CN116308393A - 一种基于风控规则引擎的交易监管系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于风控规则引擎的交易监管系统，所述交易监管系统接入标的交易平台，用于对交易平台上的用户以及发布的交易标的进行实时监管；所述交易监管系统包括评估发布于交易平台的交易标的的风险指数，以及评估需求方的抗风险指数，并且包括使用规则引擎进行需求方与交易标的的匹配，包括基于需求方的抗风险指数同时匹配供需求方选择的交易标的；在评估交易标的的风险指数，包括基于发布交易标的用户即供应方的交易历史、发布交易标的时所附带的交易信息、交易标的的类别属性进行交易标的的风险指数。

Description

一种基于风控规则引擎的交易监管系统

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域。具体而言，涉及一种基于风控规则引擎的交易监管系统。

背景技术

目前，供应链金融服务普及为社会企业或个人提供了更多的关于金属相关服务的交易选择。供应链金融服务包括提供众多金融标的的交易和买卖双方的评估服务，其中交易标的包括订单贷、电子债券凭证、信用贷、货押等。供应方可以通过有关交易平台展示其提供的交易标的，需求方亦可以在平台上选择合适的标的进行交易。然而，当前的金融交易平台也存在着缺点和不足之处。例如，一些不良供应方会通过发布虚假信息、夸大宣传、以次充好等手段欺骗需求方的利益，同时许多金融交易平台对于交易风险和标的质量的管控相对较弱，也存在着交易过程不透明、难以监管等问题。因此，构建一个更加公正、透明和安全的交易监管系统将是十分必要的举措。一个良好的交易监管系统应能向供/需双方均提供更高效、安全和可靠的交易环境，全面保障双方的权益，同时也保证了平台的可持续发展。

根据已公开的技术方案，公开号为CN114118650A的技术方案提出一种交易风险控管系统与方法，通过监控用户账号内的多个交易标的类形，从而当用户购买新的交易标的类形时对该用户进行风控操作；公开号为US20140180974A1的技术方案中，通过使用LDA模型预测一个交易项所具有的交易风险，从而对购买者进行风险提示；公开号为JP2016502208A的技术方案提出一种减少在电子交易系统的通信风险的方法，通过监视移动交易设备与网关之间建立的通信链路的数据流步骤，使得当风险数据产生时，及时进行风控处理。

以上技术方案均大多基于交易流程以及交易的标的进行监控，而对于交易的主体尤其是需求方的风险保护的技术手段，还尚有不足。

背景技术的前述论述仅意图便于理解本发明。此论述并不认可或承认提及的材料中的任一种公共常识的一部分。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种基于风控规则引擎的交易监管系统，所述交易监管系统接入交易平台，用于对交易平台上用户以及发布的交易标的进行实时监管；所述交易监管系统包括评估发布于交易平台的交易标的的风险指数，以及评估需求方的抗风险指数，并且包括使用规则引擎进行需求方与交易标的的匹配，包括基于需求方的抗风险指数同时匹配供需求方选择的交易标的；在评估交易标的的风险指数，包括基于发布交易标的用户即供应方的交易历史、发布交易标的时所附带的交易信息、交易标的的类别属性进行交易标的的风险指数。

本发明采用如下技术方案：

一种基于风控规则引擎的交易监管系统，所述交易监管系统接入交易平台，用于对交易平台上用户以及发布的交易标的进行实时监管；所述交易监管系统包括评估发布于交易平台的交易标的的风险指数，以及评估需求方的抗风险指数，并且包括使用规则引擎进行需求方与交易标的的匹配，包括基于需求方的抗风险指数同时匹配供需求方选择的交易标的；在评估交易标的的风险指数，包括基于发布交易标的用户即供应方的交易历史、发布交易标的时所附带的交易信息、交易标的的类别属性进行交易标的的风险指数；

