近这一年大部分都在做贷款业务的风控部分开发，有一些个人的体会和演变之路记录一下。 首先，金融贷款类业务风控部分是非常重要的一块核心，主要包含用户的授信，贷款工单审核，复贷提额策略，其中又包括用户的信用分、评分卡，贷前、贷中的A、B模型。其实说白了，风控的核心作用就是与黑产的对抗和对用户所有操作的可控，发散到商城toB领域，可以通过风险的实时计算，对商家提供有效的实时控制，这是迭代到现在的
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2023-09-07 01:42:18
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就像人的身体一样，身体里的各个器官的组成都是依赖于人体的每一个细胞，而器官之间的配合协调都是通过主动脉血液进行连接交互的。而决策引擎里的最小的细胞单位组成是变量，而变量组合成一个个对应的规则包。最后每一个风险方案都是以规则包的形式配置的，再以业务流程作为交互。整个策略引擎所涉及到的模块和框架如下： 在以上的所有涉及到的流程节点里，底层变量是我们整个决策引擎的最小单元，我们在里面部署具体的变量：如客
前面提到，规则引擎的核心是Pattern Matcher(模式匹配器)。不管是正向推理还是反向推理，首先要解决一个模式匹配的问题。对于规则的模式匹配，可以定义为： 一个规则是一组模式的集合。如果事实/假设的状态符合该规则的所有模式，则称为该规则是可满足的。 模式匹配的任务就是将事实/假设的状态与规则库中的规则一一匹配，找到所有可满足的规则。 2.1 对于模式匹配我们都应该不陌生，我们经常使用
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2023-07-21 23:27:25
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在金融信贷领域中，客户的基本信息是一类标配的底层数据，包括姓名、性别、年龄、学历、婚姻、住房等情况，这些信息对于线上信贷产品，很多情况下是客户通过产品申请界面端填写并提交，对于姓名、性别、年龄等信息，也可以采用OCR解析身份证的方式得到，从而让金融机构或助贷机构等业务方获取客户相关的申请数据，并落库形成常规的客户基本信息表。 针对客户的基本信息数据，从产品业务角度来讲是客户必需提供的信息，属于一种
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2023-11-24 19:12:18
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在之前的《智能风控平台核心之风控决策引擎（一）、（二）》中分别对决策引擎的核心功能模块、以及风控策略体系搭建要点做了详细的介绍。现在主流的风控决策引擎核心功能模块如下所示：除了模型、规则、评分卡、表达式、决策流管理功能模块，还需要指标管理、接口管理、模型监控、风控报告等模块的辅助支撑，风控决策引擎才能在实际的业务中运行。下面会对指标管理模块做一个详尽解读，在介绍指标管理模块前首先要理解什么是变量、
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2023-12-23 10:08:00
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风险策略的分析方法跟大多数的数据分析场景相似，都是一种数据下探直到找到问题原因的过程，有些像剥洋葱一样直到探索到问题的真像，我们称这种方法为剥洋葱法。 为什么在整个策略分析中，我们一开始并不能了解到问题的真像(比如找到那个“心”）。因为这个是由风控的整体决策流程决定的，了解风控的业务可以看看整体的风控流程，大致由以下几个部分组成： ①事件 ②策略集 ③规则 也可以参考之前的文章：风控策略篇—风险事
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2024-03-04 20:39:13
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InfoQ发布了一个关于规则引擎的介绍Real-World Rule Engines，原文 ONJava上也有两篇文章：Give Your Business Logic a Framework with Drools http://www.onjava.com/lpt/a/6093Using Drools in Your Enterprise Java Application 
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2024-01-09 13:39:01
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# 实现 Java 风控规则引擎的完整指南
在金融行业中，风控规则引擎是帮助企业识别和管理潜在风险的重要工具。本文将教你如何实现一个简单的 Java 风控规则引擎，我们将通过一个详尽的流程以及所需代码逐步进行说明。
## 一、整体流程
首先，让我们看看实现风控规则引擎的整体流程。下表概述了主要步骤：
| 步骤 | 描述
前言规则引擎的定义规则引擎的执行转转风控规则引擎总结前言风控的职责是控制业务的风险。在识别风险过程中，要根据大量的用户行为和用户信息去做逻辑判断，最终给出决策结果。在决策过程中，大量的逻辑判断需要开发和维护，如果以传统的方式去开发和维护，需要付出巨大的时间成本并且隐藏着毁灭性的事故风险。所以将业务代码和复杂的逻辑代码剥离显得迫在眉睫。规则引擎的定义规则引擎由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中
原创
2022-08-23 17:53:36
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引言互联网时代，万物互联，网络安全形势越来越严峻，安全是企业的基石，风控在企业中扮演着“警察”角色，运用各种技术和手段，保护企业内的用户利益不受侵害。 风控决策引是风控中台的入口，提供业务风险场景事件接入，可视化编排复杂决策，丰富的特征变量与场景识别服务等功能。相较于需要开发背景及算法背景才能使用的传统风控引擎，本文介绍的决策引擎构建完成后无需开发背景甚至无需算法建模背景，作为纯正的策略运营即可配
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2023-11-07 09:22:00
