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企業決策引擎平台項目天翼電子商務有限公司（以下簡稱「翼支付」）是中國電信集團的成員企業，中國電信旗下唯一的互聯網金融平台，國內首家電信運營商支付公司，中國人民銀行核准的第三方支付機構。

作為進軍金融科技從事新業態的央企子公司，是兼具「金融、電信、互聯網」 特點的國家高新技術企業。公司關注5G建設、運營過程中的金融服務需求，拓展傳統供應鏈金融、保險等相關金融配套服務。2020年翼支付個賬交易達到3943億元；全年累計交易額達11075億元；月均活躍用戶數5249萬戶；合作商家超800萬戶。中國電信集團轉型3.0戰略，提出建設「五大生態圈」，其中 「互聯網金融生態圈」以翼支付為核心構建。

案例概述

1. 場景兼容：實現一站式可視化決策策略配置，通俗易操作界面降低策略配置門檻

2. 數據集成：實現實時、離線、接口變量融合使用，打破數據隔離，實現不同業務域下數據互通

3. 人工智能：與人工智能模型平台互通，支持模型實時推斷

4. 自動決策：開創性的使用流計算技術實現自動決策能力，無需主動調用即可自動輸出決策結果，方便多使用方同時使用

5. 資源隔離：根據業務場景劃分資源域，實現資源隔離下的決策運行，為不同策略提供最合適的硬件資源，提升資源利用率

6. 運營閉環：策略全生命周期管理，策略運行效果實時監控

案例突破性：

1. 效率提升：一站式策略配置集成複雜策略配置方法，將策略上線時長由2周以上縮短至分鐘級

2. 變量豐富：變量中心整合實時、離線、接口變量上千個，統一提供決策使用。

3. 精準智能：打通建模平台，引入人工智能模型輔助提升決策效果

4. 自動觸發：可使用流數據作為策略觸發源實時自動觸發決策

5. 性能高效：可在毫秒級輸出決策結果，滿足金融風控場景需求

6. 統一標準：在原有開源drools組件上封裝標準統一接口，大大降低使用成本，降低系統耦合。

貢獻和影響：平台已為「翼支付」微貸風控平台、精準營銷平台、營銷自助平台提供決策能力

可推廣性：決策引擎平台與其它系統依賴較低，可進行獨立產品化推廣，並提供統一標準的接口，方便快速對接使用。

技術要點

行業痛點

面對不斷增長的業務申請和複雜的業務需求，傳統的通過硬代碼維護策略的方式已經無法滿足，金融公司需要對信貸審批、交易反欺詐、合規審查、用戶分群等業務需求做出更快的響應，以提高行業競爭力。企業決策引擎賦能業務專家將複雜的業務邏輯從代碼中抽離出來，通過可視化的界面進行管理，極大的提升業務策略的維護效率，加速業務策略上線。

公司痛點

決策引擎已經在各行業中使用廣泛，一套高效、易用的決策系統，可以極大地提高業務的效率，避免不必要的損失。平台建設前，我司的業務發展面臨着如下問題：

1. 數據實時性低：決策所依據的數據源以T+1數據為主，缺乏實時性，難以滿足對實時性要求較高的使用場景。

2. 決策配置方式單一：僅支持單層規則配置形式，對於複雜的決策規則難以配置、維護。

3. 上線周期較長：上線新策略需要經過大量的需求溝通、口徑確定、開發測試及發版上線，周期較長。

4. 缺乏監控回溯：對於已上線的決策策略缺乏有效的監控手段，對於決策效果難以評估回溯。

解決思路

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搭建企業決策引擎平台，提供以下功能模塊：

1. 搭建策略管理模塊：實現對決策策略的新增、修改、上/下線、刪除全生命周期管理。通過多樣的規則配置編排形式，實現對業務需求的決策支持。

2. 搭建決策監控模塊：實現對已上線策略的運行狀態的實時監控，同時支持對每次的決策判斷的輸入、輸出、判斷過程進行回溯，方便業務人員對策略運行效果進行監控，從而對策略進行迭代優化。

