一、项目背景及目标

背景：目前市场快速发展、富民银行业务场景多样、模式多样、风险贷前信用和反欺诈策略模型流程复杂、跨越多套环境和系统。风险发展态势迅速，因目前策略上线前验证不足，线下造数成本高，过度依赖测试，需要不断更新和升级系统适应变化。信贷风控进件流程是对贷款、信用卡或其他金融产品申请人的风险审查、筛选和决策的过程，决策引擎是风控系统中的重要环节，核心是将风控策略实现落地，把用户输入的信息转化是否通过、拒绝等输出结果。二者交互实现对信贷业务全流程实时且有效风险管控。

核心理念：银行对借款人资质审核、风险评估及贷款发放的标准环节，提高策略模型开发效率和质量，降低管理和维护成本，提升策略运营能力。

业务目标：识别、评估、控制和降低潜在风险，保障金融机构利益，提高资产质量。建立多重验证体系，构建风险策略需求、策略开发、策略验证、发布上线、监控优化、策略归档等一站式工作台。实现统一的发布变更管理，通过统一的变更计划纳管每一次策略迭代的多组件协同变更，实现更加有序和高效的变更效率，减少多组件人工变更带来的操作风险，并能清晰地追溯变更的历史情况。提供实时在线验证决策能力，强化策略有效性和稳定性验证，提升验证质量，实现业务进件和决策引擎系统实时交互通畅，为业务进件保驾护航。

二、项目/策略方案

（一）业务流程

获客-进件要素准备-个人信息验证-欺诈判定-黑名单-决策引擎-信用判断-授信-签约-贷后。信贷风控进件流程是对贷款、信用卡或其他金融产品申请人的风险审查、筛选和决策的过程。 申请人通过银行或金融机构的官方网站、APP、h5、小程序进行在线等发起授信或借款申请。申请人提交的信息（如身份证明、财产证明等）经整理后，作为输入变量进入决策引擎的变量库。决策引擎实时对申请人提交的材料进行审核，识别潜在风险，对识别出的风险进行量化评估，确定等级和可接受范围并给出风险审批结果。

（二）体系框架

在进件申请与受理环节，基于风险策略智能推演与决策引擎将目前各个项目的贷前信用及反欺诈策略通过变量输入进行处理。规则与规则集、模型、决策树、平分卡等根据预设的风控策略对变量进行计算和判断。例如，通过规则集判断申请人是否在黑白名单中，利用评分卡对申请人的信用情况进行打分并给出结果明细。

（三）具体实施

1、功能支撑： 通过决策引擎提供的规则库管理【编辑区、验证区、运行区】、变更计划管理、变更包管理、灰度验证管理、一键发布审核等功能将风险策略与系统相结合，实现风险管理运营能力的转换和提升。

2、变更计划：用户可根据项目情况创建计划，可选择笔数、时间段、流量等数据进行实时比线上版本与即将上线版本之间的结果差距，有效展示出项目的执行情况、规则明细、审批结果等。所有内容均已固化，包括审核通过或者审核拒绝后均不能对变更计划进行编辑，但可以对变更计划作废。

图1：变更计划任务页面图

3、变更包管理：通过计划生成可上线的变更包，变更包生成后需要上传至 OSS 存储，并在数据表中记录好 OSS 的上传地址如果存在变更包的改变，则需要废弃原有的变更包，重新组织生成。

图2：变更包管理页面图

4、灰度验证：用户可通过生成后变更包（即将上线发布的版本），完成灰度验证比对。利用实时在线数据按比例进行验证，决策引擎实时输出反馈结果（通过率、规则执行情况是否精准有误）。完成灰度验证的计划用户可直接提交待审核，不需要再进行编辑。基于根据验证情况决定本次修改版本是否准予上线，（是否批准申请、批准额度等）给进件流程的审核评估环节，作为是否批准的依据。

图3：灰度验证管理页面图

图4：灰度验证管理-统计明细数据页面图

图5：灰度验证管理-验证明细数据页面图

5、一键发布：基于已完成灰度验证的任务，用户可直接提交审核，审核时，系统自动将待上线的所有组件内容整合，实现一键发布并上线所有内容，防止漏上、错上等风险。

图6：变更审核页面图

三、创新点

（一）系统层面分区设计和实现

1、风险策略文档统一标准化、项目级分类管理。

2、风险策略开发、验证、上线发布分区隔离实现：编辑区用于开发待上线版本，验证区用于已完成测试版本的回溯和灰度验证，运行区用于已完成回溯和灰度验证后的发布版本（为实时在线）。