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如果决策引擎是风控的大脑，那么规则引擎则是大脑内的重要构成，其编排了各种对抗黑产的规则，是多年对抗黑产的专家经验的累计，本文将向你介绍规则引擎的构成及实现。
原创
精选
2023-01-06 11:30:05
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引言 作为一家SaaS公司，有赞向商家提供强大的微商城系统和完整的移动电商解决方案。伴随着公司产品受众不断增长的同时，灰黑产业也慢慢伸出了触角，妄图利用有赞便捷的支付、传播等能力获取非法的利益，因此如何高效的遏制灰黑产业的侵蚀，是我们面临的一个重要挑战。总的来说，目前有赞面临的主要风险类型包括： 盗
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2019-05-15 15:52:00
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从事BI多年，经历了经营分析系统的大建设，大发展时期，也有幸处在大数据与传统BI系统的交替之际，因此特别来谈谈，传统BI还能走多远？技术为业务服务，因此这里不谈技术，更多从使用者的角度去阐述原因，理了八个方面，每个方面都是笔者亲历，当然任何穷举法都无法证明绝对正确，但希望能引起思考。1、资源申请-从月到日，不可同日耳语自从企业有了大数据MPP、HADOOP、流处理三个资源池，租户生效基本都是所见即
说明上篇我们讲了金融信贷业务流程，今天我们讲讲金融信贷风险点及量化风险管理。过去400年间，只有保险公司始终积极从事风险管理活动；150年前，风险管理的范围开始扩大到信用风险和市场风险；最近40年，市场剧变让风险变得越来越复杂，潜在成本和未来机遇难以把握，企业开始有意识地从公司层面管理风险；20世纪80年代起， 企业在识别和管理风险上投入更多精力，带有“风险”的头衔成为新的职位；这个领域，逐渐形成
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2023-09-23 14:38:44
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Aviator是一个高性能、轻量级的java语言实现的表达式求值引擎，主要用于各种表达式的动态求值。Aviator的特性支持大部分运算操作符，包括算术操作符、关系运算符、逻辑操作符、位运算符、正则匹配操作符(=~)、三元表达式?: ，并且支持操作符的优先级和括号强制优先级，具体请看后面的操作符列表。支持大整数和精度运算(2.3.0版本引入)支持函数调用和自定义函数内置支持正则表达式匹配，类似Rub
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2024-02-21 11:38:21
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如果决策引擎是风控的大脑，那么规则引擎则是大脑内的重要构成，其编排了各种对抗黑产的规则，是多年对抗黑产的专家经验的累计，本文将向你介绍规则引擎的构成及实现。
引言如果决策引擎是风控的大脑，那么规则引擎则是大脑内的重要构成，其编排了各种对抗黑产的规则，是多年对抗黑产的专家经验的累计，本文将向你介绍规则引擎的构成及实现。背景什么是规则引擎？规则引擎可以帮助企业将
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2024-06-14 22:18:24
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决策引擎是风控的大脑，而决策树的编排能力和体验是构建大脑的手段，如何构建高效、丝滑、稳定可靠的决策树编排能力，是对风控决策引擎的一大挑战，本篇文章和大家分享一下过往构建心得。
引言本篇主要聚焦介绍风控决策引擎中决策树编排能力的构建。决策引擎是风控的大脑，而决策树的编排能力和体验是构建大脑的手段，如何构建高效、丝滑、稳定可靠的决策树编排能力，是对风控决策引擎的
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2024-02-11 14:57:56
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介绍：radar是一款基于java语言，使用Springboot + Mongodb + Groovy + Es等框架搭建的轻量级实时风控引擎，适用于反欺诈应用场景，极简的配置，真正做到了开箱即用。 项目特点： 实时风控，特殊场景可以做到100ms内响应 可视化规则编辑器，丰富的运算符、计算规则灵活 支持中文，易用性更强 自定义规则引擎，更加灵活，支持复杂多变的场景 插件化的设计，快速接入其它数据
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2023-06-09 11:31:23
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Ch1 互联网金融的申请过程，通常由用户从移动端发起，首次贷款用户会经理申请、四要素验证、授信与额度利率定价、多层审批、用户提款等多个环节；对于还款后再次贷款的复贷客户，平台通常会基于更好的信用评估结果，并根据历史还款表现对其进行额度管理。流程如图所示。 首次贷款用户需要依次通过反欺诈引擎、信用评估引擎、人工审核的审批。信用评估引擎主要包括政策规则筛选、信用规则筛选、申请评分卡
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2023-08-05 21:08:00
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背景：进入风控领域快一年了，这段时间里get了很多新的风控知识，很有意思。由于最近接触的样本不均衡很严重，需要做重采样或者欠采样来平衡化样本，因此需要做模型预测概率校验。之前没有接触过，而后看了一些文档和材料，特写下这篇文章，算是当前对风控模型的小梳理，后续持续更新个人理解。前言：当前个人接触的业务模式，更多的工作是cover在建立贷前a卡(授信评分卡)。当然贷中b卡(行为评分卡)，贷后c卡(催收
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2023-07-24 14:23:22
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