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一个完整的决策引擎需包含哪些功能?

2018-11-14 来源:壹诺科技

极速放款、闪电借款、闪贷等成为了互金时代信贷产品吸引客户最为重要的手段之一。这样一来,互金企业所面临的资金风险也必然会增加,此时只有依赖强大的风控决策引擎才能帮助互金企业对抗各类欺诈风险和信用风险。那么一个完整的决策引擎需包含哪些功能呢?

一个完整的决策引擎,需要包含以下功能模块:

1、接口管理

2、规则集配置

3、评分卡配置

人们常提的评分卡一般指基于客户的一组输入数据,计算出一个评分(数字)。设计一张评分卡一般有两个路径:(a)请专家根据要解决的问题,依据经验设计。一般适用于数据较少的情况;(b)基于数据和算法产生,一般适用于数据比较丰富的情况。

4、机器学习

“随着小明反馈信息的增加,老师根据小明的实际情况对他进行更深的策略修正,不停的在失败总结中优化套路。这个过程叫机器学习。”机器学习模型部署在后台,能够与系统对接,输出模型评分。

风控决策引擎

(图源摄图网)


5、历史数据模拟

在评分卡部署到生产系统之前,需用现有的不同数据组进行回归验证,确保验证的违约概率与评分卡所预测的概率吻合较好。评分卡投入使用后,一定要持续监控,随时准备调整阈值。当然还有其他的评估方法,如使用评分卡的KS,ROC曲线等。

最后,出于谨慎原则,需要将决策编写、模拟、检验、发布的流程固化,任何决策发布之前需要得到授权人的审批,避免因人为过失造成的损失。发布之后,实时监控表现,通过完整的效能评估方法验证决策的有效性

6、决策流

各个子决策以流程的方式组合而成,子决策包括一系列决策步骤,决策步骤内嵌规则集(可以将评分卡也看作是一套规则集)。将“因果关系”的专家规则与“相关关系”的机器学习规则有机结合,力争在通过率与坏账率之间取得最优平衡。

作为一款协助用户进行精准的风控决策引擎,壹诺科技深知面对日益壮大成熟的专业团伙,一沉不变的规则很容易被识破,风控体系的不断优化迭代是一个优秀金融产品必须要做到的核心环节。所以,壹诺科技在未来的研发工作中也会不断的切换规则、规则组、模型的参数、逻辑、优先顺序,力求将产品功能做到更加完善。


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