其中，所述交易监管系统包括：

数据库单元，被配置为存储所述交易监管系统所需的信息数据；其中包括交易标的数据、用户数据，以及用于规则引擎单元的判定规则和匹配规则；

规则引擎单元，被配置为创建、设定以及维护用于风险指数、抗风险指数的计算的规则，以及进行交易标的与需求方互相匹配的规则；

计算单元，被配置根据规则引擎中预置的规则，对交易平台中的交易标的进行风险指数的计算；

匹配单元，被配置根据规则引擎中预置的规则，对交易平台中的交易标的与需求方进行匹配；

优选地，所述规则引擎单元中包括多个规则；所述规则包括用于标识识别交易标的的一个或一个以上特征所必须满足的条件的集合；并且所述规则还包括用于根据交易标的被识别的特征计算交易标的的风险指数的方法；

优选地，所述规则引擎单元中还包括多个规则；所述规则包括用于标识识别需求方的一个或一个以上特征所必须满足的条件的集合；并且所述规则还包括用于根据需求方被识别的特征计算需求方的抗风险指数的方法；

优选地，所述计算单元包括基于规则，进行对交易标的具有的风险程度的计算步骤，其中包括：

识别交易标的的多个特征，交易标的的特征至少包括：交易标的种类、出售价格、交易标的涉及资产、交易标的背书，还包括发布该交易标的的供应方的交易信用以及交易历史；以及

确定交易标的的每个特征进行归一化后的特征数值e₁,e₂……e_n；以及

确定交易标的的每项特征在计算风险指数时的权重k₁,k₂……k_n；以及

所述计算单元还包括基于规则，计算每件被发布的交易标的的风险指数E；

其中E的计算方法为：

；

上式中，N表示根据规则所确定的交易标的的特征项数量；

进一步的，所述计算单元包括基于规则，进行对需求方的抗风险程度的计算步骤，其中包括：

提取需求方的交易历史，考察需求方的至少一项以下特征：交易次数、交易平均金额、交易总金额、资产背书、信用认证等特征；

向需求方发出一个或多个交易标的种类的专业知识调查，考察需求方对于一个或多个交易标的种类相关知识的认识程度；

根据以上需求方的数据以及规则引擎单元中的规则确定需求方在多个抗风险特征上的特征数值f₁,f₂……f_m，计算需求方的抗风险指数W_buyer；其中W_buyer的计算方法为：

；

上式中，l_m为对应f_m的权重系数，对于每个需求方l_m的数值均由相关技术人员制定规则后根据规则进行统一设置；

进一步的，所述匹配单元根据交易标的的风险指数与需求方的抗风险指数，在需求方进行交易标的搜索时，对搜索结果中所显示的交易标的的显示概率进行调整，以匹配需求方的抗风险能力；其中，每个符合需求方搜索结果的交易标的将被显示的显示概率p的计算方法为：

；

上式中，p_i为编号为i的交易标的的显示概率；u和v为调整系数，由相关技术人员进行设置；E_i为编号为i的交易标的的风险指数；ε为风险偏置数，由需求方根据自身风险偏好程度进行自行设定；并且设定0≤p_i≤1，即当上式等式右边数值小于0时一律取值为0，当上式等式右边数值大于1时一律取值为1；

