[发明专利]风控模型的数据处理方法和装置

说明书

本发明公开了一种风控模型的数据处理方法和装置。其中，该方法包括：获取目标贷款产品的风控模型和风控模型对应的指标数据库；获取待执行规则，并将待执行规则进行拆分，得到子规则；控制风控模型依次执行子规则，其中，当风控模型运行子规则时，从指标数据库中获取当前执行的子规则对应的指标变量。本发明解决了现有技术中网贷系统的模型中规则配置不够灵活，导致对数据的依赖性较大的技术问题。

技术领域

本发明涉及风控模型领域，具体而言，涉及一种风控模型的数据处理方法和装置。

背景技术

互联网网贷系统作为邮储银行首个互联网金融服务综合平台，针对不同客群和场景，陆续推出了多类信贷产品。为了及时响应金融市场的迫切需求，搭建了基于规则引擎和脚本引擎的风控模型，通过灵活的动态配置，便可快速实现新产品的审批规则模型及预授信模型，以产品为依托，打造互联网化的风控子系统。

目前比较知名，使用比较广泛的开源规则引擎是Drools。Drools功能复杂，提供了自己的规则描述语言，但是该语言对业务的友好性比较差，同时规则执行的性能较低。与Drools的复杂性相比，也有一些轻量的规则引擎，支持对简单规则以及简单程序脚本的解释处理，如JEXL。但是该类规则引擎的可扩展性较差，无法实现对复杂业务逻辑的处理。国内淘宝开源的规则引擎QLExpress弥补了业界开源规则引擎的一些不足。QLExpress是轻量级规则引擎，支持业务友好的接近于自然语言的规则表达形式，可扩展性好，支持自定义函数和操作符，并且支持对编译指令的缓存，执行性能高。

互联网网贷系统的风控模型是基于QLExpress实现的，结合网贷系统自身的需求，做了必要的扩展。但现有的开源规则引擎，规则配置比较复杂不够灵活，而且需要规则执行时预先将所有指标变量准备好之后再执行规则。网贷系统由于产品众多，许多产品也有较大差异，要支持的模型包括审批规则模型，评分模型，预授信模型等，对模型的配置要求很灵活，且对数据的依赖性较强，而网贷系统的很多数据源是通过外部获取的，数据的获取本身比较昂贵，并不容易获取。

针对现有技术中网贷系统的模型中规则配置不够灵活，导致对数据的依赖性较大的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种风控模型的数据处理方法和装置，以至少解决现有技术中网贷系统的模型中规则配置不够灵活，导致对数据的依赖性较大的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种风控模型的数据处理方法，包括：获取目标贷款产品的风控模型和风控模型对应的指标数据库；获取待执行规则，并将待执行规则进行拆分，得到子规则；控制风控模型依次执行子规则，其中，当风控模型运行子规则时，从指标数据库中获取当前执行的子规则对应的指标变量。

进一步地，获取待执行规则，并将待执行规则进行拆分，得到子规则，包括：解析待执行规则的规则表达式，生成对应的规则树；根据规则树对待执行规则进行拆分，得到多个子规则和多个子规则的执行顺序，其中，执行顺序由规则树的父节点到子节点，由子节点中的左分支到右分支。

进一步地，控制风控模型依次执行子规则，包括：从指标数据库中获取第N个子规则对应的第N个指标变量添加至风控模型，并控制风控模型执行第N个子规则，得到第N个执行结果；在执行结果为第N个指标变量满足第N个子规则的情况下，从指标数据库中获取第N+1个子规则对应的第N+1个指标变量添加至风控模型，并控制风控模型执行第N+1个子规则，得到第N+1个执行结果；在执行结果为第N个指标变量不满足第N个子规则的情况下，结束执行待执行规则，得到待执行规则的执行结果。

进一步地，获取目标贷款产品的风控模型，包括：将预设的初始风控模型与目标贷款产品建立联接关系；将目标贷款产品的业务规则和预定义指标添加至空规则集，以建立目标贷款产品的规则集，其中，业务规则包括一条或多条逻辑规则的组合，允许一条或多条逻辑规则的组合引用预定义指标；将规则集与初始风控模型关联，得到目标贷款产品对应的风控模型。