編輯導(dǎo)語：如今很多企業(yè)都開始建立SaaS服務(wù)平臺，在SaaS平臺中我們會用到智能風(fēng)控決策引擎的一些設(shè)計策略；本系列是作者基于他們的SaaS平臺建設(shè)的一個復(fù)盤總結(jié)文章，本文主要介紹了中臺設(shè)計策略中的設(shè)計原則、業(yè)務(wù)解構(gòu)、服務(wù)抽象，我們一起來看一下。

本系列分享是基于我們SaaS平臺建設(shè)中因業(yè)務(wù)需要在智能風(fēng)控引擎方向的產(chǎn)品設(shè)計、研發(fā)建設(shè)及系統(tǒng)落地中踩過的坑，以及持續(xù)迭代中的業(yè)務(wù)思考和產(chǎn)品處理策略的復(fù)盤總結(jié)，進(jìn)而幫助大家達(dá)到以下內(nèi)容。

1）澄清風(fēng)控系統(tǒng)的相關(guān)術(shù)語概念、底層原理，概念理清了，原理明白了，我們的知識圖譜就建立起來，知識圖譜有了，我們對風(fēng)控系統(tǒng)的很多未知和疑慮也就蕩然無存。

2）掌握智能風(fēng)控的業(yè)務(wù)鏈路、業(yè)務(wù)解構(gòu)、設(shè)計原則、設(shè)計策略、架構(gòu)設(shè)計、迭代建設(shè)策略等；結(jié)合一些具有代表意義的實(shí)踐case（采坑、填坑打怪之路），縱向上分別從“貸前-貸中-貸后”和“準(zhǔn)入-反欺詐攔截-信用評分-信用定價-資產(chǎn)定價-利率定價-電核-放款-貸后風(fēng)險預(yù)警”兩個角度向大家分享智能風(fēng)控決策引擎中后臺的建設(shè)經(jīng)驗。

橫向上從指標(biāo)設(shè)計、規(guī)則設(shè)計、流程設(shè)計、策略設(shè)計、計費(fèi)策略設(shè)計、用戶授權(quán)設(shè)計、數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計等場景進(jìn)行服務(wù)抽象；幫助大家吃透智能風(fēng)控中后臺的產(chǎn)品設(shè)計、研發(fā)建設(shè)、迭代演進(jìn)知識體系，從而實(shí)務(wù)中少走彎路或不走彎路。

3）延展思維：傳統(tǒng)的風(fēng)控模型主要是告訴你是否能放行，我們的設(shè)計策略則是除了“申請A時告訴你A是否可行”還需要做到“告訴你，A不行還有B、C、D業(yè)務(wù)可行”；智能風(fēng)控系統(tǒng)與我們的業(yè)務(wù)推薦系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)、信審系統(tǒng)無縫連接。

4）具備從0到1的“需求挖掘、業(yè)務(wù)抽象、前后端及中后臺產(chǎn)品的整體考量及設(shè)計能力”，并能將這種優(yōu)秀的產(chǎn)品基本功變成自己的慣性從業(yè)能力；方法論相通，空降到任何以個項目上都可快速上手并成為該領(lǐng)域的產(chǎn)品專家、賦能業(yè)務(wù)前行。

閱讀對象：從事互金行業(yè)的運(yùn)營人員、風(fēng)控人員、貸后管理人員、產(chǎn)品經(jīng)理、架構(gòu)師。

一、開篇三問

1. 優(yōu)秀的對手在哪里？

“命中率高、誤殺率低”是考量一個風(fēng)控決策引擎是否有價值的核心指標(biāo)，業(yè)內(nèi)做風(fēng)控的頭部玩家基本都能做到這一點(diǎn)，不足為奇。

因為這些頭部玩家是基于海量數(shù)據(jù)（陽光手段、非陽光手段獲取的），一般的互金平臺或正規(guī)金融公司限于數(shù)據(jù)獲取的能力（財力、人力、持續(xù)投入和法規(guī)的敬畏），在數(shù)據(jù)儲備方面必然落后于螞蟻、同盾、百融、天機(jī)等獨(dú)立玩家。

2. 我們的錨究竟要設(shè)在哪里？

作為科技金融眾多中小玩家，采用大數(shù)據(jù)做風(fēng)控、自動化批貸是一個必然命題；然而很多互金平臺甚至所接觸的銀行、信托等合作機(jī)構(gòu)依舊采用地球上最原始的方案，采購進(jìn)行大數(shù)據(jù)風(fēng)控；做的好的是API自動對接，做的差的是登錄商戶后臺人工查詢。