同时，提出一种基于风控规则引擎的交易监管方法，所述交易监管方法应用于所述交易监管系统中；所述交易监管方法包括以下步骤：

S100：通过需求方的各个抗风险特征，计算需求方的抗风险指数W_buyer，并周期性地更新抗风险参数；

S200：监控供应方发布的交易标的；当发布交易标的后，确定一个所发布交易标的的多个特征，并计算所发布交易标的的风险指数E；

S300：根据需求方的购买需求，确定符合需求方需求的交易标的并设定为候选交易标的；

S400：计算每一个候选交易标的对于需求方的显示概率p，并基于所述显示概率p确定每个所述候选交易标的是否向需求方显示。

本发明所取得的有益效果是：

1.本发明的交易监管系统基于规则引擎运行，能够根据规则引擎制定智能化并且高灵活性的执行策略，以应对不同的交易方式和交易标的；

2.本发明的交易监管系统能够使用预定义的逻辑对交易流程中的复杂数据进行快速计算和处理，提高了风控效率，从而能够及时发现交易流程中不容易察觉的风险因素；

3.本发明的交易监管系统采用具有高灵活性的计算规则，使得所述交易监管系统可以在具有较高风险承受能力的用户使用时，获得更为广泛的交易范围设置；

4.本发明的交易监管系统中各软、硬件部分采用了模块化设计，方便今后的升级或者更换相关的软、硬件环境，降低了使用的成本。

附图说明

从以下结合附图的描述可以进一步理解本发明。图中的部件不一定按比例绘制，而是将重点放在示出实施例的原理上。在不同的视图中，相同的附图标记指定对应的部分。

图1为本发明中用户通过网络与交易平台或者交易监管系统的通讯关系示意图；

图2为本发明实施例中所述交易监管系统与交易平台对接的示意图；

图3为本发明实施例中所述交易监管系统的架构示意图；

图4为本发明实施例中所述规则引擎单元的示意图；

图5为本发明实施例中所述计算单元与所述匹配单元的工作流程的示意图。

附图标号说明：1-交易平台；11-客户端设备a；12-客户端设备b；13-网络；14-服务器；20-平台数据；100-交易监管系统；101-通讯总线；110-数据库单元；120-规则引擎单元；130-计算单元；140-匹配单元；121-接入模块；122-特征计算模块；124-规则数据库。

具体实施方式

为了使得本发明的目的技术方案及优点更加清楚明白，以下结合其实施例，对本发明进行进一步详细说明；应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明 ，并不用于限定本发明。对于本领域技术人员而言，在查阅以下详细描述之后，本实施例的其它系统、方法和/或特征将变得显而易见。旨在所有此类附加的系统、方法、特征和优点都包括在本说明书内。包括在本发明的范围内，并且受所附权利要求书的保护。在以下详细描述描述了所公开的实施例的另外的特征，并且这些特征根据以下将详细描述将是显而易见的。

本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或组件必须具有特定的方位。以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

实施例一：示例性地，提出一种基于风控规则引擎的交易监管系统，所述交易监管系统接入交易平台，用于对交易平台上用户以及发布的交易标的进行实时监管，以实现对需求方优先推荐或屏蔽指定的交易标的；所述交易监管系统包括评估发布于交易平台的交易标的的风险指数，以及评估需求方的抗风险指数，并且包括使用规则引擎进行需求方与交易标的的匹配，包括基于需求方的抗风险指数同时匹配供需求方选择的交易标的；在评估交易标的的风险指数，包括基于发布交易标的用户即供应方的交易历史、发布交易标的时所附带的交易信息、交易标的的类别属性进行交易标的的风险指数；

其中，所述交易监管系统包括：

数据库单元，被配置为存储所述交易监管系统所需的信息数据；其中包括交易标的数据、用户数据，以及用于规则引擎单元的判定规则和匹配规则；

规则引擎单元，被配置为创建、设定以及维护用于风险指数、抗风险指数的计算的规则，以及进行交易标的与需求方互相匹配的规则；

计算单元，被配置根据规则引擎单元中预置的规则，对交易平台中的交易标的进行风险指数的计算；

匹配单元，被配置根据规则引擎单元中预置的规则，对交易平台中的交易标的与需求方进行匹配；

优选地，所述规则引擎单元中包括多个规则；所述规则包括用于标识识别交易标的的一个或一个以上特征所必须满足的条件的集合；并且所述规则还包括用于根据交易标的被识别的特征计算交易标的的风险指数的方法；

优选地，所述规则引擎单元中还包括多个规则；所述规则包括用于标识识别需求方的一个或一个以上特征所必须满足的条件的集合；并且所述规则还包括用于根据需求方被识别的特征计算需求方的抗风险指数的方法；

