檢視企业决策引擎平台项目的原始碼

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|<center><img src=https://p1.itc.cn/q_70/images03/20221102/7143f38cdba24dddb63deb48d8b91c39.png width="300"></center>
<small>[https://www.sohu.com/a/601981230_121423345/ 来自 搜狐网 的图片]</small>
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'''企业决策引擎平台项目'''天翼电子商务有限公司（以下简称“翼支付”）是[[中国电信]]集团的成员企业，中国电信旗下唯一的互联网<ref>[https://www.sohu.com/a/366988143_120531585 互联网的特点有哪些，优势是什么？]，搜狐，2020-01-15</ref>金融平台，国内首家电信运营商支付公司，[[中国人民银行]]核准的第三方支付机构。

作为进军金融科技从事新业态的央企子公司，是兼具“[[金融]]、电信、互联网” 特点的国家高新技术企业。公司关注5G建设、运营过程中的金融服务需求，拓展传统供应链金融、保险等相关金融配套服务。2020年翼支付个账交易达到3943亿元；全年累计交易额达11075亿元；月均活跃用户数5249万户；合作商家超800万户。中国电信集团转型3.0战略，提出建设“五大生态圈”，其中 “互联网金融生态圈”以翼支付为核心构建。

==案例概述==

1. 场景兼容：[[实现]]一站式可视化决策策略配置，通俗易操作界面降低策略配置门槛

2. 数据集成：实现实时、离线、接口变量融合使用，打破数据隔离，实现不同业务域下数据互通

3. [[人工智能]]：与人工智能<ref>[https://www.sohu.com/a/658591835_120633759 人工智能的特点及应用]，搜狐，2023-03-24</ref>模型平台互通，支持模型实时推断

4. 自动决策：开创性的使用流计算技术实现自动决策能力，无需主动调用即可自动输出决策结果，方便多使用方同时使用

5. 资源隔离：根据业务场景划分资源域，实现[[资源]]隔离下的决策运行，为不同策略提供最合适的硬件资源，提升资源利用率

6. 运营闭环：策略全[[生命]]周期管理，策略运行效果实时监控

案例突破性：

1. 效率提升：一站式策略配置集成复杂策略配置[[方法]]，将策略上线时长由2周以上缩短至分钟级

2. 变量丰富：变量中心整合实时、离线、接口变量上千个，统一提供决策使用。

3. 精准智能：打通建模平台，引入人工智能模型辅助提升决策效果

4. 自动触发：可使用流数据作为[[策略]]触发源实时自动触发决策

5. 性能高效：可在毫秒级输出决策[[结果]]，满足金融风控场景需求

6. 统一标准：在原有开源drools组件上封装标准统一接口，大大降低使用成本，降低系统耦合。

贡献和影响：平台已为“翼支付”微贷风控平台、精准营销平台、营销自助平台提供决策能力

可推广性：决策引擎平台与其它系统依赖较低，可进行独立产品化推广，并提供统一[[标准]]的接口，方便快速对接使用。

==技术要点==

===行业痛点===

面对不断增长的业务申请和复杂的业务需求，[[传统]]的通过硬代码维护策略的方式已经无法满足，金融公司需要对信贷审批、交易反欺诈、合规审查、用户分群等业务需求做出更快的响应，以提高行业竞争力。企业决策引擎赋能业务专家将复杂的业务逻辑从代码中抽离出来，通过可视化的界面进行管理，极大的提升业务策略的维护效率，加速业务策略上线。

===公司痛点===

决策引擎已经在各[[行业]]中使用广泛，一套高效、易用的决策系统，可以极大地提高业务的效率，避免不必要的损失。平台建设前，我司的业务发展面临着如下问题：

1. 数据实时性低：决策所依据的数据源以T+1数据为主，缺乏实时性，难以满足对实时性要求较高的使用场景。

2. 决策配置方式单一：仅支持单层[[规则]]配置形式，对于复杂的决策规则难以配置、维护。

3. 上线周期较长：上线新策略需要经过大量的需求沟通、口径确定、开发测试及发版上线，周期较长。

4. 缺乏监控回溯：对于已上线的决策[[策略]]缺乏有效的监控手段，对于决策效果难以评估回溯。

==解决思路==

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搭建企业决策引擎平台，提供以下功能模块：

1. 搭建策略管理模块：实现对决策策略的新增、修改、上/下线、删除全生命周期管理。通过多样的[[规则]]配置编排形式，实现对业务需求的决策支持。

2. 搭建决策监控模块：实现对已上线策略的运行状态的实时监控，同时支持对每次的决策判断的输入、输出、判断过程进行回溯，方便业务人员对策略运行效果进行监控，从而对策略进行迭代优化。

