如何搭建风控规则引擎？
两位写的都没错，我认为数据应被更为重视，再好的模型、决策引擎，碰到垃圾数据也是白搭。从风控的角度来讲，要搞好数据，至少还要做好两件事情： 一是外部数据征信数据源的管理，数据源都是不靠谱的，哪一天断了，怎么保证风控模型还能正常运行？这不仅需要对数据源进行多路主备线管理，还要能自动、实时切换，保证高可用性；还要保证风控模型的容错性，一旦某个数据源停用，是否有备用模型可用？缺失某项数据源，模型对用户的区分度会下降多少，规则与评分策略能否同步调整？这些都是需要考虑的问题。 二是如何保证数据质量？以通话详单为例，不同运营商对于“漫游”的定义，是否一致，在进入决策引擎之前，是否清洗成了标准的格式？如果遇到了非标准数据，决策引擎是使用还是丢弃还是相对降低该数据作为决策因子的重要性？数据质量短期如何提升，长期如何保证？ 至于决策引擎，自建系统我不推荐，开源软件有drools，不过drools更多只是规则引擎，有些场景不能实现；决策引擎的市场成熟产品有FICO Blaze Advisory和Experian SMG3，肯定比自建系统要快，节省人力。我们公司采购的是Sparkling Logic，相当于Blaze的升级版，也不贵。