优选地，所述计算单元包括基于规则，进行对交易标的具有的风险程度的计算步骤，其中包括：

识别交易标的的多个特征，交易标的的特征至少包括：交易标的种类、出售价格、交易标的涉及资产、交易标的背书，还包括发布该交易标的的供应方的交易信用以及交易历史；以及

确定交易标的的每个特征进行归一化后的特征数值e₁,e₂……e_n；以及

确定交易标的的每项特征在计算风险指数时的权重k₁,k₂……k_n；以及

所述计算单元还包括基于规则，计算每件被发布的交易标的的风险指数E；

其中E的计算方法为：

；

上式中，N表示根据规则所确定的交易标的的特征项数量；

进一步的，所述计算单元包括基于规则，进行对需求方的抗风险程度的计算步骤，其中包括：

提取需求方的交易历史，考察需求方的至少一项以下特征：交易次数、交易平均金额、交易总金额、资产背书、信用认证等特征；

向需求方发出一个或多个交易标的种类的专业知识调查，考察需求方对于一个或多个交易标的种类相关知识的认识程度；

根据以上需求方的数据以及规则引擎单元中的规则确定需求方在多个抗风险特征上的特征数值f₁,f₂……f_m，计算需求方的抗风险指数W_buyer；其中W_buyer的计算方法为：

；

上式中，l_m为对应f_m的权重系数，对于每个需求方l_m的数值均由相关技术人员制定规则后根据规则进行统一设置；

进一步的，所述匹配单元根据交易标的的风险指数与需求方的抗风险指数，在需求方进行交易标的搜索时，对搜索结果中所显示的交易标的的显示概率进行调整，以匹配需求方的抗风险能力；其中，每个符合需求方搜索结果的交易标的将被显示的显示概率p的计算方法为：

；

上式中，p_i为编号为i的交易标的的显示概率；u和v为调整系数，由相关技术人员进行设置；E_i为编号为i的交易标的的风险指数；ε为风险偏置数，由需求方根据自身风险偏好程度进行自行设定；并且设定0≤p_i≤1，即当上式等式右边数值小于0时一律取值为0，当上式等式右边数值大于1时一律取值为1；

同时，提出一种基于风控规则引擎的交易监管方法，所述交易监管方法应用于所述交易监管系统中；所述交易监管方法包括以下步骤：

S100：通过需求方的各个抗风险特征，计算需求方的抗风险指数W_buyer，并周期性地更新抗风险参数；

S200：监控供应方发布的交易标的；当发布交易标的后，确定一个所发布交易标的的多个特征，并计算所发布交易标的的风险指数E；

S300：根据需求方的购买需求，确定符合需求方需求的交易标的并设定为候选交易标的；

S400：计算每一个候选交易标的对于需求方的显示概率p，并基于所述显示概率p确定每个所述候选交易标的是否向需求方显示；

如附图1，该系统可以包括客户端设备a11、客户端设备b12或者更多的等用户设备、网络13和服务器14；其中客户端设备指示用户可以使用的各种类型的电子设备；实际上，用户显然还可以使用诸如下述类型的电子设备：平板设备、笔记本电脑、掌上电脑(PDAs，Personal Digital Assistants)、可穿戴设备（如智能眼镜、智能手表等）等，本申请并不对此进行限制；在运行过程中，该电子设备可以运行某一应用的客户端侧的程序，以实现该应用的相关业务功能，比如该相关业务功能可以包括本申请涉及的与交易标的交易平台相关的业务，如交易标的发布、浏览、支付等业务；并且，上述用户包括本文所提及的标的的需求方以及供应方；

进一步的，服务器14可以为包含一独立主机的物理服务器，或者该服务器14可以为主机集群承载的虚拟服务器，或者该服务器14可以为云服务器；在运行过程中，服务器14可以承载和运行本申请中的交易监管系统，以实现相应的监管功能和交易标的-用户匹配服务；

而对于客户端设备与服务器14之间进行交互的网络13，可以包括多种类型的有线或无线网络；在一实施例中，该网络13可以包括公共交换电话网络和因特网；同时，客户端设备等电子设备之间也可以通过该网络13进行通讯交互，比如在任意两台电子进行即时通讯等；并且，