3. 搭建开发中心模块：实现对策略的测试运行，实时[[结果]]反馈，支持

==产品成果==

平台已成为公司数智中台核心产品，将公司长期沉淀的数据资产以平台化的形式向业务平台进行输出。主要成效如下：

1. 提供2000+实时、离线、接口变量统一配置[[使用]]，提供公共变量池供多业务部门共享，减少变量重复开发,

2. 对接精准营销平台，提供实时营销能力，基于用户实时行为进行用户实时触达，提高用户粘性，增强用户体验，较传统离线营销场景转化率平均提高78%，实现降本增效。

3. 对接微贷风控平台，为[[信贷]]授信场景提供决策支持，上线600+决策策略，贡献放贷额35亿

4. 对接营销自助平台，提供用户分群策略，辅助营销活动进行用户准入、用户分群校验

==技术成果==

该平台基于drools开源决策组件、Redis/Hbase等存储组件、Spark/Flink实时流框架，自研web层功能搭建而成。

主要技术成果如下：

1. 实现高并发下毫秒级决策结果输出，最快可在10ms内返回决策[[结果]]，满足金融、支付行业风控响应需求

2. 流计算吞吐量可达200万/秒，实现高数据量下的实时计算输出。

3. 实现不同策略使用场景的资源隔离，保障使用合适的[[物理]]资源运行合适的策略，降低策略之间的资源依赖影响

4. 全年重大[[生产]]事故为0（因系统故障导致单次超过300W以上资损或者单次300人次以上C端客户投诉）

5. 系统可用性服务质量不低于99.9%

==突破性及创新性==

本平台基于较为成熟、先进的技术框架进行开发，但是在行业一般的使用基础上进行了创造性的改进与优化，主要体现在以下几个方面：

1. 目前行业中普遍使用drools开源[[规则]]引擎搭建决策平台，平台与drools功能高度耦合、依赖，对于开发、运维需要对drools较为熟练才可使用，本平台创新式的对drools引擎进行二次封装，生成标准统一的的API接口，开发只需按照接口文档填写接口相关参数即可快速配置策略，无需了解底层逻辑

2. 由于对决策引擎进行二次封装，降低了使用层对引擎的耦合，随着决策引擎不断的更新换代，只需对封装层进行更新，使用层无任何感知。

3.创造性的将决策引擎与流[[计算]]相结合，将原本被动执行的策略升级为可主动自动执行，再次降低使用成本、复杂度。

4. 解除策略触发与策略输出之间的绑定关系，增加时间维度限制，使得策略可以按照用户期望时间间隔延迟决策，满足对时间维度有特殊要求的业务场景。

==主要技术指标==

1000TPS并发下，包含5个规则20个变量决策耗时10ms内，超时率在1%以内。

==应用前景==

平台可以在信贷风控、支付风控、营销推荐、合规[[审计]]等场景进行广泛应用，同时由于平台提供了一套标准的决策配置接口，可直接嵌入已有平台进行使用，大大降低了对其他平台的侵入式改造。

对于缺乏研发技术的小微企业，通用易懂的配置接口也可助力小微企业在业务开展上提供更加丰富、便捷的能力。

长远来看，[[自动化]]决策、智能化决策为主要发展方向，尤其对于大型企业存在大量复杂的流程过程管控，均可通过决策引擎平台实现自动化决策运营，降低决策风险。

==经济社会效益：==

1. 发展5G权益用户数贡献率不低于10%

2. 为客户端登录用户数(直接转化)[[贡献]]率不低于25%

3. 为财富AUM (资产管理规模)大于5万的新增用户数贡献不低于5 万户, 收入不低于 3000万

4. 贡献信贷放贷额不低于35亿

5. 为行业培养10名决策引擎相关核心开发人员，培养10名精通流[[计算]]框架开发人员。

==参考文献==
[[Category:500 社會科學類]]