此外，業(yè)務(wù)不同，批貸控制條件不同，直接采用第三方大數(shù)據(jù)評測結(jié)果只能告訴這個用戶有多大的風(fēng)險無法做出是否要放貸、放多少款定多高利率合適——這是因為風(fēng)控數(shù)據(jù)廠商不了解業(yè)務(wù)無法深度涉足；譬如信用貸、車抵貸、房抵貸三個完全不同的業(yè)務(wù)，信貸模型不一樣。

前者可控性差追求高可靠用戶，業(yè)務(wù)特點(diǎn)是：優(yōu)質(zhì)用戶（征信無瑕疵）、低額度（5萬以內(nèi)）、高利率（踩著國家線走）、短時間（最長一年，多為1個月周轉(zhuǎn)）、流程簡（秒批）；后者的業(yè)務(wù)特點(diǎn)是：資質(zhì)有瑕疵、額度大（10萬起）、利率低（12%左右）、附加收費(fèi)多（擔(dān)保費(fèi)、保險費(fèi)、服務(wù)費(fèi)等）、流程多（下戶、抵押、公證、擔(dān)保等）。

而且，我們的機(jī)構(gòu)不像傳統(tǒng)金融或傳統(tǒng)科技金融，只做自己的資金業(yè)務(wù)，而是類似“淘寶”的一個B2C撮合業(yè)務(wù)，公司談不同的資金合作方給用戶提供不同尺度的資金方案；這就決定我們不能像傳統(tǒng)風(fēng)控引擎因為風(fēng)控系統(tǒng)對用戶申請“業(yè)務(wù)A”被風(fēng)控拒絕而直接將客戶PASS；還需要基于平臺接入的“其它資金通道”向用戶推薦最合適的“資金業(yè)務(wù)”，風(fēng)控系統(tǒng)不能簡單的回答“YES or NO”,更需Recommendation；智能風(fēng)控系統(tǒng)需要與我們SaaS平臺的推薦系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)、信審系統(tǒng)無縫連接，不是做業(yè)務(wù)的剎車器而是做業(yè)務(wù)的離合器。

此外，付費(fèi)調(diào)用第三方API只做簡單的查詢和決策，而不對獲取的“元數(shù)據(jù)做加工入庫處理再利用”將極大的降低數(shù)據(jù)的復(fù)用價值，這不是一個有情懷的產(chǎn)品經(jīng)理的應(yīng)有的行事方式。

基于我們的業(yè)務(wù)現(xiàn)狀，風(fēng)控只是業(yè)務(wù)中的一環(huán)，在有限財力、有限人力如何設(shè)計、落地一款“低成本、高可用、自進(jìn)化、智能決策的風(fēng)控引擎”是我們的產(chǎn)品明線。

基于我們的SaaS演進(jìn)戰(zhàn)略、初期內(nèi)部業(yè)務(wù)用、孵化成功后平滑支持外部調(diào)用，將外采數(shù)據(jù)成本平滑對沖掉是我們的暗線。

3. 你打算怎么做？

基于我們的客觀現(xiàn)況，借鑒行業(yè)主流做法，我們梳理如下幾個設(shè)計原則，整個智能風(fēng)控決策引擎建設(shè)將圍繞幾個原則進(jìn)行迭代演進(jìn)、邊行進(jìn)邊射擊的策略進(jìn)行落地：

1）不可漏殺：自己沒有的，外采第三方。

2）自動式梯度查詢：多級串行準(zhǔn)入規(guī)則，上一級命中“絕對禁止”規(guī)則，自動終止流程。

3）人機(jī)耦合：命中“相對禁止”時，自動觸發(fā)人工審批機(jī)制，智能風(fēng)控走完后送審人工信審進(jìn)行分級審批。

4）成本節(jié)流內(nèi)控：先查自有數(shù)據(jù)源，自有數(shù)據(jù)源無數(shù)據(jù)時再轉(zhuǎn)發(fā)查詢第三方數(shù)據(jù)。