进一步的，如附图2所示，所述交易监管系统100可以通过应用程序接口等方式，接入现有的交易平台1，并且获得交易平台1中产生的交易监管系统100所需要的数据，例如用户资料、交易标的资料；并且，所述交易监管系统100通过介入交易平台1中的业务，以改变交易平台1中的工作流程，例如调整交易交易标的的显示概率；

示例性地提出所述交易监管系统100的内部架构示意图，附图3所示；

所述交易监管系统100中包括了通讯总线101，用于系统内各单元之间的通讯；通讯总线101可以基于有线或无线形式的网络连接构建，并且交易监管系统100中的各单元通过自身的通讯网络接口与通讯总线101进行通讯耦合；

进一步的，所述数据库单元110的可以依托于一台或多台计算机运行；计算机中包括处理器、存储器以及相关的输入/输出接口；数据库单元110提供了一个存储空间来存储所述交易监管系统100所需要的各项数据；并且，数据库单元110中包括运行有数据库管理系统，数据库管理系统由所述交易监管系统100的管理用户进行创建、管理和维护数据库时所使用的软件，其对数据库单元110进行统一管理；数据库管理系统能够定义数据存储结构，提供数据的操作机制，维护数据库的安全性、完整性和可靠性；进一步的，数据库单元110还包括数据库应用程序，其可以根据所述交易监管系统100的具体应用场景和应用需求，提供具有指定应用功能的程序，以满足对数据管理的更高要求；

进一步的，所述规则引擎单元120、计算单元130以及匹配单元140可以运行于同一台计算机或者分别运行于不同的多台计算机上；当运行于同一台计算机的所述规则引擎单元120、计算单元130以及匹配单元140之间可以通过计算机内部的总线进行通讯，以提高该各工作单元之间的数据传输效率；并且计算机通过通讯网络接口耦合到所述通讯总线101，从而可以与所述数据库单元110进行数据传输，从数据库单元110中提取数据，并向数据库单元110中写入数据；

进一步的，如附图4所示，所述规则引擎单元120可以包括接入模块121、特征计算模块122；并且，规则引擎单元120还包括一个规则数据库124；

其中，所述规则数据库124中包括了多条预设的规则；规则数据库124可以部分或全部依托于所述数据库单元110运行，并接受规则引擎单元120进行规则数据提取；在另一些示例方式中，规则引擎单元120可以对常用的规则进行预缓存于计算机的缓存存储器中，以能够更快地运行规则；

其中，接入模块121，用于通过组件方式运行应用程序，并从交易平台1获取平台数据20；从交易平台获取的平台数据20优选地先存入所述数据库单元110，接入模块121再从数据库单元110中获取，而非直接从通讯总线101中从外部输入源中获取，以确保数据经过一定的安全隔离；

并且，从交易平台1获取的平台数据20可以包括多种类型的数据，例如文本数据、图片数据、音频数据、视频数据等等；

并且，接入模块121包括用于从所述数据库单元110的规则数据库124中提取指定的规则以供所述规则引擎单元120使用；

进一步的，特征计算模块122用于根据平台数据20确定待计算特征；具体地，特征计算模块122模块根据平台数据20，计算该平台数据20所适用于的一条或多条规则时所需的待计算特征，从而生成平台数据20的特征和特征数值的集合；

在一些实施方式中，特征计算模块122按照交易标的的分类规则，首先识别交易标的的品类属性，例如订单贷、电子债券凭证、信用贷、货押或者更多的种类；

在一些实施方式中，特征计算模块122包括识别交易标的的涉及的环节，例如采购、库存、销售、物流等；

在一些实施方式中，特征计算模块122可以通过图像识别模块或者文字识别模块，通过机器学习算法识别交易标的中涉及商品的种类、品牌等特征；

进一步的，特征计算模块122可以从数据库单元110中，查询对于某个特征所对应的风险的特征数值的计算规则；在一些实施方式的规则中，对于由知名企业作为供应方的交易标的，对应的风险特征数值较小，对于由较小金融企业提供的交易标的则具有中等的风险特征数值，则对于并未提供实名认证的提供方的交易标的，则具有较大的风险特征数值；

