导语：互联网金融的兴起，金融科技向传统金融渗透，智能风控平台应运而生。决策引擎担任着智能风控平台的核心角色，在当代的互联网金融浪潮中至关重要。本文主要讲解了现在市面上主流风控决策引擎产品包含的核心功能模块，其中主要是风控报告、模型监控、接口管理等功能模块，供大家一同参考学习。

回到前三节风控决策引擎的介绍还剩下风控报告、模型监控、接口管理等核心功能模块组成。如下图所示：

风控报告功能模块的作用是呈现风险决策结果、风险明细内容，方便风控审核人员使用。模型监控功能模块的作用是对策略、模型的实时分析统计，方便策略、模型的异常洞察和迭代优化。接口管理功能模块是决策引擎的数据传输管道，不管是数据的输入和输出都是通过接口管理功能模块实现。

下面会对风控报告、模型监控、接口管理三个功能模块分别进行介绍。

一、风控报告

风控报告的产品目的是提供给风控业务人员查看详细的风险内容，对象主要包含反欺诈人员、风险审批人员、模型人员、策略人员等。

风控决策引擎的规则、评分卡、表达式主要用于数据的决策计算，风控决策引擎每完成一次决策就会输出相应的决策结果，通常这些决策结果都是简单的判断结果，目前市场上决策结果主流划分有“通过、拒绝、人工审核”。风控人员对于风险的洞察如果只是基于决策结果还远远不够，风控报告承载的详细风险也是风险审核的重点。

风控报告是除接口外，决策引擎对外输出结果的另一渠道。风控报告的核心是服务风控业务，本质是展示风险内容。充分考虑风控报告使用的业务场景，风险内容的展示只是基础，还涉及报告的下载以及风险内容脱敏、变更。

风险内容根据不同的数据来源渠道通常分为业务信息、三方信息、决策信息、名单信息、关系网络信息，根据智能风控策略模块分为产品信息、个人信息、准入信息、黑名单信息、反欺诈信息、评级信息、额度价格信息、风险监控信息、催收评级信息、盈利预测信息等。

拿市场上最常用的风控报告内容的布局来说，通常风控报告的顶部是产品信息、基本信息，然后是根据风控策略流程的顺序分布的决策信息，包括规则、模型的结果信息，最后是根据策略模块显示的原始详细信息即原数据信息。如图所示

风控报告记录的是客户的个人隐私信息，因此在信息的展示时需要充分地考虑数据的安全性，如身份证号码、手机号码等身份标识数据展示的时候应该脱敏处理；

风控报告主要用于内部风控人员对风险的审核，因此通常限制风控报告在内网使用；风控报告的使用对象包含模型人员、策略人员、反欺诈人员、审核人员甚至是业务人员，不同角色关注的风险内容不同，并且规则和模型等详细内容也是属于高度机密信息，因此在对风险报告内容展示的时候还需要充分考虑决策引擎内容的脱敏，通常会在报告和原始内容中间制定一层映射，并且对内容模块划分数据权限。

业务中风控报告可能需要打印出纸质文档或者生成电子文档进行传递，因此有些场景也会涉及风险报告的打印和导出。

二、模型监控

模型监控的产品目的是为模型人员和策略人员提供模型和规则的实时分析、监控以及为后续模型和规则的迭代优化提供数据支撑。规则、模型上线后相关人员需要对其进行高频地分析检查，以便于精准地判断新规则和模型的影响。

模型监控的核心是业务，其本质是通过模型监控了解规则和模型对业务的影响。模型监控主要分为业务、模型内容、数据三方面的监控：

• 业务是指业务流程的监控，包含通过率、转化率、人数与金额的数量以及占比的监控，常用指标有准入、黑名单、反欺诈、信用评级的通过率/拒绝率/基比/环比，审核、核准、拨贷的金额/件数/占比/基比/环比等；
• 模型内容是指对规则和模型的结果、命中情况、稳定性的监控，包含决策结果分布监控、规则和模型结果分布监控、指标和规则命中监控、变量稳定性监控，常用指标有模型和规则结果的分布/占比/混淆矩阵/PSI/AUC/KS等；
• 三方数据是指输入决策引擎的风控数据的监控，包含数据借口稳定性、异常的监控，常用的指标有借口的有效调用数量/占比，数据变量的分布/缺失值/平均值/最大值/最小值等。

机构的实际业务通常会有多条并且单条业务的风控规则和模型也会时常调整，模型监控和风控报告是对单一业务、单一规则、单一模型的监控和展示，因此业务、规则、模型的变动模型监控和风控报告也会随之改变。

模型监控和风控报告的产品设计都需要考虑自定义配置功能，以便监控或展示内容的灵活变动，但是风控报告和模型监控的自定义配置功能不同。

风控报告的自定义配置功能设计核心是数据层级结构、内容显示模板、数据权限三部分。数据层级结构至少有三层，从最顶层的自定义数据字段映射到中间层的规则、模型、指标字段在到底层的原始数据逐级关联，以指标、规则、模型为基础字段锚定原始数据值，从而实现报告内容的配置字典表；

内容现实模板是给予数据层级结构抽象的产品展示模块，其承载了报告内容的显示，包含本文框、形状、多层级表单、图标等类型组件，并且不同组件都具有各自的属性，如颜色、文字、边框的编辑属性；数据权限是上文提到的不同角色根据配置字典表确认拥有的风控报告内容查看权限。

