CN112364054A - 风控决策方法、装置、电子装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种风控决策方法、装置、电子装置和存储介质。该风控决策方法包括：接收终端发送的决策请求，其中，决策请求至少包括与风控决策对应的目标决策规则的目标信息，根据目标信息确定目标决策规则，并在目标决策规则中检测规则特征变量，在预设特征变量系统中查询与规则特征变量对应的特征变量数据，其中，特征变量数据至少包括以下之一：数据特征变量和模型特征变量，在查询到特征变量数据的情况下，基于特征变量数据执行目标决策规则，并确定风控决策结果。通过本申请，解决了相关技术中风控决策效率低、系统扩展性差的问题，实现了减少风控规则的复杂度，提高风控决策效率及提高系统开发效率的有益效果。

Description

风控决策方法、装置、电子装置及存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及风控决策方法、装置、电子装置及存储介质。

背景技术

随着大数据技术的发展，企业可以借助大数据技术，根据待分析的个人或企业的信息并利用风控决策系统，并从网络中爬取或者从数据库中获取对应的风控数据，来作为风控分析的数据来源。

传统的风控决策通过采用风控模型与风控规则结合方式，也就是直接使用风控模型计算出特征值，然后将特征值作为数据输入由风控规则进行决策判断的。业务系统或终端先调用模型计算出特征值，然后将特征值作为变量输入到决策系统，通过与其他变量一起执行决策规则获得最终决策结果。由于特征值、变量及参数的交叉性，很多数据需要多次重复获取，会使得传统的风控决策系统进行风控决策的效率低下，并且，传统的风控决策系统的风控模型与风控规则由业务系统连接，新增风控模型或修改风控规则都需要考虑对整个决策流程的影响，系统的扩展性极差。

目前针对相关技术中风控决策效率低、系统扩展性差的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种风控决策方法、装置、电子装置及存储介质，以至少解决相关技术中风控决策效率低、系统扩展性差的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种风控决策方法，包括：接收终端发送的决策请求，其中，所述决策请求至少包括与风控决策对应的目标决策规则的目标信息；根据所述目标信息确定所述目标决策规则，并在所述目标决策规则中检测规则特征变量；在预设特征变量系统中查询与所述规则特征变量对应的特征变量数据，其中，所述特征变量数据至少包括以下之一：数据特征变量和模型特征变量；在查询到所述特征变量数据的情况下，基于所述特征变量数据执行所述目标决策规则，并确定风控决策结果。

在其中一些实施例中，所述规则特征变量至少包括第一变量数据，在预设特征变量系统中查询与所述规则特征变量对应的特征变量数据包括：

读取所述第一变量数据，并判断所述第一变量数据的变量类型，其中，所述变量类型包括：数据类型和模型类型；

在判断到所述变量类型包括所述模型类型的情况下，在所述第一变量数据中检测模型入参信息；

根据所述模型入参信息确定入参类型，并在预设参数变量中查询与所述入参类型对应的第一参数变量；

在预设风控模型系统中查询与所述第一参数变量对应的风控模型，并确定所述模型特征变量包括所述风控模型。

在其中一些实施例中，在判断所述变量类型包括所述数据类型的情况下，确定所述第一变量数据的数据变量，其中，所述数据变量至少包括以下一种：离线变量、实时变量；

在第一预设数据系统中查询与所述数据变量对应的变量数据源，其中，所述第一预设数据系统为与所述数据变量的数据种类对应的数据系统；

确定所述数据特征变量包括所述变量数据源。

在其中一些实施例中，在所述目标决策规则中检测规则特征变量包括：

读取所述目标决策规则的规则表达式；

在所述规则表达式中检测表达式特征变量，并在检测到所述表达式特征变量的情况下，确定所述规则特征变量包括所述表达式特征变量。

在其中一些实施例中，确定风控决策结果之前，所述方法还包括：判断所述目标决策规则是否执行结束，并在判断到所述目标决策规则执行结束的情况下，确定所述风控决策结果。

在其中一些实施例中，在判断到所述目标决策规则未执行结束的情况下，执行根据所述目标信息确定所述目标决策规则，并在所述目标决策规则的规则表达式中检测规则特征变量，在预设特征变量系统中查询与所述规则特征变量对应的特征变量数据，基于所述特征变量数据执行所述目标决策规则的步骤。

