決策引擎近幾年聽得比較多，那么優秀的決策引擎到底是怎樣的呢？它包括以下幾點：
 
       靈活可配——不但可配規則，還可配規則的字段和權重。業務友好就不用說了。
 
       快速部署——配置好的規則模型可實時生效，如果涉及一般規則修改時，可做一個灰度部署。
 
       決策流——可把不同的規則和模型串到一起，形成一個決策流，實現貸前、貸中、貸后的全流程監控。它要可實現對數據的按需調用，比如把成本低的數據放到前面，逐步把成本較高的數據放到后面。因為有些決策在前面成本較低的數據下已經可以形成，就不必調用高成本的數據。
 

 
       AB測試和冠軍挑戰——對于規則修改、調優時尤其重要。兩套規則跑所有的數據，最終來比較規則的效果。另一種是分流——10%跑新規則，90%跑老規則，隨著時間的推移來根據測試結果的有效性。
 
      支持模型的部署——線性回歸、決策樹等簡單模型容易將其變成規則來部署，但支持向量機、深度學習等對模型支持的功能有更高的要求。
 
       經過以上手段，基本可具有一個很強的力度來排除信用風險，以下便是信用評估階段。
 
       評分卡模型

      評分卡分為申請、行為、催收評分卡。申請評分卡用于貸前審核；行為評分卡作為貸中貸后監控。它可通過歷史的數據和個人屬性等角度來預測違約的概率。信用評分主要用于信用評分過程中的分段，高分段可以通過，低分段可以直接拒絕。
 
       因行業、客群與業務不同，評分卡標準也有所不同。對有歷史表現的客戶，我們可將雙方的XY變量拿出來，進行模型共建，做定制化的評分。構建評分卡模型，目前傳統方法是銀行體系中使用的：數據清洗、變量衍生、變量選擇然后進行邏輯回歸這樣一個建模方式。
 
       核心技術與挑戰

       在目前圍繞大數據、大數據決策為核心的風控技術體系中，整體的數據量達到一定水平，存在的挑戰將會是數據的稀疏化。隨著風控業務覆蓋的行業越來越多，平臺間的數據稀疏問題就越明顯。
 
       此外，對于大數據來說，具有數據和大數據決策，卻沒很穩定的落地平臺也不行。大數據應用要做到完整，還需要符合以下要求的平臺：1.容納量，能容納特別多的數據；2.響應：任何決策都能實時響應；3.并發，在大量數據并發時也能保持調用。
 
       壹諾便是滿足這些要求的大數據風控平臺，其核心產品“智犬風控云”，擁有一套精準全面的數據科學與數據技術相結合的大數據商務智能分析系統，為金融機構客戶提供借貸全流程的數據服務。其風險控制水平行業領先，現已躋身國內領先的大數據智能服務提供商行列。眾多銀行及非銀行金融機構用戶都在用“智犬風控云”實施風險管理，有需要的朋友可以體驗一下！