【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，特别是涉及一种实时智能业务决策方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、在金融业务领域，风险控制（简称风控）是确保业务稳健运行的关键环节。风控系统的核心任务是实时监控交易活动，识别潜在的风险点，并迅速作出反应以防止损失。这要求风控系统具备毫秒级的反应能力，以处理高并发的交易请求，并在极短的时间内做出精准的决策。
2、风控系统面临的挑战在于，它必须处理来自不同业务场景的复杂数据。例如，在证券交易、信贷审批、反欺诈检测、薅羊毛等场景中，风控系统需要分析大量的交易记录、用户行为数据、市场动态等。这些数据不仅包括实时生成的交易数据，还可能涉及历史数据、第三方数据源以及内部生成的中间态指标。
3、决策引擎作为风控系统的核心，需要高效地处理这些数据。然而，传统的决策引擎在面对多规则、多指标的复杂决策时，往往采取一次性加载所有可能用到的指标的方法。这种方法虽然能够确保决策的全面性，但同时也带来了高昂的计算成本和时间延迟。在实际应用中，并非所有加载的指标都会被用到，这不仅造成了资源浪费，也影响了决策的效率。
4、因此，如何在保证风控决策全面性的同时，优化不同业务场景下各类指标的加载和处理策略，提高决策效率并降低成本，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种实时智能业务决策方法、装置、设备及介质，可以使得决策的过程无需加载全部决策指标，能够极大地加快决策的速度，提高决策的性能并降低成本，同时保证了风控决
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种实时智能业务决策方法，应用于风控系统的决策引擎，所述方法包括：
3、在风控系统监控交易活动时，接收所述交易活动中待决策业务下的至少一条决策规则；所述决策规则包含不同类型的决策指标；所述决策指标为外部数据类指标，中间态指标或字段指标；所述外部数据类指标为依据所述交易活动中的字段信息调用外部数据而获取的结果；所述中间态指标为依据所述交易活动中的字段信息缓存查询到的结果；所述字段指标为所述交易活动的基本信息；
4、选择所述决策规则中同一类型的决策指标来组成对应的决策条件；
5、解析各决策条件，确定各决策条件之间的逻辑关系；
6、根据决策指标的获取成本以及各决策条件之间的逻辑关系，生成所述决策规则的决策拓扑图；
7、利用所述决策拓扑图对所述决策规则进行实时智能决策，输出所述交易活动中待决策业务对应的决策结果。
8、第一方面，在本专利技术提供的上述实时智能业务决策方法中，选择所述决策规则中同一类型的决策指标来组成对应的决策条件，包括：
9、选择所述决策规则中的外部数据类指标，组成至少一个对应外部数据类指标的第一决策条件；
10、选择所述决策规则中的中间态指标，组成至少一个对应中间态指标的第二决策条件；
11、选择所述决策规则中的字段指标，组成至少一个对应字段指标的第三决策条件；
12、对应地，确定各决策条件之间的逻辑关系，包括：
13、根据所述第一决策条件，所述第二决策条件和所述第三决策条件的解析结果，利用且或非的运算法则，确定所述第一决策条件，所述第二决策条件和所述第三决策条件之间的逻辑关系。
14、另一方面，在本专利技术提供的上述实时智能业务决策方法中，根据决策指标的获取成本以及各决策条件之间的逻辑关系，生成所述决策规则的决策拓扑图，包括：
15、利用不同类型的决策指标的获取成本，对组成的各决策条件进行排序；
16、将各决策条件的排序结果结合各决策条件之间的逻辑关系，生成所述决策规则的决策拓扑图。
17、另一方面，在本专利技术提供的上述实时智能业务决策方法中，利用不同类型的决策指标的获取成本，对组成的各决策条件进行排序，包括：
18、将字段指标对应的决策条件排在首位，将中间态指标对应的决策条件排在中间位，将外部数据类指标对应的决策条件排在末位；
19、对应地，在生成所述决策拓扑图的过程中，包括：
20、将各决策条件按照各决策条件的排序结果中的先后位置依次配置在所述决策拓扑图的各节点中；
21、当各决策条件之间的逻辑关系仅为且时，则采用一条决策链路生成所述决策拓扑图；
22、当各决策条件之间的逻辑关系包含或时，则采用多条决策链路生成所述决策拓扑图；决策链路的条数与或的个数相同；
23、当各决策条件之间的逻辑关系包含非时，则将含非的逻辑的决策条件直接携带非的逻辑生成所述决策拓扑图。
24、另一方面，在本专利技术提供的上述实时智能业务决策方法中，利用所述决策拓扑图对所述决策规则进行实时智能决策，包括：