在其中一些实施例中，所述风控决策结果至少包括决策数据和决策操作信息，在确定风控决策结果之后，所述方法还包括：

确定所述风控决策结果的所述决策操作信息，其中，所述决策操作信息包括同步决策和异步决策；

在确定所述决策操作信息包括所述同步决策的情况下，将所述决策数据传送至所述终端；

在确定所述决策操作信息包括所述异步决策的情况下，将所述决策数据通过消息队列传送至所述终端。

第二方面，本申请实施例提供了一种风控决策装置，包括：

接收模块，用于接收终端发送的决策请求，其中，所述决策请求至少包括与风控决策对应的目标决策规则的目标信息；

检测模块，用于根据所述目标信息确定所述目标决策规则，并在所述目标决策规则中检测规则特征变量；

查询模块，用于在预设特征变量系统中查询与所述规则特征变量对应的特征变量数据，其中，所述特征变量数据至少包括以下之一：数据特征变量和模型特征变量；

处理模块，在查询到所述特征变量数据的情况下，基于所述特征变量数据执行所述目标决策规则，并确定风控决策结果。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行第一方面所述的风控决策方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行第一方面所述的风控决策方法。

相比于相关技术，本申请实施例提供的一种风控决策方法、装置、电子装置及存储介质，通过接收终端发送的决策请求，其中，决策请求至少包括与风控决策对应的目标决策规则的目标信息，根据目标信息确定目标决策规则，并在目标决策规则中检测规则特征变量，在预设特征变量系统中查询与规则特征变量对应的特征变量数据，其中，特征变量数据至少包括以下之一：数据特征变量和模型特征变量，在查询到特征变量数据的情况下，基于特征变量数据执行目标决策规则，并确定风控决策结果，解决了相关技术中风控决策效率低、系统扩展性差的问题，实现了减少风控规则的复杂度，提高风控决策效率及提高系统开发效率的有益效果。

本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是本发明实施例的风控决策方法的终端的硬件结构框图；

图2是根据本申请实施例的风控决策方法的流程图；

图3是根据本申请优选实施例中风控决策方法的流程图；

图4是根据本申请实施例的风控决策装置的结构框图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。

在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。

除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序。

本申请中描述的各种技术可用于风控系统的风控流程的规划、决策的生成，采用线上的实时风险审批和监控，籍以完成风控授信过程。

在对本申请的实施例进行描述和说明之前，先对本申请中使用的相关技术进行说明如下：

实时变量:指通过规则基本入参实时获取第三方数据返回的结果字段。

离线变量:指公司内部根据一定的规则逻辑加工处理后形成的本地数据表字段。

模型变量:指通过模型入参执行风控模型后获取出来的概率数据经过一定的公式转化出来的结果。

风控模型，是风险控制模型的简称。常见于信贷担保公司，用来对业务进行风险控制。

本实施例提供的风控决策方法实施例可以在终端、计算机或者类似的测试平台中执行。以运行在终端上为例，图1是本发明实施例的风控决策方法运行终端的硬件结构框图。如图1所示，终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，可选地，上述终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述终端的结构造成限定。例如，终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。

存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的风控决策方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输设备106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输设备106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输设备106可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

本实施例提供了一种风控决策方法，图2是根据本申请实施例的风控决策方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

步骤S201，接收终端发送的决策请求，其中，决策请求至少包括与风控决策对应的目标决策规则的目标信息。

在本实施例中，发出决策请求的为业务系统(终端)，决策请求是终端从服务器获取风控决策系统中对应数据的请求，服务器连接的风控决策系统可向业务系统提供一个界面，业务系统安装此界面后，通过此界面接收用户输入的信息生成决策请求；用户可以通过用户名和密码或指纹验证等证明方式登录这一界面，在界面上输入需查询的相关信息；如需要对一个企业或组织进行风控决策时，将企业的全称、注册号及希望进行风控决策的内容输入，如此，企业或组织在未来一年内是否有违约风险等，作为目标信息；如风控决策的对象为个人时，则将此人的姓名、身份证号、手机号码及希望对此个人进行风控决策的内容输入，此人在未来一年内是否可能存在逾期风险等内容则作为目标信息。

在本实施例中，某一业务系统需要从风控决策系统中获取决策结果时，在风控决策系统提供的界面中输入查询数据相关的信息生成决策请求发送至服务器，服务器接收到决策请求后，开始执行风控决策的操作。

