本篇主要講述決策引擎進(jìn)階之路的重要實(shí)踐，如何通過(guò)產(chǎn)品上的微創(chuàng)新和技術(shù)突破，實(shí)現(xiàn)工作效率、系統(tǒng)性能的革命性提升？踐行“技術(shù)賦能金融”的宗旨。進(jìn)階之路包含作者三年工作經(jīng)驗(yàn)的實(shí)踐與積累，所以整理分享，希望對(duì)大家也有幫助，開(kāi)始吧！

01 什么是決策引擎

決策引擎是對(duì)復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯抽象化剝離出來(lái)的業(yè)務(wù)規(guī)則進(jìn)行不同的分支組合、關(guān)聯(lián)，然后層層規(guī)則遞進(jìn)運(yùn)算，最終輸出決策結(jié)果的產(chǎn)品。

為政策分析師（Business Analyst，簡(jiǎn)稱(chēng)BA）、模型分析師（Model Analyst，簡(jiǎn)稱(chēng)MA）等業(yè)務(wù)人員提供指標(biāo)管理、模型部署、決策流配置及動(dòng)態(tài)更新服務(wù)。應(yīng)用于貸前、貸中和貸后的風(fēng)控評(píng)估、處理及預(yù)警，極大地解放人工處理的瓶頸與效率。

圖：決策引擎主要特性

決策輸入為稱(chēng)為指標(biāo)（如，性別、年齡等），決策結(jié)果分為絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)與相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)：

1、對(duì)于絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)，決策引擎的輸出結(jié)果是“拒絕”，即命中則拒絕；

2、對(duì)于相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)，決策引擎的有兩種輸出結(jié)果：一類(lèi)是風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分，用于衡量風(fēng)險(xiǎn)大小，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分越高，風(fēng)險(xiǎn)越大；一類(lèi)是信用評(píng)分，用于衡量信用資質(zhì)，信用評(píng)分越高，資質(zhì)越好；

由于風(fēng)控平臺(tái)具有很強(qiáng)的技術(shù)壁壘，決策引擎成為公司金融科技能力ToB輸出的重要突破口之一。如何讓決策引擎可以對(duì)標(biāo)主流的商業(yè)化產(chǎn)品成為團(tuán)隊(duì)探索的主要方向。

02 外在：提升用戶(hù)體驗(yàn)

通過(guò)對(duì)用戶(hù)和用戶(hù)操作的深入研究以及競(jìng)品分析，結(jié)合二八原則（80%的產(chǎn)品價(jià)值來(lái)自于20%的功能），“流程編排”、“模型部署”這兩個(gè)功能模塊成為打磨的主要方向。

1. 流程編排

從《用戶(hù)滿(mǎn)意度調(diào)查報(bào)告》進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，決策流程編排是政策分析師（BA）最不滿(mǎn)意的功能，滿(mǎn)意度：3.0分（滿(mǎn)分5分）。主要存在的問(wèn)題：

1、頁(yè)面樣式老舊，布局不合理；

2、組件與組件之間的連接需要將線(xiàn)段連接到絕對(duì)中心位置；

3、畫(huà)板區(qū)域只能向下延展，配置復(fù)雜決策流程難度很大；

4、組件綁定唯一標(biāo)識(shí)需跨系統(tǒng)、跨屏、跨頁(yè)面操作；

5、JS腳本學(xué)習(xí)成本高，不提供代碼模板、單獨(dú)測(cè)試功能；

圖：舊版流程編排頁(yè)面

其實(shí)這些問(wèn)題從這個(gè)功能誕生起就一直存在。因?yàn)樵撉岸丝蚣懿捎玫氖茿ngularJS 1.0，這并不是公司常用的技術(shù)棧，且沒(méi)有豐富的組件，導(dǎo)致代碼修改難度極高。所以，我們開(kāi)始著手調(diào)研業(yè)務(wù)流程建?？蚣?，計(jì)劃整體替換掉現(xiàn)有的模塊。