5）成本開源內(nèi)控：查詢第三方數(shù)據(jù)后自動更新我方自有數(shù)據(jù)源。

6）有損查詢：針對每個指標(biāo)配置自有數(shù)據(jù)源的初審時效性（15天）、終審時效性（1天）參數(shù)，也即自有數(shù)據(jù)源的更新時差在初審時差內(nèi)直接放行，譬如“批貸場景我方的司法引擎、公安刑事案件引擎、車輛維修事故引擎、查詢安全后則不再查詢第三方數(shù)據(jù)源”；但在平臺放款節(jié)點(diǎn)，則取終審時效性，依舊跳過第三方，否則再強(qiáng)制查詢第三方。

7）可配置：所有規(guī)則的條件參數(shù)、所有流程的條件參數(shù)可配置，無需動用研發(fā)修改。

8）可審計：生產(chǎn)環(huán)境任意運(yùn)營參數(shù)調(diào)整都需要審批通過后方可放行、歷史版本可追溯。

9）可透視：當(dāng)事人可透視、規(guī)則調(diào)用結(jié)果可透視、案件質(zhì)量可透視。

10）可回朔：由于數(shù)據(jù)量不夠海量、由于機(jī)器算法不絕對自信，我們對所有放款案件進(jìn)行動態(tài)監(jiān)控，回朔批貸指令，為后續(xù)修正算法提供“非常規(guī)數(shù)據(jù)”。

11）可商用：部分指標(biāo)可對外封裝支持外部渠道調(diào)用，部分指標(biāo)只對內(nèi)部使用。

12）隱私與合規(guī)：數(shù)據(jù)獲取上我們采用了三種授權(quán)方式：用戶主動查詢授權(quán)策略、用戶被動查詢授權(quán)策略、商戶保證金線下授權(quán)策略。

13）可擴(kuò)展：這里的擴(kuò)展指的用戶在申請“業(yè)務(wù)A（如招商銀行業(yè)務(wù)）”被風(fēng)控攔截，我們要自動檢測是否符合“業(yè)務(wù)B（農(nóng)商銀行放款）或業(yè)務(wù)C（X信托放款）”是否符合避免將用戶一棒子打死。

14）財務(wù)互通：計費(fèi)引擎與SaaS財務(wù)引擎互通，支持商戶預(yù)付費(fèi)（詳見《金融支付財務(wù)融合業(yè)務(wù)-實(shí)踐分享2：SaaS租戶、資金賬戶、財務(wù)賬套、記賬及對賬系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計》、單次計費(fèi)。

二、需求挖掘、業(yè)務(wù)解構(gòu)

1. 用戶是誰？

客戶維度：上班族、個體工商戶、小企業(yè)主。

用戶維度：運(yùn)營配置人員、風(fēng)控人員、面簽人員、信審人員、電核人員、貸后管理人員、產(chǎn)品經(jīng)理、研發(fā)工程師、財務(wù)人員。

渠道維度：測試使用、自有孵化使用、SaaS商戶使用、公開API市場調(diào)用。

業(yè)務(wù)維度1：消費(fèi)場景、信用貸場景、車抵貸場景、房抵貸場景、供應(yīng)鏈金融場景（不涉及，但須考慮）。

業(yè)務(wù)維度2：自有資金放款、銀行渠道A資金放款、銀行渠道B資金放款、信托渠道C資金放款、小貸渠道D資金放款、P2P平臺E資金放款、典當(dāng)渠道F資金放款。

業(yè)務(wù)維度3：額度測評、信用查詢、進(jìn)件準(zhǔn)入、反欺詐查詢、放款安全自查、貸后動態(tài)預(yù)警。

2. 業(yè)務(wù)解構(gòu)

1）人群解構(gòu)

有哪些人？分別要干什么？如何落實(shí)到系統(tǒng)上？

2）訴求解構(gòu)

老板關(guān)心什么？客戶關(guān)心什么？風(fēng)控關(guān)心什么？信審關(guān)心什么？銷售關(guān)系什么？財務(wù)關(guān)心什么？研發(fā)關(guān)心什么？運(yùn)營關(guān)心什么？

3）術(shù)語解構(gòu)

貸前、貸中、貸后是什么？寬限期、M1、呆賬是什么？黑名單、準(zhǔn)入、欺詐、多頭是什么？指標(biāo)、規(guī)則、規(guī)則集是什么？絕對命中、相對命中、自動批貸、人工批貸是什么？版本、定價決策、引擎、計費(fèi)、數(shù)據(jù)層、特征層、策略層、決策層是什么？路由、配置、參數(shù)又是什么？