步骤S202，根据目标信息确定目标决策规则，并在目标决策规则中检测规则特征变量。

在本实施例中，目标信息为决策请求者期望服务器根据其获取的决策数据进行期望的风控决策分析的决策规则的规则信息。

在本实施例中，风控决策系统在接收到决策请求后，风控决策系统根据目标信息适配目标决策规则，本实施例中，目标决策规则对应为规则集，规则集包括规则组、规则树。

步骤S203，在预设特征变量系统中查询与规则特征变量对应的特征变量数据，其中，特征变量数据至少包括以下之一：数据特征变量和模型特征变量。

在本实施例中，特征变量系统是根据历史的规则特征变量作为样本，即历史规则特征变量样本，根据历史规则特征变量样本中的描述，经过机器学习得到与输入的目标信息对应的特征变量数据的特征变量查询系统；特征变量系统可以根据输入的规则特征变量信息获取用于此企业、公司或个人的按目标规则执行风控决策的特征变量数据。

在本实施例中，特征变量数据是用于采用决策请求中的目标信息对应的目标决策规则进行风控分析的风控规则数据；特征变量数据包括特征变量系统获取的风控模型变量值、从离线系统的获得离线数据源及从外部系统获取的外部数据源，特征变量系统通过将获取的不同数据类型的变量转换成统一数据类型的变量，以特征变量的形式为风控决策系统提供风控规则。

在本实施例中，风控决策系统通过多线程在特征变量系统查询特征变量数据，从而获得按目标决策规则进行风控分析的规则数据。

步骤S204，在查询到特征变量数据的情况下，基于特征变量数据执行目标决策规则，并确定风控决策结果。

在本实施例中，风控决策结果是本次决策请求的业务系统(终端)希望从风控决策系统中获取的、对某一对象进行风控决策的结果，决策结果是在按根据决策请求中的目标信息确定的目标决策规则对特征变量数据(风控数据)进行分析产生的风控决策响应数据，例如，风控决策是对企业在未来一段时间内是否有违约风险进行决策，则服务器分析得到的决策结果可以是此企业在对应时间内有违约风险的概率。

通过上述步骤S201至步骤S204，采用接收终端发送的决策请求，其中，决策请求至少包括与风控决策对应的目标决策规则的目标信息；根据目标信息确定目标决策规则，并在目标决策规则中检测规则特征变量；在预设特征变量系统中查询与规则特征变量对应的特征变量数据；在查询到特征变量数据的情况下，基于特征变量数据执行目标决策规则，并确定风控决策结果，解决了相关技术中风控决策效率低、系统扩展性差的问题，实现了减少风控规则的复杂度，提高风控决策效率及提高系统开发效率的有益效果。

需要说明的是，本申请实施例中，风控决策系统将决策执行的过程封装成决策器，决策器直接为外部决策请求者提供决策服务，风控决策系统采用特征变量机制，将风控模型变量作为特征变量数据的一个数据来源，对风控规则提供统一类型的数据，可以减少风控规则的复杂度，提高开发效率。

在其中一些实施例中，规则特征变量至少包括第一变量数据，在预设特征变量系统中查询与规则特征变量对应的特征变量数据包括步骤：

步骤1，读取第一变量数据，并判断第一变量数据的变量类型，其中，变量类型包括：数据类型和模型类型。

在本实施例中，特征变量系统读取第一变量数据的基本信息，也就是第一变量数据的变量内容、变量类型。

在本实施例中，数据类型对应的第一变量数据包括：离线变量和实时变量，模型类型对应的第一变量数据包括模型变量及通过封装入参数据封装而成的参考变量，模型变量包括风控模型变量。

步骤2，在判断到变量类型包括模型类型的情况下，在第一变量数据中检测模型入参信息。

在本实施例中，通过在第一变量数据中检测对应为参数型的变量数据，从而得到模型入参信息。

步骤3，根据模型入参信息确定入参类型，并在预设参数变量中查询与入参类型对应的第一参数变量。

在本实施例中，第一参数变量是在存储在特征变量系统的数据库中的预设参数变量选取的，选取的规则为与根据模型入参信息确定的入参类型对应，也就是选取与入参类型对应的参数变量数据作为第一参数变量。

