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企业决策引擎平台项目

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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[1]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。

目录

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[2]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