度小满的通用风控决策引擎设计

简介：
本文介绍了度小满公司研发的通用风控决策引擎的设计理念、架构及应用场景，阐述了其在金融风险管理中的重要作用。 ### 通用风控决策引擎设计-度小满 #### 一、度小满风控决策引擎的演进历程 度小满的风控决策引擎经历了一个从早期简单规则判断到智能化决策的演变过程，具体可以分为以下几个阶段： 1. **第一代：内嵌规则模式** - 特点：此阶段主要采用轻量级简单的规则判断方式，适用于一些基本的风险控制场景。 - 问题：缺乏灵活性，无法适应业务快速发展带来的变化。 2. **第二代：特定场景引擎** - 特点：通过特定场景下的可视化集成和专家知识的应用，提高了处理特定场景的能力。 - 问题：仍然存在耦合特定场景的问题，扩展性和灵活性较差，对研发团队的技术要求较高。 3. **第三代：通用决策引擎** - 特点：实现了从规则编辑到决策输出的高度可视化和复杂决策编排，并引入了机器学习模型运算能力。 - 进步：相比之前版本，更加注重通用性和扩展性，支持更复杂的决策逻辑。 4. **第四代：智能决策引擎** - 特点：结合AI技术和大数据分析，进一步提升了决策的效率和准确性。 - 目标：实现数据驱动和智能化的风险控制体系，提高策略迭代速度和数据应用水平。 #### 二、度小满风控决策引擎的技术实践 在实践中，度小满通过不断的技术优化和创新解决了许多实际问题，并显著提高了决策引擎的性能与效果。 1. **提升策略迭代效率** - 痛点：早期使用blaze构建的风险控制系统存在策略部署效率低下、迭代周期长的问题。 - 解决方案：通过自建流程平台和规则平台，实现了全自研的可视化操作和自助式操作，大大加快了策略迭代的速度。 - 效果：从最初的不到10次月提升到了700+次月，迭代周期从周级别缩短至小时级别。 2. **提高风控决策性能** - 痛点：早期的风险控制耗时过长，用户体验差，导致优质客户的流失。 - 解决方案：通过并行流程引擎的设计与实践实现了风险控制节点间的并行执行，大幅降低了风险控制的耗时。 - 效果：授信时间从22秒以上降低到了5秒左右；用信时间也从13秒以上降低到了5秒左右。有效提升了用户体验和业务转化率。 #### 三、并行流程引擎的设计与实践 为了进一步提高决策效率，度小满特别设计并实现了并行流程引擎，其核心在于解决流程节点间的依赖关系以确保风险控制结果的准确性和时效性。 1. **运行时并行** - 目的：通过并行执行风险控制节点减少等待时间从而提升整体决策效率。 - 实现：通过对流程节点进行梳理和简化，并将串行的操作改为并行执行，有效减少了单次决策的时间消耗。 2. **依赖分析** - 目的：分析风险控制流程中各节点之间的依赖关系确保在不影响结果的前提下实现最大化的并行执行。 - 实现：通过细致地分析每个风险控制节点的数据依赖情况合理安排执行顺序避免了不必要的等待时间。 3. **变量预取** - 目的：提前获取决策过程中需要用到的变量数据以减少查询耗时。 - 实现：预先加载和缓存关键变量数据在决策执行过程中直接使用，避免多次数据库查询带来的延迟问题。 4. **灰度执行** - 目的：通过新旧版本交替期间逐步验证新功能的效果确保平稳过渡。 - 实现：设定灰度规则让部分用户先体验新版风险控制引擎收集反馈并持续优化最终实现全面升级。 #### 四、风控系统的未来趋势展望 随着技术的发展，度小满对未来风险控制系统的发展进行了展望，主要包括以下几点： 1. **数据的重要性** - 方向：更加重视高质量的数据管理和建立完整的治理体系。 - 意义：高质量的数据是进行准确评估的基础有助于提升决策的准确性。 2. **决策智能化** - 方向：利用AI技术和机器学习算法进一步提高风险控制系统的智能水平。 - 意义：智能化的风险控制系统能够更好地应对复杂的市场环境，提高响应速度和适应性。 3. **分析精细化** - 方向：通过实时的精细分析及预警机制及时发现潜在风险。 - 意义：精细化的分析帮助企业在早期发现问题并采取措施规避风险保障企业稳定运营。 度小满风控决策引擎的技术演进与实践不仅展示了其在技术层面的不断创新和突破，也为整个行业提供了宝贵的经验和启示。未来随着技术的发展和完善，相信度小满及其他企业能够在风险控制领域取得更大的成就。