步骤4，在预设风控模型系统中查询与第一参数变量对应的风控模型，并确定模型特征变量包括风控模型。

在本实施例中，风控模型系统根据第一参数变量适配对应风控模型，适配的风控模型作为模型变量值。

通过上述步骤的读取第一变量数据，并判断第一变量数据的变量类型，其中，变量类型包括：数据类型和模型类型；在判断到变量类型包括模型类型的情况下，在第一变量数据中检测模型入参信息；根据模型入参信息确定入参类型，并在预设参数变量中查询与入参类型对应的第一参数变量；在预设风控模型系统中查询与第一参数变量对应的风控模型，并确定模型特征变量包括风控模型，实现了预设特征变量系统获取模型类型的特征变量数据。

在其中一些实施例中，风控决策方法还实施如下步骤：

步骤1，在判断变量类型包括数据类型的情况下，确定第一变量数据的数据变量，其中，数据变量至少包括以下一种：离线变量、实时变量。

在本实施例中，通过在第一变量数据中检测对应为数据型的变量数据，从而确定需要从何种系统中选取对应的数据源。

步骤2，在第一预设数据系统中查询与数据变量对应的变量数据源，其中，第一预设数据系统为与数据变量的数据种类对应的数据系统。

在本实施例中，第一预设数据系统包括离线系统和外部系统，其中，离线系统包括风控决策系统关联的本地存储数据系统；外部系统包括风控决策系统连接的第三数据系统，外部系统包括从网络上爬取的数据。

步骤3，确定数据特征变量包括变量数据源。

通过上述步骤的在判断变量类型包括数据类型的情况下，确定第一变量数据的数据变量，其中，数据变量至少包括以下一种：离线变量、实时变量；在第一预设数据系统中查询与数据变量对应的变量数据源，其中，第一预设数据系统为与数据变量的数据种类对应的数据系统，实现了预设特征变量系统获取数据类型的特征变量数据。

在其中一些实施例中，在目标决策规则中检测规则特征变量包括如下步骤：

步骤1，读取目标决策规则的规则表达式。

在本实施例中，目标决策规则包括规则集，且规则集包括规则组、规则树，执行风控决策的目标决策规则以规则表达式的形式呈现。

步骤2，在规则表达式中检测表达式特征变量，并在检测到表达式特征变量的情况下，确定规则特征变量包括表达式特征变量。

通过上述步骤的读取目标决策规规则的规则表达式；在在规则表达式中检测表达式特征变量，并在检测到表达式特征变量的情况下，确定规则特征变量包括表达式特征变量，实现了调用特征变量系统查询特征变量数据的规则特征变量的识别。

在其中一些实施例中，确定风控决策结果之前，还执行如下步骤：判断目标决策规则是否执行结束，并在判断到目标决策规则执行结束的情况下，确定风控决策结果。

在本实施例中，风控决策系统获得目标决策规则对应特征变量数据后执行目标决策规则，然后，判断目标决策规则是否执行结束，在判断到目标决策执行结束，则确定决策结果。

在其中一些实施例中，在判断到目标决策规则未执行结束的情况下，执行根据目标信息确定目标决策规则，并在目标决策规则的规则表达式中检测规则特征变量，在预设特征变量系统中查询与规则特征变量对应的特征变量数据，基于特征变量数据执行目标决策规则的步骤。

在其中一些实施例中，风控决策结果至少包括决策数据和决策操作信息，在确定风控决策结果之后，还执行如下步骤：

步骤1，确定风控决策结果的决策操作信息，其中，决策操作信息包括同步决策和异步决策。

步骤2，在确定决策操作信息包括同步决策的情况下，将决策数据传送至终端。

步骤3，在确定决策操作信息包括异步决策的情况下，将决策数据通过消息队列传送至终端。

通过上述步骤的确定风控决策结果的决策操作信息，其中，决策操作信息包括同步决策和异步决策；在确定决策操作信息包括同步决策的情况下，将决策数据传送至终端；在确定决策操作信息包括异步决策的情况下，将决策数据通过消息队列传送至终端，实现了风控决策结果的高效发送，提高决策效率。

