随着金融科技对传统金融的智能化转型影响越想越来深远，智能风控平台应运而生。其中决策引擎担任着智能风控平台的核心角色，在当代的传统金融的改革浪潮中至关重要。智能风控决策引擎致力于为银行及其他金融机构提供高效、严谨的智能决策服务，让无编程经验的业务人员也能轻松、快速地设计和发布风控决策。通过提供风控全流程可视化、拖拽式配置，支持多种风控策略、机器学习模型和决策流程的快速部署与测试，并能够自动生成决策报告，为决策服务提供智能化、灵活化、线上化的全面支持。
一般来说智能风控决策引擎包括以下主要功能：
1、规则策略管理
具备常用规则策略组件的可视化配置功能，包括但不限于规则、规则集、评分卡、决策树/决策表、决策矩阵和公式的配置，能够支持托拉拽向导式的配置操作，减少脚本的开发需求，并支持复杂规则策略的导入功能。
2、模型管理
支持对模型的创建、导入、编辑、删除和查询，支持模型运行、版本管理和回滚。同时，风控决策引擎具备对模型结果的监控功能，通过常见的模型效果指标的计算和可视化图表展现，可辅助模型和业务人员了解模型效果并做出及时调整。
3、指标管理
风控决策引擎可对策略规则和模型所需的数据指标进行增加、删除、编辑、查询、导入和版本管理等功能，支持将历史决策结果创建成为新的指标供决策使用。
4、决策流管理
风控决策引擎能够提供配置决策流的画布，满足对于决策流程各节点的创建、编辑和查看等功能，支持将规则策略和模型等节点在画布上通过托拉拽等操作连接组成完整的决策流程，支持对各决策节点详情的查看和修改，以及自定义输出等功能。
5、历史决策管理
支持对决策流历史调用情况的回溯和查询，供业务人员详细了解该进件的各个决策节点返回值、决策结果和最终的决策输出。
6、异常监控和告警
风控决策引擎可对异常调用的监控和告警功能，提供被挂起的决策流明细信息，支持重跑功能配置和启用等。
智能风控决策引擎是自动化风控决策的核心系统，主要是为风控决策提供可视化的智能操作功能，实现各类规则、策略、模型和决策流程的在线配置、编辑、测试、发布和优化等功能，将决策流程从传统的以代码写死在后台的方式剥离出来，更便于风控和业务人员自行配置、查看和优化，避免因为业务或风控人员与研发理解不一致，以及代码黑盒带来的风控逻辑偏离的风险，也减少了代码开发和对IT代码编写的严重依赖，提高了对决策的快速响应。
在日常的运用中，智能风控决策引擎还会搭配数据指标管理平台等使用，共同形成强大的智能风控决策平台，一同服务于智能风控业务。
