如何搭建风控规则引擎？
在维择科技工作的时候，写过一篇1.7万字的长文，详细的介绍了自己对于决策引擎的理解。知乎文章link：正阳：智能风控筑基手册：全面了解风控决策引擎 确实，风控规则引擎是风控产品的核心，产品建设中搭建整体框架如下：
我从设计和规划角度来简单说一下 需要首先考量自身先有系统是否有能力支持规则引擎 其次是规划规则引擎的长期及短期目标 如果是从无到有，要进行搭建和观察授信后的监控。 完成了一定的积累和调整才能真正成为一套可用的引擎。 最重要的一点，规则引擎本身并不是风控产品的核心。 风控产品的核心是数据。 风控规则引擎的第一步 是梳理现有数据 重点在于分析现有信息： 1 信息类型分析 信息类型包括内容， 大体可以概括为 个人／企业身份信息： 用于标示和区分信息主体  例如身份证号 个人性命，企业名称，识别号 个人/企业一般信息 ：用于确认信息主体的基本信息，年龄，学历或者注册资金，股权信息 收入／营收信息： 用于确认信息主体的经济情况包括收入 ，应收或者营收 信用信息： 用于确认主体的过往信用情况包括信用额度 债务情况 有无黑名单 行为信息／订单信息： 用于确认主体的当前情况 其他信息：针对于应用场景或者不同行业的特殊信息。 2信息来源分析。 信息来源可能包含很多，分析主要目的是 把信息进行过滤和整合，有必要时按照逻辑进行填充。 常见的主要来源包括了信息采集，信息录入，第三方数据，或者公共信息查询。 不同来源有着不同的可用性及可信度问题。 3 信息规格统一 是其中的重点。例如某项关于金额的：一千元，1000，壹仟，1k 进行整合和标准化。统一为一个标准进行储存 数据整理是一个长期工作，会随着新数据的产生，新特征的产生而产生变化。 第二步  建立规则／特征点管理 基础信息分析完成后要进行的工作就是着手建立规则和特征点管理 目的在于建立一套方便配置和管理的特征库。 这里需要有经验的征信人员进行特征提取和数值设置 可以分为了几个大类，以下方式仅可作为参考。 交叉比对类：通过不同来源或者维度确认的比对类信息，例如现居住地，身份证件居住地，常用快递收货地址的比对。该类设置往往需要复杂的逻辑关系调整，不能单独由风控人员自身进行配置，需要设计人员能考虑到将来快速应对各种情况的实现方案。 信息评分类：通过某项信息的具体数值给予打分，此类目下可由风控人员直接或者快捷的进行灵活调整。 信息监控类：该类信息设置上最为简单，例如 有无风险纪录，有无欺诈纪录 第三步 监控和调整 对规则结果的监控和调整是持续性工作。 需要监控的内容包括风险多发点，触发频繁的特征／规则，这类信息的提取和统计需要纳入到考量之中。 结果的人工比对，规则引擎的结果和人工判断及授信后情况进行比对。 第四部 应用场景的切入 风控规则的应用可包括许多场景，真正进行场景切入是最终目的。 输出信息可能是一次性结果，建议性结果，或者持续观测结果。有赖于应用场景进行不同的信息输出，这类具体应用就需要具体情况分析。 例如贷前审批，就是一次性结果，审批时信息监控，是否有重复授信或者超额申请。 建议性结果输出高风险点提示，高风险点信息整合或者推送。 持续性观测则为某些信息主体的观测进行有针对性的信息报警。例如某借款人出现了新借款申请或者新的逾期记录等。