一种基于大数据的金融平台决策引擎管理系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及决策引擎管理领域，具体为一种基于大数据的金融平台决策引擎管理系统及方法，所述系统包括数据清洗模块、规则管理模块、决策管理模块、决策流管理模块以及系统管理模块，所述规则管理模块用于对评分卡、规则、规则集以及公式编辑器进行配置，本发明专利技术提供一套供风控人员使用的模型配置管理系统，提供风控指标清洗的决策数据平台，为业务系统提供sdk包，通过注册中心获取服务地址的方式进行接口调用，为业务系统提供基于风控事件的决策流执行服务，不仅提升风控人员模型部署和配置的效率，同时将风控模型的执行从业务系统剥离出去，降低业务逻辑实现的难度，降低实现复杂业务逻辑组件的复杂性，降低应用程序的维护和可扩展性成本。扩展性成本。扩展性成本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的金融平台决策引擎管理系统及方法


[0001]本专利技术涉及决策引擎管理领域，具体为一种基于大数据的金融平台决策引擎管理系统及方法。

技术介绍

[0002]对于金融信贷业务，贷款审批为贷款流程的重要环节，贷款审批的效率、正确性将直接关系到贷款风险，对于当前业务审批流程存在如下问题：第一，大多采用人工审批，对于互联网线上贷款，从效率和准确性上都无法满足业务要求；第二，没有直观的系统页面供风控人员使用，风控规则对业务人员不可见；第三，多变的风控场景下，根据业务变化及风险需要及时调整策略，业务人员无法自主调整策略，需要联系技术人员调整，响应较慢；第四，风控规则应该编码在业务系统，使数据获取、风控规则耦合与业务系统，对后期的开发和维护工作带来巨大压力。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的金融平台决策引擎管理系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于大数据的金融平台决策引擎管理方法，所述方法包括以下步骤：S1、通过系统后台，为不同部门、业务线的风控人员建立账号并分配角色及权限；S2、风控人员进入系统界面，并在风控模型中采用命中模式对规则中模式进行配置，采用权重模式对评分卡中条件进行配置，采用表达式评估器对公式编辑器进行配置，对规则集进行配置参数，将规则和规则集作为一个节点构建树状结构，根据每一个节点返回的值进行路由，组成一个决策树，提取规则集中一个元素值并构建矩阵，通过对规则、规则集、评分卡、公式编辑器、决策树、决策矩阵的执行顺序和执行条件进行编排，完成决策流配置；S3、获取S2中配置结果，并将风控事件的配置结果作为业务系统请求参数，发起请求指令，根据实际情况调用SDK中接口；S4、基于S3中调用接口，对业务系统请求的参数进行匹配对应需要执行的决策流，并初始化预定义的决策流，循环执行决策流中每个节点；S5、根据S4完成决策流的执行，并将执行结果反馈业务系统。
[0004]进一步的，所述S2的方法包括以下步骤：步骤1001、采用命中模式对规则中模式进行配置，其中一个规则包括了多个条件，每个条件由左值A、右值B以及运算符号组成，其中运算符号包含＞、＜以及=，其中命中模式表示当命中了一个条件之后，输出是或否，所述规则包含四种模式，即第一种模式为所有条件都满足，第二种模式为满足任意一个条件，第三种模式为所有条件都不满足，第四种模式
为至少一个条件不满足，规则的执行逻辑为：当所有的条件执行完成后，根据四种模式进行运算，当所有条件都满足的情况时，判断每个条件的执行结果，如果有一个false，则最终返回false，当满足任意各一个条件时，判断每个条件执行结果，如果有一个true，则最终返回true，当所有条件都不满足，则判断每个条件的执行结果，如果有一个true，则返回false，当至少一个条件不满足时，则判断每个条件的执行结果，如果有一个false，则返回true；步骤1002、采用权重模式对评分卡中条件进行配置，其中一个评分卡由多个条件组成，而每个条件根据一个权重输出分数，记为F，其中权重模式表示当命中一个条件之后，输出一个分数，最后将每个条件输出的分数相加，作为最终的输出结果，所述F=Q
