    • 规则迭代成本高:对规则的少量改动就需要走全流程(开发、测试、部署)。
    • 当存量规则较多时,可维护性差。
    • 规则开发和维护门槛高:规则对业务分析人员不可见。业务分析人员有规则变更需求后无法自助完成开发,需要由开发人员介入开发。

1.2 业务定制引擎

基于特定业务场景开发的定制引擎,可视为一种推理引擎。

  • 优点

    • 规则配置门槛低:视图和引擎内部数据模型完全贴合绩效业务模型,因此业务分析师很容易上手。
    • 系统支持规则热部署。
  • 缺点
    • 适用范围有限:因为视图和引擎的设计完全基于特定业务模型,因此很难低成本修改后推广到别的业务。

1.3 通用决策引擎

通用决策引擎由推理引擎发展而来,是一种嵌入在应用程序中的组件。实现的功能包括:将业务决策应用程序代码中分离出来,使用预定义的语义模块编写业务决策,接收数据输入,解释业务规则,并输出最终决策结果。

简单点,可以理解为:

决策引擎特点:

2. 应用场景

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。

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。

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。

3. 决策引擎调研

开源规则引擎

• JBoss Drools
• Mandarax
• OpenRules
• JEOPS
• InfoSapient
• Roolie
• Apache Camel

商业规则引擎

• ODM
• Oracle Business Rules
• Jess(可研究,商用收费)
• EngineX决策引擎(隶属于上海斐波那契 这家公司自主研发)

4. 决策引擎实战

决策引擎实战之:EngineX决策引擎

至此,与大家一起完成决策引擎的大致了解及梳理。

很高兴能通过文字认识你,如果您对决策引擎、大数据、机器学习感兴趣,可以扫描下方微信或QQ二维码,我们一起学习交流!

  

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官网地址:http://www.fibo.cn/ 

EngineX决策引擎平台隶属于上海斐波那契,其核心团队来自上海交通大学,在RTB、Big Data、A.I.方面有良好的技术基础和丰富的营销经验。Vlion 在反作弊模型、竞价决策模型、转化预测模型有核心优势,与交通大学APEX实验室有长期的产学研合作。基于这样的科研基础,我们自主研发了基于SAAS端决策引擎管理平台EngineX,面向于需求决策和规则引擎的任何企业,产品服务可提供一对一,定制化服务,加快决策产品上市的时间,提升数据的准确性。

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