在业务系统中，做好风控有利于保证业务的正常进行。作者总结了一份设计业务风控引擎的思路，希望对你有所帮助。

关于业务风控系统产品设计思路的文章相对较少；

我想这就是这篇文章的价值所在，为大家提供一份设计业务风控引擎的思路。

一、产品定义

风控引擎旨在提供一个综合的业务过程风险管理系统，包括监控、检测、预警和决策功能。

1.1 为什么设计成系统？

首先，这有助于将其与业务流程解耦。

其次，在不同的业务流程节点或阶段以及企业运营管理准则变动时，对风险控制的要求也会相应变化；如果系统的可扩展性不高，后期的开发维护成本也会增加。

二、架构概述

2.1 数据接口

从外部系统采集数据，进行数据清理和预处理，确保数据的质量和一致性；

需要支持多种数据接口，提供数据清理和处理的算法，以此确保数据准确、可靠。

2.2 规则引擎

支持用户定义业务规则，将业务规则解析为可执行的程序逻辑；

引入灵活的规则解析引擎，支持多种条件判断和逻辑运算，需要具备版本控制和实时更新的机制。

2.3 风险决策和评估

结合关键指标，设定阈值和基准值，提供实时风险检测服务；

基于规则以及关键指标，对业务流程进行实时风险评估。

2.4 数据化决策工具

利用规则引擎、决策模型输出风险检测结果，为企业提供数据驱动的决策支持；

帮助用户作出明智的风险决策。

2.5 案例

①产品架构

以货运平台为例，如下图；

拆分业务域和风控域，以提高业务系统的独立性。

同时，确保风控系统具备灵活、可维护性，使其适用于多类业务的特点。

风控系统与业务系统相分离；

通过数据接口实现与业务系统完成数据交互；

核心要素包括：规则引擎、风险评估、风险决策和预警模型，以及数据分析模块。

②运行逻辑

三、功能设计

3.1 风险熔断机制

出于减少人工审核工作量，降低人工成本；其次降低开发和维护成本的考量。

对于业务系统中的风险因素，需要评估其对业务的影响程度和风控措施变更的频繁程度；

影响程度大的风险因子或者不需要频繁变更的风控策略，可以考虑将其判断和阻断逻辑纳入业务逻辑中。

3.2 风控API

数据接口模块负责与外部系统进行数据集成，根据相关风险规则获取必要的业务数据；

解析业务数据，将数据进行清洗和计算，将各个业务的数据按照风控系统内部标准化进行转换；

保证数据与规则、阈值、基准值等保持一致性。

3.3 规则引擎

用户可以通过图形界面轻松配置风险规则，包括条件、动作和优先级；

实时预览功能，用户可以查看配置规则的实际效果。

①配置规则

②规则库

3.4 决策模型

结合规则引擎，实时对业务流程进行风险评估，确保客户能够及时发现潜在风险。

检测业务系统的特征指标时，完成通用风险规则检测与决策后，风控引擎会根据黑白名单中的实体进行风险评估和决策。

例如：

当用户发起某项活动（如登录、交易等）时，风控引擎会检查其是否在黑名单中；如果存在，则可能会拒绝该活动或采取其他限制措施；

同样，如果用户在白名单中，则可能会享有更高的信任度和更宽松的限制，使其活动受到较少的干扰或限制。

①决策树

决策树模块负责集成和执行决策树模型，通过对特征指标进行分析和判断，生成最终的决策结果。

②白名单

白名单包含了被认定为低风险或可信任的用户。

当用户被列入白名单时，风控引擎会对其提高信任并使用户获得更高的信任度和更宽松的限制，使其活动受到较少的干扰或限制。

③黑名单

黑名单包含了被认定为高风险或不信任的用户。

当某个用户被列入黑名单时，风控引擎会对其进行特别的监控或限制其活动。

3.5 风险审批

风险审批管理的主要目的是对可能存在的高风险操作或异常情况进行人工审查和决策，以保障系统的安全性、灵活性及合规性。

四、识别风险的思路

在建立风险引擎之前，有必要梳理业务流程和风控场景，去识别业务运营和管理过程中的潜在风险项。

4.1 梳理业务流程

①流程图分析

使用流程图梳理业务流程，标识关键的业务节点和步骤；

例如：在分析物流业务时，可以创建一个物流流程图，从订单生成到交货的整个流程，明确各个节点的操作。

②业务用例分析

通过业务用例分析来识别系统中的各个业务用例，从而理解业务场景和流程；

例如：分析货运交易时，可以考虑建立“货主发起托运请求”、“司机确认承运”等用例，以此理解业务过程。

4.2 分析潜在风险

步骤1：根据业务流程图，评估可能出现的风险项或不确定性因素；

步骤2：基于业务用例分析，识别可能存在的异常情况；

步骤3：评估潜在风险点的影响和可能性；

4.3 制定关键指标

①确定关键指标

确定与业务流程相关的关键指标，用于度量业务健康状态；

例如：在物流业务中，关键指标可能包括交货时间，库存周转率等。

②指定阈值和基准值

为每个关键指标制定阈值和基准值，用于识别异常情况；

例如：快递交货时间的行业平均值为3天，可将阈值设置为4天，超过4天则视为存在潜在风险。

4.4 案例

以货运平台为例，如下图；

通过梳理业务流程，结合各流程中存在的不确定性因素，找出潜在的风险项；

根据风险项制定风险监控及分析的触发点。

通过头脑风暴找出业务流程中存在的风险因素，再评估风险因素对业务的影响程度和可能性，以此确认风险指标；再根据风险指标制定风险阈值、审核策略。

五、写在最后

欢迎有相关实践经验的朋友看完文章后，一起讨论、学习。