决策引擎实战部署

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来源 | 番茄风控大数据

作者 | 风控老骑士

最近也有同学在跟我交流的时候，说在面试的时候被问到有没有实际使用过具体的决策引擎部署。奈何网络上关于决策引擎分享的例子实在太少了。今天这篇文章再重磅分享，跟各位再具体分享下决策引擎的部署细节，希望帮到有用到这一块的你，假如有在面试中问到这一块的当然更可以帮助大家轻松通过面试打败其他竞争者。

因为工作年限跟时长的时间，本人基本上是接触过目前市面上各种业务逻辑的评分建模卡 ，也具体参与部署过评分卡跟策略的决策引擎。

其实在公司里做策略（或做模型）跟部署策略（部署模型）两者 是分开的。所以也导致了目前市面上很多同学是都只是参与过模型或者策略的制定，但是对与其相关的部署细则还是不太了解，或者这里提到的两者情况相反。而在本人的从业中，还试过没有决策引擎，使用加载线下服务器部署策略的时候，这里面躺过坑，终身难忘。好在现在都有决策引擎了，部署规则也越来越合乎方便、人性化。

本文将于某决策引擎为例，具体的厂家名字隐去，不打广告，我们单探讨下具体的策略部署细则不涉及具体的策略明细，当然关于贷前、贷中、贷后的一切具体的细则我们也有一套非常完整的资料，如果大家在平常工作中或面试中有任何的问题的，也欢迎跟我们交流切磋。

我们之前的很多文章里也一直强调决策引擎就是为了公司所有的决策条件而产生，它的本质是一个个规则流,它主要是为了决策的使用而架在主业务流程之上的。

所以在使用决策引擎过程中，跟风控部门相关的便是我们平常最多的工作便便是如何去调试这一套决策系统。

首先我们先需要强调的一个很重要的点是：决策引擎是以流程流为依据的一个部件，所有的工作判断都是将策略设计创建为流程流：

比如在上图中，我们一共经过了3个流程判断，最后才结束我们整个流程。

那在流程节点中，我们如何操作具体的节点呢？如果在这里我们以上图中的评分节点来判断：

那如果对这里详细的评分卡节点，这里我们又可以输出以下的信息：

在完成额整个评分卡的设计后，其实我们还需要做一个评分的测试验证：

最终测试完一个评分卡就大致完成了，原理大概也就如以上所示，一个简单的流程大概如此。但我们经常上线部署的评分卡也好策略也好，往往都是非常多的变量进行衍生组合的。

难的就是当多个模型策略一起组合的时候，变量如何输出、如何衍生、如何分配不同的流程流，这里一篇文章还讲不全，但在做这些事情之前，我们所有的细节大概可以由以下的基本的控件、函数和其他零件，所以我们最后也是分享下这些常用的部件：

对控件的使用及控制

设计时的策略表

维护时的策略表

运算符：

函数体

矩阵细分

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