在一些实施方式的规则中，包括根据交易标的的常见性定义交易标的的风险特征数值，例如抵押类交易标的则对应较小的风险特征数值，纯信用类交易标的则给予较大的风险特征数值；

在一些实施方式的规则中，包括根据交易标的的预估价值定义交易标的的风险特征数值，例如对于价值较高的标的给予较高的风险特征数值；

在一些实施方式的规则中，包括根据发布交易标的的供应方的交易历史进行风险特征数值的计算，例如具有较好的交易历史的供应方，对应于其发布的交易标的具有较低的风险特征数值；

可以根据多项规则，对交易标的的多个特征进行计算，从而获得交易标的的多个特征的风险特征数值；并且，通过对这些特征数值进行数据清洗以及归一化处理，从而获得特征数值e₁,e₂……e_n；

进一步的，对于不同交易标的，各个特征在计算风险指数时应给予不同的权重；

例如对于信用贷，供应方的金融信用可给予较大的计算权重值，而交易认证条件可给予较小权重值；

通过设定以上的规则，由所述规则引擎单元120进行规则的设计和管理，并由所述计算单元130根据规则进行交易标的的风险指数E的计算；

类似地，对于需求方可以通过制定抗风险指数的计算规则，从而对需求方在交易过程中对风险的识别和抵御能力作只判断；

在一些实施方式中，包括根据需求方的交易次数或者交易总金额，计算需求方的抗风险特征数值；例如经验丰富、资产认证详细真实、交易次数多、交易历史较长的需求方可以给予较高的抗风险特征数值；

在一些实施方式中，包括向需求方提供例如专业知识问卷、随机测试或者基于交易标的细则的考察能力测试，计算需求方在某个交易标的品类或者其他交易标的细分特征的专业知识程度；具有较高知识程度的需求方可以给予较高的抗风险特征数值；

更多的实施方式在此不作赘述，可以由相关的技术人员进行详细的规则设定，并根据上述抗风险指数W_buyer的计算方式，获得需求方的抗风险指数W_buyer；

一般来说，规则引擎作为一种决策系统，用于提供策略，而执行任务收敛在后端的各个业务端，在这种情况下，可以包括采用其他的执行机制模块与所述规则引擎单元120进行对接，以执行更多具体的任务；而后续执行任务的方式不在本发明讨论的范围内；

可选地，规则引擎单元120的运行可以通过静态的golang语言实现；golang语言具有开发效率高，支持并发，具备丰富的扩展库等特性，可作为主体开发语言进行计算逻辑及流程控制；

可选地，规则引擎单元120调用的动态语言可以为Lua语言；Lua是一门小巧的动态解释型语言，具有灵活性可定制化的特性且易被其他语言调用，因此，Lua语言适合于策略的动态解释执行，即实现动态的规则引擎；

可选地，可以同时启用多个策略；

可选地，特征计算模块122所计算出的待计算特征，可以包括同步特征和/或异步特征。通俗地说，在判断同步特征是否满足条件时立即判断并返回判断结果；而在判断异步特征是否满足条件时，例如进行耗时较长的图片处理等，则先进行响应，在判断出结果后再返回结果，避免空等待；若判断一条规则的触发条件是否满足时，需要考虑多个待计算特征，且该多个待计算特征中既包括同步特征又包括异步特征，则需要进行对多个待计算特征进行现场缓存，即存储对同步特征的判断结果，然后在异步特征返回结果时再激活现场，即，将返回的异步特征的结果与存储的同步特征的结果合并，再进行后续操作；如果含有一个异步特征，保留现场和激活现场各进行一次，如果含有n个异步特征，则保留现场和激活现场各进行n次；