上述概念有的是業(yè)務(wù)概念、有的是前臺業(yè)務(wù)概念、有的是中臺業(yè)務(wù)概念、有的是后臺業(yè)務(wù)概念、有的是技術(shù)概念，有的是交差概念，這里不再一一展開講。

如果這里術(shù)語不理清吃透、不深入業(yè)務(wù)一線體驗，將很難設(shè)計出接地氣的系統(tǒng)，因為你顧及了A，可能漏掉了B，當(dāng)把B的補(bǔ)丁打齊時，又出問題C，疲與應(yīng)酬C時，D右迎面撲來；業(yè)務(wù)吃透了，則可運(yùn)籌帷幄、優(yōu)雅有序的梯度布局、迭代演進(jìn)。

4）場景解構(gòu)

消費(fèi)場景、信用貸場景、車抵貸場景、房抵貸場景、供應(yīng)鏈金融場景（不涉及，但須考慮），每個場景都有每個場景的行業(yè)屬性；是每個場景都開發(fā)一遍，還是通過需求挖掘，將叫法不同但可以抽象為同一類的進(jìn)行配置化管理，通過條件及流程設(shè)置來控制不同的業(yè)務(wù)路由呢？

5）主流程解構(gòu)

貸前流程是什么？貸中流程是什么？貸后流程是什么？

何時自動化授信、自動化批貸？何時人工介入審批？何時移交銷售地面跟進(jìn)？

通過上述貸款流程的梳理，我們可以透視整個貸款業(yè)務(wù)所涉及的節(jié)點(diǎn)及各節(jié)點(diǎn)之間的業(yè)務(wù)鏈路關(guān)系；通過梳理業(yè)務(wù)，將自己下沉到業(yè)務(wù)中去，和具體的業(yè)務(wù)操作人員、業(yè)務(wù)管理人員進(jìn)行訪談、去挖掘每個節(jié)點(diǎn)下面更細(xì)的業(yè)務(wù)知識，自上而下透視整個業(yè)務(wù)。

譬如準(zhǔn)入流程是什么？反欺詐流程如何做？黑名單如何維護(hù)？信用評分如何做？資產(chǎn)定價如何做？動態(tài)預(yù)警流程如何做？

例如風(fēng)控崗的人員會告訴我們“XX類型客戶”不能過，“YYY類型客戶”需要增加人工審批，“ZZ客戶額度可以高一點(diǎn)”，如果我們只從風(fēng)控這個方向設(shè)計會把我們框進(jìn)去。

因為銷售崗或業(yè)務(wù)的老大甚至老板某一天會拍拍你的肩膀說，“招商銀行業(yè)務(wù)拒貸的客戶為什么不讓走北京農(nóng)商行、或者咱們的信托通道或者咱們合作的某P2P平臺信托放款呢？”這其實(shí)是要求我們將“業(yè)務(wù)訴求”與“風(fēng)控訴求”整合考慮。

要求我們具有系統(tǒng)思維、要求我們具有很好的抽象能力、要求我們在產(chǎn)品設(shè)計之初應(yīng)當(dāng)極盡可能的做好“架構(gòu)處理”，譬如將上述場景逐級抽象為“風(fēng)控引擎”、“推薦引擎”，而“推薦引擎”與“風(fēng)控引擎”抽象后的共同模型是“規(guī)則引擎”。

通過逐級抽象，我們會發(fā)現(xiàn)看似完全不一樣的需求，其實(shí)可以用同一個模型處理，我們只需在模型中多配置幾個場景參數(shù)即可。

6）子流程解構(gòu)

大的流程只是一個框架指導(dǎo)，具體實(shí)施需要將上述每個節(jié)點(diǎn)進(jìn)一步解構(gòu)，如同俄羅斯套娃，層層嵌套。

下面我抽取幾個典型流程分別同大家分享下：

case1：準(zhǔn)入流程解構(gòu)

準(zhǔn)入流程的關(guān)鍵點(diǎn)不在于準(zhǔn)入規(guī)則、準(zhǔn)入尺度的設(shè)計，因為這些是“準(zhǔn)入引擎”的入門要求。

有想法的產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該重點(diǎn)考慮“性能”與“成本”；“性能”代表“對用戶負(fù)責(zé)”，“成本”代表“對老板負(fù)責(zé)”，成本節(jié)省機(jī)制做好了，這一個功能點(diǎn)一年就能幫老板節(jié)省個幾十萬。