A
*A+Q
B
*B，其中Q
A
表示左值A的权重值，Q
B
表示右值B的权重值，所述权重值为数据库预置常数；步骤1003、通过表达式评估器评估公式编辑器中四则运算以及布尔表达式，其中公式编辑器采用EvalEx
‑
Java表达式评估器，EvalEx是Java的便捷表达式评估器，可以评估数学和布尔表达式，公式编辑器类似一个计算器，风控人员通过页面对规则、字段、评分卡和常量组件进行四则运算和布尔条件的判断，所述评分卡可以作为组件供决策流调用；步骤1004、对规则集进行配置参数，并通过将多规则打包后进行执行，支持遍历执行模式和顺序执行模式，其中规则集包含多个规则的集合，所述遍历执行模式将规则集内所有的规则执行完成后，将命中结果返回，所述顺序执行模式表示当命中一个规则后，停止执行，不再执行未执行的规则；步骤1005、将规则和规则集作为一个节点构建树状结构，根据每一个节点返回的值进行路由，组成一个决策树，其中每一个节点返回的值为true或者false；步骤1006、提取规则集中一个元素值并构建矩阵，记为G=[1，0]T
，提取评分卡计算结果，并将计算结果以矩阵形式表示，记为P
F
=[F1，F2，F3，...，F
n
]T
，其中n表示评分卡数据个数，将决策树结果以矩阵形式表示，记为J=[1，0]T
，将各矩阵元素进行组合计算，并将输出结果作为决策矩阵结果，记为E=[E1，E2，E3，...，E
n
]T
，其中E1=1*F1*1；步骤1007、通过对规则、规则集、评分卡、公式编辑器、决策树、决策矩阵的执行顺序和执行条件进行编排，完成决策流配置，并用流程流转形式来实现策略的执行，业务系统通过调用决策流来执行决策服务，决策引擎通过决策流的执行对外输出结果，其中决策流是决策引擎的最高功能模块，决策流是一个非环形的流程图，流程节点由规则、规则集、评分卡、公式编辑器、规则树、规则矩阵组成，决策流的执行根据每个节点执行的输出结果作为路由的条件，并执行下一个节点；步骤1008、随机获取一个业务场景，通过配置一个事件编号完成风控事件的配置，其中将风控事件定义入参作为业务系统传递的参数，定义风控事件的返回结果供业务系统使用，其中一个风控事件作为一种业务场景。
[0005]本专利技术通过配置规则、规则集、评分卡、公式编辑器、决策书以及决策矩阵，将每个组件作为决策流的节点，组合成一个流程图，通过风控事件定义入参作为业务系统传递的参数，定义风控事件的返回结果供业务系统使用，为后续根据决策流返回结果进行选择调用接口提供数据参照。
[0006]进一步的，所述S3的方法包括以下步骤：
步骤2001、根据决策流返回结果的实时性要求以及内部系统间调用时间进行选择接口，其中SDK中的接口调用包括两种，一种是同步接口，一种是异步接口，若0≤t
‑
α≤8，则接口选择同步接口，若t
‑
α＞8，则接口选择异步接口，其中t表示内部系统间调用时间，α表示数据库预设常数，其中同步接口适用于返回结果要求实时性大于预设值α且决策流执行速度快的场所，异步接口适用于实时性要求小于等于预设值α且决策流执行速度慢且需要人行征信数据的场所，其中内部系统间调用时间当前定义为8秒，超过8秒即认为超时，当执行速度超过8秒将无法获取决策执行结果，因此小于8秒或更短的时间执行完成为执行速度快的场所，所述决策流执行速度慢表示内部系统间调用时间超过8秒，决策流的执行，时间通常消耗在数据的获取，在数据的获取过程中需要消耗大量的时间，当执行时间大于8秒时，则需要采用异步接口进行处理，当决策流出现异常时，支持决策流重试等机制可以回复的场景，业务依然可以获本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的金融平台决策引擎管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