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在業務系統中，做好風控有利于保證業務的正常進行。作者總結了一份設計業務風控引擎的思路，希望對你有所幫助。

關于業務風控系統產品設計思路的文章相對較少；

我想這就是這篇文章的價值所在，為大家提供一份設計業務風控引擎的思路。

一、產品定義

風控引擎旨在提供一個綜合的業務過程風險管理系統，包括監控、檢測、預警和決策功能。

1.1 為什么設計成系統？

首先，這有助于將其與業務流程解耦。

其次，在不同的業務流程節點或階段以及企業運營管理準則變動時，對風險控制的要求也會相應變化；如果系統的可擴展性不高，后期的開發維護成本也會增加。

二、架構概述

2.1 數據接口

從外部系統采集數據，進行數據清理和預處理，確保數據的質量和一致性；

需要支持多種數據接口，提供數據清理和處理的算法，以此確保數據準確、可靠。

2.2 規則引擎

支持用戶定義業務規則，將業務規則解析為可執行的程序邏輯；

引入靈活的規則解析引擎，支持多種條件判斷和邏輯運算，需要具備版本控制和實時更新的機制。

2.3 風險決策和評估

結合關鍵指標，設定閾值和基準值，提供實時風險檢測服務；

基于規則以及關鍵指標，對業務流程進行實時風險評估。

2.4 數據化決策工具

利用規則引擎、決策模型輸出風險檢測結果，為企業提供數據驅動的決策支持；

幫助用戶作出明智的風險決策。

2.5 案例

①產品架構

以貨運平臺為例，如下圖；

拆分業務域和風控域，以提高業務系統的獨立性。

同時，確保風控系統具備靈活、可維護性，使其適用于多類業務的特點。

風控系統與業務系統相分離；

通過數據接口實現與業務系統完成數據交互；

核心要素包括：規則引擎、風險評估、風險決策和預警模型，以及數據分析模塊。

②運行邏輯

三、功能設計

3.1 風險熔斷機制

出于減少人工審核工作量，降低人工成本；其次降低開發和維護成本的考量。

對于業務系統中的風險因素，需要評估其對業務的影響程度和風控措施變更的頻繁程度；

影響程度大的風險因子或者不需要頻繁變更的風控策略，可以考慮將其判斷和阻斷邏輯納入業務邏輯中。

3.2 風控API

數據接口模塊負責與外部系統進行數據集成，根據相關風險規則獲取必要的業務數據；

解析業務數據，將數據進行清洗和計算，將各個業務的數據按照風控系統內部標準化進行轉換；

保證數據與規則、閾值、基準值等保持一致性。

3.3 規則引擎

用戶可以通過圖形界面輕松配置風險規則，包括條件、動作和優先級；

實時預覽功能，用戶可以查看配置規則的實際效果。

①配置規則

②規則庫

3.4 決策模型

結合規則引擎，實時對業務流程進行風險評估，確保客戶能夠及時發現潛在風險。

檢測業務系統的特征指標時，完成通用風險規則檢測與決策后，風控引擎會根據黑白名單中的實體進行風險評估和決策。

例如：

當用戶發起某項活動（如登錄、交易等）時，風控引擎會檢查其是否在黑名單中；如果存在，則可能會拒絕該活動或采取其他限制措施；

同樣，如果用戶在白名單中，則可能會享有更高的信任度和更寬松的限制，使其活動受到較少的干擾或限制。

①決策樹

決策樹模塊負責集成和執行決策樹模型，通過對特征指標進行分析和判斷，生成最終的決策結果。

②白名單

白名單包含了被認定為低風險或可信任的用戶。

當用戶被列入白名單時，風控引擎會對其提高信任并使用戶獲得更高的信任度和更寬松的限制，使其活動受到較少的干擾或限制。

③黑名單

黑名單包含了被認定為高風險或不信任的用戶。

當某個用戶被列入黑名單時，風控引擎會對其進行特別的監控或限制其活動。

3.5 風險審批

風險審批管理的主要目的是對可能存在的高風險操作或異常情況進行人工審查和決策，以保障系統的安全性、靈活性及合規性。

四、識別風險的思路

在建立風險引擎之前，有必要梳理業務流程和風控場景，去識別業務運營和管理過程中的潛在風險項。

4.1 梳理業務流程

①流程圖分析

使用流程圖梳理業務流程，標識關鍵的業務節點和步驟；

例如：在分析物流業務時，可以創建一個物流流程圖，從訂單生成到交貨的整個流程，明確各個節點的操作。

②業務用例分析

通過業務用例分析來識別系統中的各個業務用例，從而理解業務場景和流程；

例如：分析貨運交易時，可以考慮建立“貨主發起托運請求”、“司機確認承運”等用例，以此理解業務過程。

4.2 分析潛在風險

步驟1：根據業務流程圖，評估可能出現的風險項或不確定性因素；

步驟2：基于業務用例分析，識別可能存在的異常情況；

步驟3：評估潛在風險點的影響和可能性；

4.3 制定關鍵指標

①確定關鍵指標

確定與業務流程相關的關鍵指標，用于度量業務健康狀態；

例如：在物流業務中，關鍵指標可能包括交貨時間，庫存周轉率等。

②指定閾值和基準值

為每個關鍵指標制定閾值和基準值，用于識別異常情況；

例如：快遞交貨時間的行業平均值為3天，可將閾值設置為4天，超過4天則視為存在潛在風險。

4.4 案例

以貨運平臺為例，如下圖；

通過梳理業務流程，結合各流程中存在的不確定性因素，找出潛在的風險項；

根據風險項制定風險監控及分析的觸發點。

通過頭腦風暴找出業務流程中存在的風險因素，再評估風險因素對業務的影響程度和可能性，以此確認風險指標；再根據風險指標制定風險閾值、審核策略。

五、寫在最后

歡迎有相關實踐經驗的朋友看完文章后，一起討論、學習。