如何提升性能、如何控制成本是考驗產(chǎn)品經(jīng)理整體考慮、系統(tǒng)整合的架構(gòu)設(shè)計能力，上面的“準(zhǔn)入引擎業(yè)務(wù)鏈路圖”設(shè)計原則凝練如下：

• 先調(diào)自有庫再調(diào)用第三方庫（基本上所有的競品都這樣干）；
• 先簡單后復(fù)雜：年齡>行業(yè)>黑名單>司法準(zhǔn)入>刑事準(zhǔn)入>欺詐準(zhǔn)入>逾期行為（差的平臺就一馬平川或順序隨意了）；
• 時間安全線：我方庫中有數(shù)據(jù)要看我方更新庫的時間是否在安全線內(nèi)（絕大多數(shù)平臺無）；
• 粒度要足夠細(xì)：譬如上面2提到的各節(jié)點(diǎn)，每個節(jié)點(diǎn)都有更新時間安全線（彈性可編輯）；
• 割韭菜：只要我們查詢第三方，就增量更新我方庫（每家的更新策略不一樣，能做到及時更新即可）。

case2：評分流程解構(gòu)

評分卡設(shè)計原則及實(shí)務(wù)中的應(yīng)對策略如下：

• 數(shù)據(jù)庫層：粒度足夠細(xì)；
• 數(shù)據(jù)庫層：聚類分組：譬如個人類、家庭類、收入類、負(fù)債類、工作類、行業(yè)類等；
• 策略層1：權(quán)重系數(shù)；
• 策略層2：先自有再第三方數(shù)據(jù)；
• 策略層3：數(shù)據(jù)復(fù)用，查詢第三方時，異步更新我方數(shù)據(jù)；
• 策略層4：分級原則與分值設(shè)計綜合考慮；
• 策略層5：定性與定量雙維度考慮；
• 策略層6：多個三方平臺競賽校正“算法合理性”；
• 策略層7：分場景案件數(shù)據(jù)回朔來校正“算法合理性”。

case3：信用額度引擎-流程解構(gòu)

額度環(huán)節(jié)主要基于信用評分計算，但是不能一刀切，也即張三和李四都是700分，系統(tǒng)給一樣的額度為什么呢？

大家看如下兩個例子：

例1：假如張三的700分，但是“月凈可供”指標(biāo)只有“6000元”，李四“月凈可供”指標(biāo)是“20000元”；兩者的授信額度將會非常大，懶惰的思維模式給一個額度是不可以的。

例2：同樣是張三，但其買手機(jī)的授信和買二手車兩個場景的授信額度也必將不一樣，前者是個小額消費(fèi)金融，后者是個大額汽車金融，兩者所依托的模型不一樣。

那是不是還有其他控制因素呢？這些因素是否和評分卡的因素重疊了呢？這兩個問題是非常考驗產(chǎn)產(chǎn)品經(jīng)理的抽象能力和大復(fù)雜系統(tǒng)架構(gòu)的駕馭能力。

萬變不離其宗，只要我們思路清晰，善于抽象，上述問題可以簡化為兩個模型“評分是一個一刀切的純計量行為，也即他是個尺子”、“約束條件是一個定性的方向性條件，相當(dāng)于變速箱”；基于此我們可以抽象凝練出“額度引擎”的幾個關(guān)鍵設(shè)計原則，如下：

• 對象：人群定權(quán)重；
• 場景：場景定梯度；
• 悲觀修正指標(biāo)：用戶命中我們額度引擎中的悲觀指標(biāo)，在上述1、2額度基礎(chǔ)上下修；
• 樂觀修正指標(biāo)：用戶命中我們額度引擎中的樂觀指標(biāo)，在上述1、2、3額度基礎(chǔ)上上修；
• 資產(chǎn)凈值安全修正指標(biāo)：基于用戶資產(chǎn)凈值（如有）對上述1~4計算額度進(jìn)行安全修正；
• 月供上限安全修正指標(biāo)：基于用戶月凈可支配收入對上述對上述1~5計算額度進(jìn)行安全修正；
• 機(jī)器不是萬能：人群萬變，數(shù)據(jù)源不絕對可靠，工程師的算法絕非完美，產(chǎn)品經(jīng)理永遠(yuǎn)不要相信XX平臺的算法多牛叉；只需相信一點(diǎn)，策略總有遺憾，把主動權(quán)交給司機(jī)（如果額度不理想，支持用戶申請?zhí)犷~進(jìn)入人工審核流程）。

