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关于大数据:智能金融决策策略规则引擎在大数据金融行业的实战案例

在金融风控场景中,规定引擎是一个外围风险管理的利器,它事后设定一系列规定设定,用于便捷的评估和解决各种交易、客户行为或其余须要自动化决策、计算、推理判断的状况。

以下是一个具体的示例,阐明规定引擎在金融风控中的应用。

场景形容:

假如咱们是一家金融公司,提供企业贷款服务。咱们心愿通过一个系列的规定判断来自动化决定是否批准一笔贷款申请(在线决策)。

规定引擎的应用:

1. 规定定义和建模:​

规定 1: 资格审查要求

  • 规定形容:命中黑名单数据时回绝。
  • 条件:​​客户的黑名单校验通过​​
  • 数据起源:本地黑名单数据与三方黑名单数据

规定 2: 信用评分要求

  • 规定形容:客户的信用评分必须大于等于 700 分。
  • 条件:​​客户的信用评分 >= 700​​
  • 数据起源:行业内某业余数据供应商

规定 3: 营收规模要求

规定形容:客户的月营收必须大于等于 100000 元
条件:​​客户的月支出 >= 100000​​
数据起源:通过体系外部数据库,汇总客户的月营收订单数据,加工汇总

规定 4: 贷款额度限度

  • 规定形容:贷款金额不能超过客户月营业支出的 50%。
  • 条件:​​贷款金额 <= 客户的月支出 * 0.5​​
  • 数据起源:用户申请

规定 5: 历史贷款记录查看

  • 规定形容:客户在过来 6 个月内不能有超过两次的守约记录。
  • 条件:​​客户的守约记录数 <= 2​​

2. 数据输出和验证:

当客户提交贷款申请时,零碎将会主动采集客户互联网大数据信息,包含信用评分、黑名单数据等。这些数据将被传递给规定引擎进行验证。

3. 决策输入:

依据规定引擎的执行后果,零碎将决定是否批准贷款申请。如果所有规定都满足,贷款申请被批准。如果有任何一个规定未满足,贷款申请被回绝。记录审计和日志:每次规定引擎执行时,零碎会记录执行的后果,以便后续审计和跟踪。

劣势和注意事项:

劣势:

灵活性:所有的规定配置均采纳可视化拖拽配置,灵便调整便捷上线。
自动化:规定引擎能够主动解决大量的申请,进步了工作效率。
一致性:规定引擎确保了决策的一致性,不受主管的集体偏好或情感因素影响。
疾速响应:规定引擎可能在霎时内做出决策,晋升了客户体验。
简略集成:所有决策的应用十分便捷,可间接通过 HTTP 的形式调用即可。

注意事项:

  • 规定的制订须要审慎,过于严格的规定可能会导致潜在的客户散失。
  • 规定引擎的保护和更新是必要的,以保障其与市场和公司政策保持一致。
    在线 demo:http://rules.bctools.cn/
    gitee 地址:https://gitee.com/software-minister/jvs-rules

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