基于全新的產(chǎn)品設(shè)計(jì)，我們實(shí)現(xiàn)了全新的流程編排功能。

主要特性：

• 全新的組件設(shè)計(jì)語(yǔ)言，用顏色和圖標(biāo)表達(dá)組件的含義；
• 全新屬性面板設(shè)計(jì)，一個(gè)頁(yè)面內(nèi)即可完成流程編排；
• 小地圖功能，對(duì)流程一覽無(wú)余，快速定位；
• 全新的流程編輯畫(huà)板，布局合理、操作簡(jiǎn)單；
• 場(chǎng)景化、智能化的JS腳本編譯器，自動(dòng)解析所需入?yún)?，一鍵調(diào)試；
• 流程輸出結(jié)果自動(dòng)生成，無(wú)需手動(dòng)添加；

圖：全新的流程編排頁(yè)面

新功能上線(xiàn)后，用戶(hù)沒(méi)有任何換用成本，新體驗(yàn)超出了用戶(hù)預(yù)期，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于舊體驗(yàn)！

另外，我們基于新特性衍生出了讓用戶(hù)更興奮的功能：流程運(yùn)行過(guò)程的數(shù)據(jù)可視化。

在這之前，決策流程中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)執(zhí)行情況對(duì)于用戶(hù)而言就是黑盒。新功能上線(xiàn)后，每條流程的任何節(jié)點(diǎn)都清晰的打印在圖上。一直困擾著B(niǎo)A的調(diào)試難、驗(yàn)證難、線(xiàn)上回溯難等“疑難雜癥”全都迎刃而解。

圖：流程運(yùn)行圖

當(dāng)然，在我們的規(guī)劃中，基于新特性的微創(chuàng)新才剛剛開(kāi)始。流程熱力圖、觸碰分析、流程演示…將會(huì)在接下的迭代中和用戶(hù)持續(xù)見(jiàn)面。

2. 模型部署

前文應(yīng)該介紹了規(guī)則模型和決策樹(shù)模型用途，這兩種模型都是通過(guò)寫(xiě)條件表達(dá)式來(lái)實(shí)現(xiàn)的，如AGE0001>=20&&GPS0003!==null&&GPS0003.equals(“北京”)（AGE0001：用戶(hù)年齡指標(biāo)；GPS0003：手機(jī)定位）。幾乎每個(gè)BA都會(huì)寫(xiě)大量的規(guī)則，因?yàn)檫@兩類(lèi)模型個(gè)數(shù)占比達(dá)到了90%。

通過(guò)研究用戶(hù)習(xí)慣和數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)：

• 批量加工規(guī)則的時(shí)候，大部分用戶(hù)選擇通過(guò)Excel寫(xiě)然后導(dǎo)入的形式；
• 寫(xiě)復(fù)雜層級(jí)結(jié)構(gòu)規(guī)則的時(shí)候，用戶(hù)會(huì)考慮使用編輯器，如：notepad++；
• 只有用戶(hù)新增或修改少量規(guī)則的時(shí)候，用戶(hù)才會(huì)考慮決策引擎提供的規(guī)則編輯功能；
• 多數(shù)用戶(hù)對(duì)“==”和“equals()”的區(qū)別傻傻分不清楚；
• 平均每三條規(guī)則中就會(huì)出現(xiàn)一條自定義函數(shù)，但自定義函數(shù)的用法難掌握且容易混淆，例如：contains(value1,value2)?、containsAll(value1,value2)；

回歸本質(zhì)，我們發(fā)現(xiàn)我們給用戶(hù)提供的僅僅是一個(gè)普遍的文本輸入框，沒(méi)有指標(biāo)自動(dòng)提示、沒(méi)有語(yǔ)法自動(dòng)提示、無(wú)法快速批量添加…..難怪用戶(hù)會(huì)離我們而去！