tips：大家可能注意到這個例子中引用了大量新概念“悲觀指標(biāo)”、“樂觀指標(biāo)”、“安全修正”，產(chǎn)品經(jīng)理一定要具備“無中生有（把瑣碎的事情整合為一個有價值的物件）、造概念（高中數(shù)學(xué)中的設(shè)未知數(shù)解函數(shù)）”這種能力；關(guān)于“造概念的產(chǎn)品能力case”可以看下我的《集合理財計劃：資金資產(chǎn)撮合系統(tǒng)、財務(wù)分潤清結(jié)算產(chǎn)品架構(gòu)設(shè)計》這篇文章中有更多關(guān)于這方面的case分享。

case4：押品額度引擎-流程解構(gòu)

case3向大家分享的是信貸場景的信用定價，抵押貸款業(yè)務(wù)場景中，更多的是參考押品進(jìn)行資產(chǎn)定價。

這里不再展開說明，方法論相通，核心要點(diǎn)如下：

• 前端路由攔截：無效房源應(yīng)優(yōu)先做路由攔截，而非查無結(jié)果時再給反饋；
• 成本與場景：弱需場景查自有庫；強(qiáng)需場景查專業(yè)庫（付費(fèi)）；
• 查不中是高概率事件：汽車不斷推出新型號、房產(chǎn)不斷推出新樓盤，第三方查不中是大概率事件；

case5：合規(guī)計費(fèi)流程

風(fēng)險千萬條，合規(guī)第一條；自主開發(fā)大數(shù)據(jù)項目是個極容易進(jìn)監(jiān)獄的行業(yè)，購買三方數(shù)據(jù)也并不是花錢這么簡單；故此無論您的大數(shù)據(jù)平臺是對接第三方還是通過爬蟲自檢，如果產(chǎn)品經(jīng)理在合規(guī)這不下足功夫，將給業(yè)務(wù)和老板挖巨坑。

下面我們通過層層逆推的方式，來向大家分享合規(guī)如何做：

• 監(jiān)管或用戶告我們怎么辦？tips：需有用戶授權(quán)，民事領(lǐng)域，契約做好就是護(hù)身符；
• 用戶怎么授權(quán)的？tips：B端通道還是C端通道？B端高可信商戶，走保證金模式；B端低可信商戶，走用戶授權(quán)模式；C端直接走用戶授權(quán)模式；
• 同一個用戶涉及申請、批貸、電核、放款、貸后、循環(huán)復(fù)借，可能需要多次查，每次都授權(quán)太麻煩。tips：通過“法律文本設(shè)計”+“查詢快照產(chǎn)品封裝”+“操作權(quán)移交使用著”來解決。

case6：案件回朔流程

磨刀不誤砍柴工，通過前述若干場景的case分享，我們廢了九牛二虎之力將風(fēng)控模型設(shè)計好了，研發(fā)吭哧吭哧開發(fā)完了，效果好不好，這個時候需要用數(shù)據(jù)說話；所以“案件回溯”是一個可自學(xué)習(xí)的“風(fēng)控系統(tǒng)”基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，案件回溯系統(tǒng)的設(shè)計要點(diǎn)如下：

• 哪個模型、哪個案件來的（對象）：caseid、userid、ruleid；
• 采集哪些信息（定量）：還款狀態(tài)（當(dāng)前狀態(tài)）、逾期狀態(tài)（歷史狀態(tài)）、ROI數(shù)據(jù)（毛利貢獻(xiàn)）；
• 有什么問題（定性）：偏差區(qū)間計算；
• 問題定位準(zhǔn)不準(zhǔn)（分析）：人工標(biāo)定；
• 模型反驗（推演）；模型的哪些參數(shù)和規(guī)則做調(diào)整可以降低此類事件發(fā)生的概率；

三、服務(wù)抽象、策略設(shè)計

哲學(xué)上講“看山是山、看山不是山、看山還是山”，乍一聽，講這話的人腦子有些毛病，哲學(xué)家凈搞些虛無縹緲的東西。

實(shí)則不然，這句話的白話版本是“透過現(xiàn)象看本質(zhì)”、“表面看著不相同的東西要看他們背后的本質(zhì)是否相同”、“找出共同點(diǎn)”，也即產(chǎn)品經(jīng)理的從業(yè)方法論中的核心能力素養(yǎng)“抽象能力”——一個有素養(yǎng)的產(chǎn)品經(jīng)理要習(xí)慣將原始的事物抽象化，再將抽象的東西具象化的表現(xiàn)出來——抽象其實(shí)是把繁復(fù)的事物用盡可能簡明的方式進(jìn)行闡述。