在上述实施方式中，以规则引擎作为平台，以组件的方式将应用程序集成到平台中运行，将策略从应用程序的代码中分离出来，且由于通过调用动态语言判断策略的触发条件是否满足，使得输入的策略不必拘泥于固定的格式，简化了策略更新、修改的操作，提升了规则引擎的可扩展性、灵活性，便于实现对策略进行动态管理、维护；

并且在上述实施方式中，仅示例性地说明所述交易监管系统100在监管环节中可能涉及的步骤；在实际实施的过程中，可以由相关人员对规则的制定以及涉及参数进行更为详细的设置。

实施例二：本实施例应当理解为至少包含前述任意一个实施例的全部特征，并在其基础上进一步改进；

进一步的，在每个需求方通过在交易标的搜索栏中或者在交易标的浏览页面进行交易标的搜索时，所述匹配单元140则可以根据需求方的抗风险指数W_buyer，采用式3所示的计算式设定每个交易标的的显示概率p，从而使得符合风险监管要求的交易标的不能程度地出现于需求方的搜索结果中；

；

在上式的计算方式，通过将用户的抗风险指数与每个交易标的的风险指数作差，从而使得具有较高的抗风险能力的用户，可以获得具有较高风险的交易标的的显示；而具有较低抗风险能力的需求方，则具有较小概率能浏览到或者根本无法看到较高风险的交易标的的显示；

进一步的，通过由需求方设置风险偏置数ε，使得需求方可以在一定程度上获得较高风险交易标的的显示机会，而交易平台可以作出相应的风险提示以及免责声明，以确保需求方知晓自行调节风险偏置数ε所带来的交易风险；

进一步的，对于不同的交易标的品类，可以由相关技术人员通过修改调整系数u和v，使得各特定品类对于特定人群则有更为广泛的适应性和风险考量；

通过以上设置，如附图5所示，计算单元130与匹配单元140进行配合工作，基于规则引擎的预设规则，实现对交易者与交易标的两个方面的风控监管，从而提高交易者在交易过程中的安全性。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

虽然上面已经参考各种实施例描述了本发明，但是应当理解，在不脱离本发明的范围的情况下，可以进行许多改变和修改。也就是说上面讨论的方法，系统和设备是示例。各种配置可以适当地省略，替换或添加各种过程或组件。例如，在替代配置中，可以以与所描述的顺序不同的顺序执行方法，和/或可以添加，省略和/或组合各种部件。而且，关于某些配置描述的特征可以以各种其他配置组合，如可以以类似的方式组合配置的不同方面和元素。此外，随着技术发展其中的元素可以更新，即许多元素是示例，并不限制本公开或权利要求的范围。

在说明书中给出了具体细节以提供对包括实现的示例性配置的透彻理解。然而，可以在没有这些具体细节的情况下实践配置例如，已经示出了众所周知的电路，过程，算法，结构和技术而没有不必要的细节，以避免模糊配置。该描述仅提供示例配置，并且不限制权利要求的范围，适用性或配置。相反，前面对配置的描述将为本领域技术人员提供用于实现所描述的技术的使能描述。在不脱离本公开的精神或范围的情况下，可以对元件的功能和布置进行各种改变。

综上，其旨在上述详细描述被认为是例示性的而非限制性的，并且应当理解，以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (5)

1.一种基于风控规则引擎的交易监管系统，所述交易监管系统接入交易平台，用于对该平台上用户以及发布的交易标的进行实时监管；所述交易监管系统包括评估发布于交易平台的交易标的的风险指数，以及评估需求方的抗风险指数，并且包括使用规则引擎进行需求方与交易标的的匹配，包括基于需求方的抗风险指数同时匹配供需求方选择的交易标的；在评估交易标的的风险指数，包括基于发布交易标的用户即供应方的交易历史、发布交易标的时所附带的交易信息、交易标的的类别属性进行交易标的的风险指数；