图3是本根据申请优选实施例中风控决策方法的流程图，如图3所示，该流程包括如下步骤：

步骤1，业务系统向决策系统发起决策请求。

步骤2，风控决策系统适配目标决策规则。

在本实施例中，目标决策规则包括规则集，规则集包括规则组、规则树。

步骤3，风控决策系统读取适配的目标决策规则的规则表达式，并识别规则表达式的表达式特征变量，调用特征变量系统多线程查询变量结果。

在本实施例中，特征变量系统先读取第一变量数据，判断第一变量数据的变量类型，其中，变量类型包括：参数变量、离线变量、实时变量、模型变量。

若判断第一变量数据为模型变量，则读取模型入参信息，并判断入参类型，然后，读取入参数据封装成模型入参，和/或，在读取入参数据后调用风控模型系统，风控模型系统根据模型变量适配对应模型，并计算出模型结果以及将计算出的模型结果作为模型变量值。

若判断第一变量数据为实时变量，则调用外部系统，并获取外部数据源。

若判断第一变量数据为离线变量，则调用离线系统，并获取离线数据源。

步骤4，风控决策系统拿到第一参数变量后执行目标决策规则对应的规则表达式，并对执行目标决策规则的执行进度进行判断，若判断目标决策规则执行未结束，则执行步骤3，若判断目标决策规则执行结束，则获取风控决策结果。

步骤5，风控决策系统直接或通过消息队列将风控决策结果发送给业务系统。

需要说明的是，在上述流程中或者附图的流程图中示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

本实施例还提供了一种风控决策装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”、“单元”、“子单元”等可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图4是根据本申请实施例的风控决策装置的结构框图，如图4所示，该装置包括：

接收模块41，用于接收终端发送的决策请求，其中，决策请求至少包括与风控决策对应的目标决策规则的目标信息；

检测模块42，与接收模块41耦合连接，用于根据目标信息确定目标决策规则，并在目标决策规则中检测规则特征变量；

查询模块43，与检测模块42耦合连接，用于在预设特征变量系统中查询与规则特征变量对应的特征变量数据，其中，特征变量数据至少包括以下之一：数据特征变量和模型特征变量；

处理模块44，与查询模块43耦合连接，用于在查询到特征变量数据的情况下，基于特征变量数据执行目标决策规则，并确定风控决策结果。

在其中一些实施例中，规则特征变量至少包括第一变量数据，查询模块43用于读取第一变量数据，并判断第一变量数据的变量类型，其中，变量类型包括：数据类型和模型类型在判断到变量类型包括模型类型的情况下，在第一变量数据中检测模型入参信息；根据模型入参信息确定入参类型，并在预设参数变量中查询与入参类型对应的第一参数变量；在预设风控模型系统中查询与第一参数变量对应的风控模型，并确定模型特征变量包括风控模型。

在其中一些实施例中，查询模块43用于在判断变量类型包括数据类型的情况下，确定第一变量数据的数据变量，其中，数据变量至少包括以下一种：离线变量、实时变量；在第一预设数据系统中查询与数据变量对应的变量数据源，其中，第一预设数据系统为与数据变量的数据种类对应的数据系统；确定数据特征变量包括变量数据源。

在其中一些实施例中，检测模块42用于读取目标决策规则的规则表达式；在规则表达式中检测表达式特征变量，并在检测到表达式特征变量的情况下，确定规则特征变量包括表达式特征变量。

在其中一些实施例中，确定风控决策结果之前，风控决策装置用于判断目标决策规则是否执行结束，并在判断到目标决策规则执行结束的情况下，确定风控决策结果。

在其中一些实施例中，风控决策装置用于在判断到目标决策规则未执行结束的情况下，执行根据目标信息确定目标决策规则，并在目标决策规则的规则表达式中检测规则特征变量，在预设特征变量系统中查询与规则特征变量对应的特征变量数据，基于特征变量数据执行目标决策规则的步骤。

在其中一些实施例中，风控决策结果至少包括决策数据和决策操作信息，在确定风控决策结果之后，处理模块44用于确定风控决策结果的决策操作信息，其中，决策操作信息包括同步决策和异步决策；在确定决策操作信息包括同步决策的情况下，将决策数据传送至终端；在确定决策操作信息包括异步决策的情况下，将决策数据通过消息队列传送至终端。

需要说明的是，上述各个模块可以是功能模块也可以是程序模块，既可以通过软件来实现，也可以通过硬件来实现。对于通过硬件来实现的模块而言，上述各个模块可以位于同一处理器中；或者上述各个模块还可以按照任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