上節(jié)通過多個case向大家分享如何“解構(gòu)我們的研究對象，完成了對現(xiàn)象的認(rèn)知；但我們的的認(rèn)知不能停留在這個層面，在不斷思考本質(zhì)的過程中我們逐步對研究對象建立一個更加清晰的模型，形成我們對于事物的抽象。

抽象更多是偏向于邏輯表達(dá)，但終須要讓團(tuán)隊聽得懂、讓用戶輕松上手用，考驗的是產(chǎn)品經(jīng)理的另一個能力素養(yǎng)“具象(表達(dá))”。

具象是對抽象的表達(dá)，我們經(jīng)?？梢钥吹揭恍┊a(chǎn)品宣傳“無卡支付”、“會計智能分錄”、“智能支付路由”、“智能風(fēng)控”、“電話AI助理”；但你了解后發(fā)現(xiàn)其實(shí)就是一個“一個參數(shù)”、“一個函數(shù)”、“一個規(guī)則(集)”、“一個工具”、“一個功能”而已。

智能風(fēng)控引擎設(shè)計中我們用到的抽象這些諸如“角色抽象”、“業(yè)務(wù)抽象”、“場景抽象”、“概念抽象”、“規(guī)則抽象”、“模型抽象”也是其它領(lǐng)域中最主流的、最核心的通識方法；通過這些抽象將上述“上節(jié)解構(gòu)”出來五花八門的術(shù)語、概念、場景進(jìn)行統(tǒng)一考量、整體設(shè)計、系統(tǒng)集成，以“最小服務(wù)（可以解耦的功能)”的具象形式進(jìn)行產(chǎn)品落地，進(jìn)而達(dá)到相對的“以不變應(yīng)萬變”的產(chǎn)品設(shè)計目標(biāo)。

case1：規(guī)則配置引擎-服務(wù)抽象-業(yè)務(wù)鏈路圖

上一節(jié)內(nèi)容的業(yè)務(wù)解構(gòu)中的很多規(guī)則都可以抽象為規(guī)則，我們只要把規(guī)則的核心功能點(diǎn)抽象為具體的字段，各個字段之間以規(guī)則的方式進(jìn)行組合，即可滿足業(yè)務(wù)層面的任意場景的任意訴求。

具體到“規(guī)則配置引擎”這個服務(wù)中，經(jīng)過抽象，有如下6個核心概念：

• 變量（誰）：如年齡、如收入、如逾期情況；
• 場景（哪里用）：如消金場景、信貸場景、房抵貸場景、車抵貸場景；
• 條件（如何觸發(fā)）：策略上需支持條件組合、邏輯運(yùn)算；
• 動作（觸發(fā)后果）：需要做哪些動作，如絕對禁止、人工干預(yù)、執(zhí)行評分；
• 收費(fèi)（商業(yè)化考慮）：選配字段；
• API（商業(yè)化、可維護(hù)考慮）：選配字段；

case2：策略配置引擎-服務(wù)抽象-業(yè)務(wù)鏈路圖

規(guī)則服務(wù)抽象是最小粒度的抽象，將多種規(guī)則進(jìn)行集成、組合為“一個個策略”，相當(dāng)于“不同規(guī)格的樂高積木”搭建為“不同的空間的玩具”。

規(guī)則可以單條執(zhí)行，多用于低級判斷或強(qiáng)路由場景中；單條策略多用于高級判斷，多條策略形成的“策略組合”多用與更高級的智能路由判斷或面向業(yè)務(wù)的“完整業(yè)務(wù)鏈路”——如前述中的各個層級的業(yè)務(wù)流程。

具體到“策略配置引擎”這個服務(wù)中，經(jīng)過抽象，有如下5個核心概念：

• 開始：輸入指令；
• 對象：選擇策略；
• 輸出：輸出策略運(yùn)行結(jié)果
• 路由判斷：根據(jù)輸出結(jié)果，選擇下一策略，如此循環(huán)；
• 結(jié)束：輸出最終結(jié)果。