25、若所述决策拓扑图仅为一条决策链路，则获取当前决策条件的运行结果；
26、判断当前决策条件的运行结果是否为假；
27、若是，则直接判定所述决策规则未被触发；
28、若否，则继续获取下一决策条件的运行结果并进行判断；
29、直至所有的决策条件的运行结果均为真，则判定所述决策规则被触发。
30、另一方面，在本专利技术提供的上述实时智能业务决策方法中，利用所述决策拓扑图对所述决策规则进行实时智能决策，包括：
31、若所述决策拓扑图为多条决策链路，则获取当前决策链路上的决策条件的运行结果；
32、判断当前决策链路上的决策条件的运行结果是否为假；
33、若是，则直接判定所述决策规则未被触发；
34、若否，则继续获取其他决策链路上的决策条件的运行结果并进行判断；
35、直至所有的决策链路上的决策条件的运行结果均为真，则判定所述决策规则被触发。
36、另一方面，在本专利技术提供的上述实时智能业务决策方法中，利用所述决策拓扑图对所述决策规则进行实时智能决策，包括：
37、当多个所述决策规则中具有相同的决策条件时，获取相同的决策条件的运行结果；
38、判断相同的决策条件的运行结果是否为假；
39、若是，则直接判定多个所述决策规则均未被触发；
40、若否，则按照除了相同的决策条件之外的其他决策条件中决策指标的获取成本，确定其他决策条件的运行顺序。
41、为了解决上述技术问题，本专利技术还提供一种实时智能业务决策装置，应用于风控系统的决策引擎，所述装置包括：
42、规则接收模块，用于在风控系统监控交易活动时，接收所述交易活动中待决策业务下的至少一条决策规则；所述决策规则包含不同类型的决策指标；所述决策指标为外部数据类指标，中间态指标或字段指标；所述外部数据类指标为依据所述交易活动中的字段信息调用外部数据而获取的结果；所述中间态指标为依据所述交易活动中的字段信息缓存查询到的结果；所述字段指标为所述交易活动的基本信息；
43、条件组成模块，用于选择所述决策本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种实时智能业务决策方法，其特征在于，应用于风控系统的决策引擎，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的实时智能业务决策方法，其特征在于，选择所述决策规则中同一类型的决策指标来组成对应的决策条件，包括：
3.根据权利要求1所述的实时智能业务决策方法，其特征在于，根据决策指标的获取成本以及各决策条件之间的逻辑关系，生成所述决策规则的决策拓扑图，包括：
4.根据权利要求3所述的实时智能业务决策方法，其特征在于，利用不同类型的决策指标的获取成本，对组成的各决策条件进行排序，包括：
5.根据权利要求4所述的实时智能业务决策方法，其特征在于，利用所述决策拓扑图对所述决策规则进行实时智能决策，包括：
6.根据权利要求4所述的实时智能业务决策方法，其特征在于，利用所述决策拓扑图对所述决策规则进行实时智能决策，包括：
7.根据权利要求4所述的实时智能业务决策方法，其特征在于，利用所述决策拓扑图对所述决策规则进行实时智能决策，包括：
8.一种实时智能业务决策装置，其特征在于，应用于风控系统的决策引擎，所述装置包
9.一种实时智能业务决策设备，其特征在于，所述设备包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的实时智能业务决策方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种实时智能业务决策方法，其特征在于，应用于风控系统的决策引擎，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的实时智能业务决策方法，其特征在于，选择所述决策规则中同一类型的决策指标来组成对应的决策条件，包括：
3.根据权利要求1所述的实时智能业务决策方法，其特征在于，根据决策指标的获取成本以及各决策条件之间的逻辑关系，生成所述决策规则的决策拓扑图，包括：
4.根据权利要求3所述的实时智能业务决策方法，其特征在于，利用不同类型的决策指标的获取成本，对组成的各决策条件进行排序，包括：
5.根据权利要求4所述的实时智能业务决策方法，其特征在于，利用所述决策拓扑图对所述决策规则进行实...
【专利技术属性】
技术研发人员：王新宇，王新根，王刚，陈伟，鲁萍，
申请(专利权)人：浙江邦盛科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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