模型监控的自定义配置功能设计核心是数据源、设计器、监控预警三部分。数据源简单主要是囊括监控需要的所有数据包含规则和模型的结果、变量明细、业务流程状态、借贷明细等；

设计器分为两部分，一是监控指标的预处理主要涉及函数自动计算结果的图表显示，以及监控数据分析结果的图表显示，二是图表的颜色、文字、形状等属性编辑功能；监控预警是对预警风险触达解决人员的方案设计，包含短信、邮件、电话以及及时通讯等方式。

三、接口管理

接口管理的产品目的是实现智能风控平台输入、输出数据的标准化统一管理，核心是建设能够自主灵活配置的接口管理平台。

接口管理功能的核心用户是研发人员，根据市场上金融信贷业务的共同性，接口管理的常用功能包含IP管理、接口配置、自动测试、Mock sever、文档管理、接口适配、码值管理、流量管理、监控预警等。

接口管理我们都知道是用于智能风控平台接口接入和输出的管理，但是接口管理在智能风控平台中怎么运作的呢？接下来带着这份疑惑，我会为大家详细解答，如下图智能风控平台的核心逻辑所示

在整个智能风控平台中接口管理串联起了指标管理、决策引擎、业务系统、三方数据。决策引擎系统执行决策计算的数据来源于业务系统渠道、三方数据渠道、自有平台渠道等多种渠道。

每一次的风险决策，接口的请求调用顺序基本都是首先进行API1请求，再进行API2的请求，然后接口管理系统把API1传入的数据和API2返回的数据进行统一整合后，在进行API3的请求,最后决策引擎系统拿到接口管理系统传入的数据进行决策计算，输出的结果再返回到接口管理系统，接口管理系统再将结果返回给业务系统。

其中的核心系统逻辑是接口管理系统准备数据传给决策引擎系统，接口管理系统是怎么知道决策引擎系统需要哪些数据的呢，这就不得不提到指标管理系统的作用，决策引擎系统决策的规则或者模型基于指标配置，指标管理系统的指标同数据源接口的具体字段关联，接口管理系统就能够通过读取决策引擎系统配置好的指标自动识别、定位具体需要提供的数据项，从而接口管理系统能够实现风险决策数据入参项的准备。

以上的核心系统逻辑已经是我之前提到的成熟完善的系统产品，接口管理也是作为单独的系统进行建设，但是接口管理无论是单独的系统还是融合在决策引擎中的功能模块，其核心系统逻辑并不会发生改变。

接口管理的功能很多涉及的产品内容较多，全面的接口管理会被单独地打造成一个系统平台，具有一个成熟完善的产品体系。由于内容较多，这里我只会选取接口管理的核心功能接口配置、接口适配进行介绍。

1. 接口配置

接口配置功能负责前端和后端接口的基本信息、AppKey、接口参数、访问路径、存储路径等的配置。

其中前端基本信息是指API1的信息包括接口ID、接口名称、缓存机制等，后端基本信息是指API3的信息包括后端名称、请求地址、请求类型、请求方式等；AppKey是接口请求的密钥，三方应用通过接口访问路径和请求密钥来实现智能风控平台的调用，只有路径和密钥都正确请求才会成功；

接口参数分为请求参数和返回参数，参数根据常用接口格式通常分为header和body两部分；访问路径就是接口的访问地址，通常以http或者https的类型提供，接口需要联调因此产品设计之初需要考虑到正式和测试环境的兼容与切换；

存储路径是指接口与数据库应用如MongDB/Kafka/MySql等的设置关系，接口输入、输出数据都需要进行存储落档，因此对应的数据裤应用的配置必不可少，不同的应用之间产品的属性不同，如数据裤地址、用户名、密码等信息，具体内容请自行查阅熟悉。

2. 接口适配

接口适配实际也是接口配置中的一部分，但是作为信贷业务的借口管理核心功能，有必要单独拎出来说下接口适配。

接口适配在借口管理中主要解决上图智能风控平台的核心逻辑中API2的自动化调用，产品方案是适配功能映射API1中的传入参数到API2中作为API2的请求参数，接口管理根据预先配置好的的映射逻辑实现API2接口的自动调用。

不管是接口配置还是接口适配，产品设计都会涉及的重点功能是字段的映射和接口请求转发，把API1的请求转化为API2的请求再转化为API3的请求，最终实现多个功能模块或者多个系统的相互联动。

综合概括各功能模块的功能点如下：

1. 风控报告的核心功能包括风控报告模版的增/删/改/查，报告模版的属性编辑，报告模版的内容配置，报告下载，报告内容权限管理；
2. 模型监控的核心功能包括监控模板的增/删/改/查，监控模板的属性编辑，监控模板的数据配置，监控模板的预警管理；
3. 接口管理的核心功能包括接口的增/删/改/查，接口的适配管理，参数映射，请求转接；

以上是对风控报告、模型监控、接口管理的介绍，主要是围绕产品的设计思路和设计方案进行重点说明。

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《智能风控平台核心之风控决策引擎（一）》

《智能风控平台核心之风控决策引擎（二）》

《智能风控平台核心之风控决策引擎（三）》

作者：郑氏杂货铺，微信号：hizhengshi

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