規(guī)則與策略的3個最核心區(qū)別：

• 策略的對象多是規(guī)則、規(guī)則的對象是字段；
• 策略是多個規(guī)則的組合；
• 規(guī)則節(jié)點(diǎn)線程段，策略節(jié)點(diǎn)線程分叉多。

case3：規(guī)則/策略狀態(tài)管理-服務(wù)抽象-業(yè)務(wù)鏈路圖

無論是規(guī)則還是策略，其核心在于自學(xué)習(xí)、隨著數(shù)據(jù)增加、場景的變化、算法都在實(shí)施調(diào)整；這就要求，“服務(wù)抽象”時額外抽象出一個“審計、追朔”的概念，具象到業(yè)務(wù)中也即“變更需要審批”、“歷史快照可回溯”。

不同的抽象表達(dá)方式對研發(fā)下游的開發(fā)理解有著不同的友好度，如何優(yōu)雅的抽象，是高階產(chǎn)品與普通產(chǎn)品的核心能力區(qū)別，下圖與上圖相比，哪個更易閱讀呢？哪個表達(dá)的信息更豐富呢？哪個對具體的產(chǎn)品設(shè)計和編碼設(shè)計更友好呢？

case4：智能風(fēng)控引擎-服務(wù)抽象-整體業(yè)務(wù)鏈路圖

業(yè)務(wù)解構(gòu)上從到小，服務(wù)抽象上從小到，最終我們將若干個抽象出來的子服務(wù)再次抽象，也即上圖的整體技術(shù)業(yè)務(wù)鏈路圖。

前面的“貸前/中/后業(yè)務(wù)流程圖”、“自動批貸授信業(yè)務(wù)流程圖”是一個面向業(yè)務(wù)的語言；上圖是一個面向技術(shù)的語言，通過服務(wù)抽象我們將業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)換為技術(shù)語言。

case5：智能風(fēng)控引擎向快貸SaaS云平臺-整體集成架構(gòu)圖

下圖為快貸SaaS云平臺的整體價格設(shè)計圖，在這里，智能風(fēng)控引擎決策平臺只是一個獨(dú)立的服務(wù)，把這個服務(wù)close掉，整個平臺依托人工審批可以獨(dú)立運(yùn)行。

通過抽象服務(wù)，我們在產(chǎn)品層面將“智能風(fēng)控決策引擎”封裝為一個服務(wù)，即支持內(nèi)部系統(tǒng)調(diào)用，也能對外公開提供接入能力；無他，整個信貸云平臺依托人工審批路由依舊可以完美運(yùn)轉(zhuǎn)。

以上是我們在“智能風(fēng)控決策引擎中后臺”方面的一些設(shè)計思想和實(shí)踐分享，限于篇幅原因，具體的“詞典設(shè)計”、“表結(jié)構(gòu)設(shè)計”、“規(guī)則設(shè)計”、“策略設(shè)計”、“用戶畫像”、“數(shù)據(jù)報表”、“貸中動態(tài)風(fēng)控預(yù)警設(shè)計”、“貸后管理設(shè)計”等模塊將在《智能風(fēng)控決策引擎-中后臺設(shè)計策略2：表結(jié)構(gòu)設(shè)計、規(guī)則設(shè)計、策略設(shè)計》、《智能風(fēng)控決策引擎-中后臺設(shè)計策略3：貸中動態(tài)風(fēng)控預(yù)警設(shè)計及任務(wù)調(diào)度系統(tǒng)》、《智能風(fēng)控決策引擎-中后臺設(shè)計策略4：貸后逾期風(fēng)險處置系統(tǒng)設(shè)計》以專題方式向大家展開講解。

不同的行業(yè)、不同的業(yè)務(wù)場景、不同的崗位角色，會面臨不同的產(chǎn)品任務(wù)。

但萬變不離其宗，方法相通，只要我們有產(chǎn)品盤感、業(yè)務(wù)敏感、邏輯嚴(yán)謹(jǐn)、靈通好學(xué)、干練帶風(fēng)、狠下功夫，放到哪我們都一樣熠熠生輝。

產(chǎn)品之路很艱辛，也更能鍛煉人，尤其是中后臺、尤其是B端復(fù)雜業(yè)務(wù)場景！在此祝廣大產(chǎn)品兄弟姐妹們不辱“產(chǎn)品”之title，做出好產(chǎn)品！

作者：九天牧人，個人微信unifarm

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