【采用-决策引擎】一文看懂风控决策引擎搭建思路

消费金融的门槛核心在于风控系统，面向C端客群的线上产品线，如消费分期、现金贷及信用卡代偿等业务方向，其需实时支持大量业务的自动化处理，风控系统将承担贷前、贷中和贷后的风控评估、处理及预警的角色，极大地解放人工处理的瓶颈与效率。

 

 

 01 风控规则 

 

风控决策引擎是一堆风控规则的集合，通过不同的分支、层层规则的递进关系进行运算。既然是组合的概念，则在这些规则中，以什么样的顺序与优先级执行便额外重要。

 

风控系统的作用在于识别绝对风控与标识相对风险，如果是绝对风控，则整套风控的审核结果便将是“拒绝”。既然结果必然是“拒绝”，则没必要运行完所有的风控规则，而主要单条触发“拒绝”即可停止剩余规则的校验。因为所有规则的运行，是需要大量的时间、金钱与性能成本的。

 

所以，整套风控决策引擎的搭建设计思路，基于规则优先级运算的注意要点如下：

 

（1）自有规则优先于外部规则运行

 

举例说明：自有本地的黑名单库优先于外部的黑名单数据源运行，如果触发自有本地的黑名单则风控结果可直接终止及输出“拒绝”结论。

 

（2）无成本或低成本的规则优先于高成本的规则运行

 

举例说明：借款用户的身份特定不符合风控要求的，诸如低于18岁的用户，则可优先运行。而一些通过对接外部三方征信的风控规则，需支出相关查询费用的，则靠后运行。此外，在外部三方征信的规则中，命中式收费的风控规则（如黑名单与反欺诈）又可以优先于每次查询式收费的风控规则（如征信报告）运行。

 

（3）消耗低性能的规则优先于高性能消耗的规则运行

 

举例说明：直接基于用户现有属性的数值，如当前