（二）流程中嵌入定时上报流程，定时扫描计划执行状态

支持重要的应用节点上报注册，形成服务注册节点，在执行变更前，需要先计算得出此次变更所涉及的组件 UUID 和版本信息，并且根据数据中心 IDC 和业务逻辑集群信息等计算涉及变更的机器节点，生成变更执行的初始详情。此步骤详情需要知道目前引擎存在哪些业务集群、存在哪些数据中心 IDC、存在哪些对应的机器节点信息。而这些信息可能随着业务集群增减、数据中心增减、服务扩缩容、生产发布或节点漂移（节点 IP 变更）而发生变更，故而需要一个比较准确的节点信息维护机制。每个节点通过异步线程定时向注册信息表上报自己，注册自己。

通过 XXL-JOB 任务定时扫描处于“执行中”状态的计划，逐一检查该计划相关的表，根据执行情况进行状态汇总与更新。如先检查该计划某一组件的所有的节点执行情况，如果所有节点执行成功，则更新该节点表状态为成功，否则如果执行检查发现执行超时或其中存在节点执行失败，则更新节点表为失败，以此类推至汇总表。

图7：定时上报组件

（三）变更管理计划与一键发布功能

1、变更管理计划：用户可自行编辑即将上线版本变更计划名称、描述等并对风险策略内容智能校验。用户提交计划审核后，不需要再进行编辑，所有内容均已固化。包括审核通过或者审核拒绝后均不能对变更计划进行编辑。但可以对变更计划作废。（除”执行中“，”执行成功“，”执行失败“状态时，其它在任何时候均可废除变更计划。）

2、一键发布功能：创建包时需要关联项目及场景，变更包创建不同于变更计划，变更包的数据来源于运行区而非验证区（变更计划数据来源于验证区），变更包新建时仍然需要输入上线校验编号，可通过多选输入框输入多个上线校验编号，多选输入框在提交时自动进行数据组合（以逗号分隔），变更包编码格式：PKG_YYYYMMDD_${随机 8 位数字字母}。可直接通过已创建的变更计划直接生成变更包，变更包可同时包含即将发布版本的所有组件，包括但不限于字段、单条规则、公共模块、决策流、模型等，进行统一管理提交审核，统一管理生效，从而实现一键发布上线。无需多组件单次发布，节省时耗和成本，降低操作风险。

图8：变更计划与变更包管理流程图

图9：审批业务流程图

四、项目过程管理

项目实施路径与里程碑：2024年四季度完成决策引擎基础能力的建设开发；2025年一季度上线风险策略部署的一站式上线；2025年二季度实现策略的灰度上线和线上试运行能力；2025年三季度上线策略有效性、稳定性相关验证指标，提升策略上线的质量；2025年四季度策略线上运营体系的全面推行。

五、运营情况

目前投产已有30多个用户活跃使用，创建140多个变更计划，完成600多个灰度验证任务，平均每周40个策略版本上线，覆盖我司近60余个项目（消费贷、票据、现金贷等）应用，上线前发现并避免线上问题40余个。基于智能推演的底座，形成一键发布打包的计划，多任务、多用户并行使用。对即将批准的业务进行监控，及时发现和处理潜在风险。目前用户反馈使用流畅，并能在上线前及时发现问题，实现真正的风险可控。

六、项目成效

我司“风险策略智能推演与决策引擎-线上化运营”的上线，解决了传统信贷普遍存在环节繁琐、审批滞后等问题，通过技术升级与流程改造，决策引擎系统实时智能逐步向智能化、轻量化转型。减少传统信贷流程复杂，减少依赖人工操作，避免流程周期较长。用户足不出户，线上申请，众多项目实现线上“秒级”审批并快速反馈结果，用户无需长时间等待，提升用户体验感。

坚持产业、科技、金融三位一体协同发展，构建全方位的产品体系，支持实体经济、践行普惠金融。截至2024年末，富民银行资产总额623亿元，负债总额572亿元，各项贷款399亿元，各项存款395亿元，累计缴纳税收21亿元。目前我行累计服务客户超过7000万户。

七、经验总结

“风险策略智能推演与决策引擎-线上化运营”的上线实现易用性、安全性、高效性、平台话与可视化。

易用性：改善用户体验，是业务人员能轻松使用，降低进入门槛，零基础可便捷配置多种复杂规则，实时高效管控用户异常行为。

安全性：风险策略规则完全由风控部门内部设计和负责演进，无需IT人员参与灰度验证，降低了策略泄露的风险。

高效性：实现快速实施，开发人员能够快速建模，与进件流程、变量等其他系统集成，提高了工作效率。

平台话与可视化：与业务场景分离的通用规则引擎系统，可快速引用在各个业务系统中，规则设计器，测试生成包全部基于浏览器实现，为可视化、图形化设计器，通过鼠标点击即可实现业务规则定义。基于审核结果，决定是否批准及批准额度，批准后与申请人签约。

目前依托决策引擎已完成总风险策略需求超过6000+，交付质量得到多重保障，系统稳定运行，策略开发成本降低30%以上，交付效率T日率达80%以上，趋于行业领先水平。