那么，我們?cè)撊绾巍巴旎亍庇脩?hù)呢？

決策引擎競(jìng)品分析報(bào)告給了我們答案：大部分商業(yè)化的產(chǎn)品都提供了“傻瓜化”的配置功能，實(shí)現(xiàn)思路大都一樣，簡(jiǎn)單的勾選就可形成規(guī)則。

圖：規(guī)則可視化配置功能

重構(gòu)已勢(shì)在必行。因此，我們?cè)O(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了樹(shù)形結(jié)構(gòu)的規(guī)則可視化配置（設(shè)計(jì)靈感：用戶(hù)寫(xiě)規(guī)則的構(gòu)思方式和書(shū)寫(xiě)習(xí)慣很像產(chǎn)品經(jīng)理使用腦圖軟件來(lái)分析問(wèn)題一樣），同時(shí)，將常用的自定義函數(shù)簡(jiǎn)化成下拉選擇。新的體驗(yàn)降低了用戶(hù)的使用門(mén)檻，同時(shí)極大提升了用戶(hù)工作效率。

03 內(nèi)在：提升系統(tǒng)性能

流程執(zhí)行計(jì)劃

得益于流程運(yùn)行圖功能，我們可以分析流程中每個(gè)模型、腳本運(yùn)行的細(xì)節(jié)。

分析大量記錄發(fā)現(xiàn)：?jiǎn)蝹€(gè)模型或腳本執(zhí)行耗時(shí)一般在幾百毫秒，但整個(gè)流程幾乎是每個(gè)節(jié)點(diǎn)耗時(shí)的總和。同時(shí)，由于用戶(hù)編排流程是串行思維，只有極少流程中的極少組件是并行編排的。

基于這兩點(diǎn)洞察，我們發(fā)現(xiàn)如果不按照用戶(hù)畫(huà)的流程順序去執(zhí)行，而是把用戶(hù)畫(huà)好的流程全部打散重排，將沒(méi)有前后依賴(lài)關(guān)系的節(jié)點(diǎn)并行執(zhí)行，就可以減少整個(gè)流程運(yùn)行耗時(shí)。

于是，我們基于DAG（有向無(wú)環(huán)圖）自研了流程串行變并行的算法引擎，通過(guò)對(duì)節(jié)點(diǎn)屬性的校驗(yàn)，可以發(fā)現(xiàn)執(zhí)行過(guò)程中，節(jié)點(diǎn)是否發(fā)生了前后關(guān)聯(lián)，對(duì)于沒(méi)有發(fā)生前后關(guān)聯(lián)的情況，引擎會(huì)對(duì)這份執(zhí)行計(jì)劃做重估，生成新的執(zhí)行計(jì)劃。通過(guò)這種創(chuàng)新，我們將流程的平均執(zhí)行耗時(shí)縮短了50%-60%。這將大幅提升業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)化率同時(shí)也會(huì)降低用戶(hù)的運(yùn)營(yíng)成本。

對(duì)技術(shù)的追求是無(wú)止境的，TensorFlow分布式計(jì)算給了我們另一個(gè)靈感。TensorFlow分布式的版本允許client、master、worker在不同機(jī)器的不同進(jìn)程中，同時(shí)由集群調(diào)度系統(tǒng)統(tǒng)一管理各項(xiàng)任務(wù)。

圖：TensorFlow分布式版本的示例

那么，我們是否能將各種模型、腳本分發(fā)在不同機(jī)器的不同進(jìn)程中呢？答案是可以的。至于性能還能提升多少？盡請(qǐng)期待！

當(dāng)然，一套完善的風(fēng)控平臺(tái)不只包含決策引擎，而是由指標(biāo)計(jì)算、決策引擎、邏輯編排等系統(tǒng)共同構(gòu)成。如大家需要，可繼續(xù)分享，歡迎多多交流！

圖：風(fēng)控平臺(tái)基本功能及產(chǎn)品設(shè)定

作者：丸子控?，某互金公司風(fēng)控平臺(tái)的產(chǎn)品經(jīng)理一枚。

本文由 @丸子控? 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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