润楼数科发布AI+大数据驱动的智能决策引擎V2.0

随着线上业务量暴增，以及机构外部风险和黑产组织的持续演变，传统风控系统难以做到有效识别，传统决策引擎依赖专家经验难以支撑海量数据实时决策，运营效率低，决策效果差，无法实现风险浓度量化和精细化研判。传统风控系统亟待变革和升级。大数据、人工智能、量化评估、智能运营等新兴技术正在成为智能风控系统建设的核心。

决策引擎是风控系统的大脑，承载着风控策略编排和计算的任务，对决策的耗时与精度有着严格的要求，同时对数据源成本也有一定程度的考量。福建润楼数字科技有限公司（以下简称“润楼数科”）自主研发的基于AI+大数据驱动的智能决策引擎V2.0，通过专家规则与机器学习模型的有效结合，基于海量数据，实现了秒级实时风控决策，可有效识别风险客户，拦截欺诈风险，已为自营业务及众多外部合作机构提供了全方位的智能风控服务，累计为百万级底层客户、数十亿资金提供风险识别服务，为资金安全、业务发展保驾护航。

润楼智能决策引擎2.0采用业界领先的AI+大数据驱动的技术架构，由数据平台、规则引擎、AI模型引擎和策略引擎四大组件构成，技术上全部为自主研发，具有微服务、分布式、容器化、支持云原生等特点，提供主动式防御和智能化运营的全生命周期风控闭环服务。通过专家经验与人工智能相结合，针对不同业务场景，提供消费信贷风控、汽车金融风控两大解决方案，当贷款申请人在资产方平台提交申请后，润楼智能决策引擎通过贷前决策流，经内部自由黑名单数据匹配、合规准入判断、结合外部三方数据进行层层审核，有效规避欺诈风险，并通过评分模型对申请人的信用进行评分，有效拦截风险客户。

数据平台：实现三方征信数据的统一接入和统一管理，并支持通过页面配置的方式实现特征变量的解析提取，为风控规则、AI模型提供数据服务；

规则引擎：支持页面配置化的方式实现风控规则的配置，通过规则引擎可实现风控规则的解析执行，降低使用者的技术门槛，风险、业务亦可通过页面完成风控规则配置；

AI模型引擎：实现风险评分模型等AI模型的统一接入和管理，实现AI模型的一键部署和一键发布，采用业界最先进的容器化部署方式，生成模型预估服务，实现AI模型的调用。

策略引擎：支持规则、AI模型的策略编排，通过页面操作即可对规则和模型进行组合，构建风控策略。并支持A/B Test、陪跑策略等多种策略模式。

润楼智能决策引擎将不断优化提升用户体验，降低用户使用门槛，使得业务、风险人员可以在系统中快速完成风控规则、风控策略的配置，提升风控策略的迭代效率。

同时将在数据、决策、分析三个方面攻克关键技术，不断优化系统性能，缩短决策执行时间，提升风控决策效果。