1、通过系统后台，为不同部门、业务线的风控人员建立账号并分配角色及权限；S2、风控人员进入系统界面，并在风控模型中采用命中模式对规则中模式进行配置，采用权重模式对评分卡中条件进行配置，采用表达式评估器对公式编辑器进行配置，对规则集进行配置参数，将规则和规则集作为一个节点构建树状结构，根据每一个节点返回的值进行路由，组成一个决策树，提取规则集中一个元素值并构建矩阵，通过对规则、规则集、评分卡、公式编辑器、决策树、决策矩阵的执行顺序和执行条件进行编排，完成决策流配置；S3、获取S2中配置结果，并将风控事件的配置结果作为业务系统请求参数，发起请求指令，根据实际情况调用SDK中接口；S4、基于S3中调用接口，对业务系统请求的参数进行匹配对应需要执行的决策流，并初始化预定义的决策流，循环执行决策流中每个节点；S5、根据S4完成决策流的执行，并将执行结果反馈业务系统。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的金融平台决策引擎管理方法，其特征在于，所述S2的方法包括以下步骤：步骤1001、采用命中模式对规则中模式进行配置，其中一个规则包括了多个条件，每个条件由左值A、右值B以及运算符号组成，其中运算符号包含＞、＜以及=；步骤1002、采用权重模式对评分卡中条件进行配置，其中一个评分卡由多个条件组成，而每个条件根据一个权重输出分数，记为F，所述F=Q
A
*A+Q
B
*B，其中Q
A
表示左值A的权重值，Q
B
表示右值B的权重值，所述权重值为数据库预置常数；步骤1003、通过表达式评估器评估公式编辑器中四则运算以及布尔表达式；步骤1004、对规则集进行配置参数，并通过将多规则打包后进行执行，支持遍历执行模式和顺序执行模式，其中规则集包含多个规则的集合，所述遍历执行模式将规则集内所有的规则执行完成后，将命中结果返回，所述顺序执行模式表示当命中一个规则后，停止执行，不再执行未执行的规则；步骤1005、将规则和规则集作为一个节点构建树状结构，根据每一个节点返回的值进行路由，组成一个决策树；步骤1006、提取规则集中一个元素值并构建矩阵，记为G=[1，0]
T
，提取评分卡计算结果，并将计算结果以矩阵形式表示，记为P
F
=[F1，F2，F3，...，F
n
]
T
，其中n表示评分卡数据个数，将决策树结果以矩阵形式表示，记为J=[1，0]
T
，将各矩阵元素进行组合计算，并将输出结果作为决策矩阵结果，记为E=[E1，E2，E3，...，E
n
]
T
，其中E1=1*F1*1；步骤1007、通过对规则、规则集、评分卡、公式编辑器、决策树、决策矩阵的执行顺序和执行条件进行编排，完成决策流配置，并用流程流转形式来实现策略的执行，业务系统通过调用决策流来执行决策服务，决策引擎通过决策流的执行对外输出结果；步骤1008、随机获取一个业务场景，通过配置一个事件编号完成风控事件的配置，其中将风控事件定义入参作为业务系统传递的参数，定义风控事件的返回结果供业务系统使用。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的金融平台决策引擎管理方法，其特征在于，
所述S3的方法包括以下步骤：步骤2001、根据决策流返回结果的实时性要求以及内部系统间调用时间进行选择接口，若0≤t
‑
α≤8，则接口选择同步接口，若t
‑
α＞8，则接口选择异步接口，其中t表示内部系统间调用时间，α表示数据库预设常数，其中同步接口适用于返回结果要求实时性大于预设值α且决策流执行速度快的场所，异步接口适用于实时性要求小于等于预设值α且决策流执行速度慢且需要人行征信数据的场所；步骤2002、根据步骤2001判断结果...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋成成，任正斌，李元博，
申请(专利权)人：无锡锡商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：