其中，所述交易监管系统包括：

数据库单元，被配置为存储所述交易监管系统所需的信息数据；其中包括交易标的数据、用户数据，以及用于规则引擎单元的判定规则和匹配规则；

规则引擎单元，被配置为创建、设定以及维护用于风险指数、抗风险指数的计算的规则，以及进行交易标的与需求方互相匹配的规则；

计算单元，被配置根据规则引擎中预置的规则，对交易平台中的交易标的进行风险指数的计算；

匹配单元，被配置根据规则引擎中预置的规则，对交易平台中的交易标的与需求方进行匹配；

所述规则引擎单元中包括多个规则；所述规则包括用于标识识别交易标的的一个或一个以上特征所必须满足的条件的集合；并且所述规则还包括用于根据交易标的被识别的特征计算交易标的的风险指数的方法；所述规则包括用于标识识别需求方的一个或一个以上特征所必须满足的条件的集合；并且所述规则还包括用于根据需求方被识别的特征计算需求方的抗风险指数的方法。

2.如权利要求1所述交易监管系统，其特征在于，所述计算单元包括基于规则，进行对交易标的具有的风险程度的计算步骤，其中包括：

识别交易标的的多个特征，交易标的的特征至少包括：交易标的种类、出售价格、交易标的涉及资产、交易标的背书，还包括发布该交易标的的供应方的交易信用以及交易历史；以及

确定交易标的的每个特征进行归一化后的特征数值e₁,e₂……e_n；以及

确定交易标的的每项特征在计算风险指数时的权重k₁,k₂……k_n；以及

所述计算单元还包括基于规则，计算每件被发布的交易标的的风险指数E；

其中E的计算方法为：

；

上式中，N表示根据规则所确定的交易标的的特征项数量。

3.如权利要求2所述交易监管系统，其特征在于，所述计算单元包括基于规则，进行对需求方的抗风险程度的计算步骤，其中包括：

提取需求方的交易历史，考察需求方的至少一项以下特征：交易次数、交易平均金额、交易总金额、资产背书、信用认证；

向需求方发出一个或多个交易标的种类的专业知识调查，考察需求方对于一个或多个交易标的种类相关知识的认识程度；

根据以上需求方的数据以及规则引擎单元中的规则确定需求方在多个抗风险特征上的特征数值f₁,f₂……f_m，计算需求方的抗风险指数W_buyer；其中W_buyer的计算方法为：

；

上式中，l_m为对应f_m的权重系数，对于每个需求方l_m的数值均由相关技术人员制定规则后根据规则进行统一设置。

4.如权利要求3所述交易监管系统，其特征在于，所述匹配单元根据交易标的的风险指数与需求方的抗风险指数，在需求方进行交易标的搜索时，对搜索结果中所显示的交易标的的显示概率进行调整，以匹配需求方的抗风险能力；其中，每个符合需求方搜索结果的交易标的将被显示的显示概率p的计算方法为：

；

上式中，p_i为编号为i的交易标的的显示概率；u和v为调整系数，由相关技术人员进行设置；E_i为编号为i的交易标的的风险指数；ε为风险偏置数，由需求方根据自身风险偏好程度进行自行设定；并且设定0≤p_i≤1，即当上式等式右边数值小于0时一律取值为0，当上式等式右边数值大于1时一律取值为1。

5.一种基于风控规则引擎的交易监管方法，其特征在于，所述交易监管方法应用于如权利要求4所述交易监管系统中；所述交易监管方法包括以下步骤：

S100：通过需求方的各个抗风险特征，计算需求方的抗风险指数W_buyer，并周期性地更新抗风险参数；

S200：监控供应方发布的交易标的；当发布交易标的后，确定一个所发布交易标的的多个特征，并计算所发布交易标的的风险指数E；

S300：根据需求方的需求，确定符合需求方需求的交易标的并设定为候选交易标的；

S400：计算每一个候选交易标的对于需求方的显示概率p，并基于所述显示概率p确定每个所述候选交易标的是否向需求方显示。

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