本实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

S1，接收终端发送的决策请求，其中，决策请求至少包括与风控决策对应的目标决策规则的目标信息。

S2，根据目标信息确定目标决策规则，并在目标决策规则中检测规则特征变量。

S3，在预设特征变量系统中查询与规则特征变量对应的特征变量数据，其中，特征变量数据至少包括以下之一：数据特征变量和模型特征变量。

S4，在查询到特征变量数据的情况下，基于特征变量数据执行目标决策规则，并确定风控决策结果。

需要说明的是，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

另外，结合上述实施例中的风控决策方法，本申请实施例可提供一种存储介质来实现。该存储介质上存储有计算机程序；该计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种风控决策方法。

本领域的技术人员应该明白，以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种风控决策方法，其特征在于，包括：

接收终端发送的决策请求，其中，所述决策请求至少包括与风控决策对应的目标决策规则的目标信息；

根据所述目标信息确定所述目标决策规则，并在所述目标决策规则中检测规则特征变量；

在预设特征变量系统中查询与所述规则特征变量对应的特征变量数据，其中，所述特征变量数据至少包括以下之一：数据特征变量和模型特征变量；

在查询到所述特征变量数据的情况下，基于所述特征变量数据执行所述目标决策规则，并确定风控决策结果。

2.根据权利要求1所述的风控决策方法，其特征在于，所述规则特征变量至少包括第一变量数据，在预设特征变量系统中查询与所述规则特征变量对应的特征变量数据包括：

读取所述第一变量数据，并判断所述第一变量数据的变量类型，其中，所述变量类型包括：数据类型和模型类型；

在判断到所述变量类型包括所述模型类型的情况下，在所述第一变量数据中检测模型入参信息；

根据所述模型入参信息确定入参类型，并在预设参数变量中查询与所述入参类型对应的第一参数变量；

在预设风控模型系统中查询与所述第一参数变量对应的风控模型，并确定所述模型特征变量包括所述风控模型。

3.根据权利要求2所述的风控决策方法，其特征在于，所述方法包括：

在判断所述变量类型包括所述数据类型的情况下，确定所述第一变量数据的数据变量，其中，所述数据变量至少包括以下一种：离线变量、实时变量；

在第一预设数据系统中查询与所述数据变量对应的变量数据源，其中，所述第一预设数据系统为与所述数据变量的数据种类对应的数据系统；

确定所述数据特征变量包括所述变量数据源。

4.根据权利要求1所述的风控决策方法，其特征在于，在所述目标决策规则中检测规则特征变量包括：

读取所述目标决策规则的规则表达式；

在所述规则表达式中检测表达式特征变量，并在检测到所述表达式特征变量的情况下，确定所述规则特征变量包括所述表达式特征变量。

5.根据权利要求1所述的风控决策方法，其特征在于，确定风控决策结果之前，所述方法还包括：判断所述目标决策规则是否执行结束，并在判断到所述目标决策规则执行结束的情况下，确定所述风控决策结果。

6.根据权利要求5所述的风控决策方法，其特征在于，在判断到所述目标决策规则未执行结束的情况下，执行根据所述目标信息确定所述目标决策规则，并在所述目标决策规则的规则表达式中检测规则特征变量，在预设特征变量系统中查询与所述规则特征变量对应的特征变量数据，基于所述特征变量数据执行所述目标决策规则的步骤。

7.根据权利要求1所述的风控决策方法，其特征在于，所述风控决策结果至少包括决策数据和决策操作信息，在确定风控决策结果之后，所述方法还包括：

确定所述风控决策结果的所述决策操作信息，其中，所述决策操作信息包括同步决策和异步决策；

在确定所述决策操作信息包括所述同步决策的情况下，将所述决策数据传送至所述终端；

在确定所述决策操作信息包括所述异步决策的情况下，将所述决策数据通过消息队列传送至所述终端。

8.一种风控决策装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收终端发送的决策请求，其中，所述决策请求至少包括与风控决策对应的目标决策规则的目标信息；

检测模块，用于根据所述目标信息确定所述目标决策规则，并在所述目标决策规则中检测规则特征变量；

查询模块，用于在预设特征变量系统中查询与所述规则特征变量对应的特征变量数据，其中，所述特征变量数据至少包括以下之一：数据特征变量和模型特征变量；

处理模块，在查询到所述特征变量数据的情况下，基于所述特征变量数据执行所述目标决策规则，并确定风控决策结果。

9.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至7中任一项所述的风控决策方法。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行权利要求1至7中任一项所述的风控决策方法。

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