3. 搭建開發中心模塊：實現對策略的測試運行，實時結果反饋，支持

產品成果

平台已成為公司數智中台核心產品，將公司長期沉澱的數據資產以平台化的形式向業務平台進行輸出。主要成效如下：

1. 提供2000+實時、離線、接口變量統一配置使用，提供公共變量池供多業務部門共享，減少變量重複開發,

2. 對接精準營銷平台，提供實時營銷能力，基於用戶實時行為進行用戶實時觸達，提高用戶粘性，增強用戶體驗，較傳統離線營銷場景轉化率平均提高78%，實現降本增效。

3. 對接微貸風控平台，為信貸授信場景提供決策支持，上線600+決策策略，貢獻放貸額35億

4. 對接營銷自助平台，提供用戶分群策略，輔助營銷活動進行用戶准入、用戶分群校驗

技術成果

該平台基於drools開源決策組件、Redis/Hbase等存儲組件、Spark/Flink實時流框架，自研web層功能搭建而成。

主要技術成果如下：

1. 實現高並發下毫秒級決策結果輸出，最快可在10ms內返回決策結果，滿足金融、支付行業風控響應需求

2. 流計算吞吐量可達200萬/秒，實現高數據量下的實時計算輸出。

3. 實現不同策略使用場景的資源隔離，保障使用合適的物理資源運行合適的策略，降低策略之間的資源依賴影響

4. 全年重大生產事故為0（因系統故障導致單次超過300W以上資損或者單次300人次以上C端客戶投訴）

5. 系統可用性服務質量不低於99.9%

突破性及創新性

本平台基於較為成熟、先進的技術框架進行開發，但是在行業一般的使用基礎上進行了創造性的改進與優化，主要體現在以下幾個方面：

1. 目前行業中普遍使用drools開源規則引擎搭建決策平台，平台與drools功能高度耦合、依賴，對於開發、運維需要對drools較為熟練才可使用，本平台創新式的對drools引擎進行二次封裝，生成標準統一的的API接口，開發只需按照接口文檔填寫接口相關參數即可快速配置策略，無需了解底層邏輯

2. 由於對決策引擎進行二次封裝，降低了使用層對引擎的耦合，隨着決策引擎不斷的更新換代，只需對封裝層進行更新，使用層無任何感知。

3.創造性的將決策引擎與流計算相結合，將原本被動執行的策略升級為可主動自動執行，再次降低使用成本、複雜度。

4. 解除策略觸發與策略輸出之間的綁定關係，增加時間維度限制，使得策略可以按照用戶期望時間間隔延遲決策，滿足對時間維度有特殊要求的業務場景。

主要技術指標

1000TPS並發下，包含5個規則20個變量決策耗時10ms內，超時率在1%以內。

應用前景

平台可以在信貸風控、支付風控、營銷推薦、合規審計等場景進行廣泛應用，同時由於平台提供了一套標準的決策配置接口，可直接嵌入已有平台進行使用，大大降低了對其他平台的侵入式改造。

對於缺乏研發技術的小微企業，通用易懂的配置接口也可助力小微企業在業務開展上提供更加豐富、便捷的能力。

長遠來看，自動化決策、智能化決策為主要發展方向，尤其對於大型企業存在大量複雜的流程過程管控，均可通過決策引擎平台實現自動化決策運營，降低決策風險。

經濟社會效益：

1. 發展5G權益用戶數貢獻率不低於10%

2. 為客戶端登錄用戶數(直接轉化)貢獻率不低於25%

3. 為財富AUM (資產管理規模)大於5萬的新增用戶數貢獻不低於5 萬戶, 收入不低於 3000萬

4. 貢獻信貸放貸額不低於35億

5. 為行業培養10名決策引擎相關核心開發人員，培養10名精通流計算框架開發人員。