作者所从事的软件行业，主要是金融行业的信贷风控领域，在这个领域经常会谈到两个系统，如信贷风控中台，智能风控中台，也会贷款实施决策引擎，贷款决策系统等等。一会说要做风控中台，一会说是决策引擎。特别是最近几年，人行要求自建风控，很多的金融机构开始要求自己建立一个风控系统，或者说在一个决策引擎系统上改改，成为自己的风控系统。两者到底有什么区别呢。

风控系统

风控系统是指在金融、商业等领域，为识别、评估、监控和应对风险而建立的综合管理体系。其主要功能包括数据分析、风险预警、决策支持等，通过整合信息和技术手段，帮助企业制定有效的风险控制策略，降低潜在损失，确保业务持续稳定发展。一个完善的风控系统通常包括以下几个核心组成部分：

• 数据收集与监测：实时获取相关数据，如交易记录、客户信息以及市场动态，以便及时发现异常情况。
• 风险评估模型：利用统计学和数学模型，对收集到的数据进行分析，从而量化不同类型的风险。
• 决策支持：基于评估结果，为管理层提供科学合理的决策建议，例如是否批准某项交易或信贷申请。
• 实施与反馈机制：建立相应的政策与流程，并根据实际情况不断调整优化，以提高整体效率

风控系统的构成

风控系统解决的场景

决策引擎

决策引擎是风控系统中的一个重要环节，其核心意义在于将风控策略最终落地，即把输入（如用户信息）转化为输出（如是否通过）。在这个过程中，决策引擎需要完成的就是将输入的变量进行所需的计算，并最终以此为依据做出决策判断。决策引擎通常具备以下特点：

• 易用性：改善用户体验，使业务人员能轻松编写规则，降低进入门槛。零基础简易便捷的配置多种复杂规则，实时高效管控用户异常行为。
• 安全性：风控规则完全由风控部门知晓和负责演进，无需IT人员参与，降低了策略泄露的风险。
• 高效性：实现快速实施，开发人员能够快速建模，与其他系统集成，提高工作效率。
• 兼容性：可以在各主流操作系统、中间件、浏览器、数据库上运行和使用。
• 平台化：与业务场景分离的通用规则引擎平台，一个平台可快速应用在各个业务系统中。
• 可视化：规则设计器、打包测试工具，全部基于浏览器实现，所有的规则设计器皆为可视化、图形化设计器，通过鼠标点击即可实现复杂的业务规则定义，多条件组合也可以用图形方式展现。

风控系统与决策引擎的区别

功能范围：

• 风控系统：是一个综合性的信息技术解决方案，涵盖了从数据收集、风险评估到决策支持和实施反馈的整个风险管理流程。
• 决策引擎：是风控系统中的一个具体组件，主要负责根据预设的规则和模型，对输入数据进行计算并做出决策。

核心作用：

• 风控系统：旨在通过一系列方法和措施来识别、评估及管理可能影响组织目标的各种风险，确保业务的持续稳定发展。
• 决策引擎：专注于将风控策略具体化，将输入数据转化为具体的决策结果，如是否批准某项交易或信贷申请。

用户群体：

• 风控系统：通常由企业的风险管理团队、IT部门和业务部门共同使用，涉及多个层面的协调和管理。
• 决策引擎：主要由业务人员和风控人员使用，他们可以通过决策引擎快速配置和调整规则，无需深入的编程知识。

技术实现：

• 风控系统：涉及多种技术手段，包括数据仓库、数据分析工具、机器学习模型等，是一个复杂的系统工程。
• 决策引擎：通常是一个相对独立的软件系统，专注于规则管理和决策逻辑的实现，具有高度的可配置性和灵活性

总结

风控系统是一个更广的概念，涵盖了更多的功能，而决策引擎是风控系统的核心部件，也是驱动风控系统的主要组成部门。但风控系统目前的概念比较广泛，可以从数据的分析，指标加工，建模，模型应用（决策引擎),模型分析评估等角度来做。

转自头条号我寄愁心与明月