微言科技：微智·智能决策平台
案例名称
微智·智能决策平台
案例简介
微智·智能决策平台包括智能决策模块、自动建模模块以及核心专家算法集。同时集成与生态合作伙伴共同开发的联合SaaS服务，为金融机构输出适用于信贷业务场景的应用服务，管理业务中使用到的数据源，字段，模型，策略以及决策流，并提供高效和稳定的执行环境。平台还提供了全面的字段监控和模型监控，便捷的掌握风控模型的稳定性和效果，实时的报表功能，有利于业务人员实时发现数据或模型执行情况，极大提升了策略和模型的迭代效率。
创新技术/模式应用
1.决策引擎技术
风控业务领域中使用到的模型种类多样，平台基于开源的决策引擎封装，全面支持了变量库，模型库，规则库，因子库，策略流等类型。由变量到策略全流程开放式灵活配置，无需开发人员介入，十分钟实现策略迭代。
2.安全稳定的自动决策架构
架构方面使用dubbo+zookeeper进行分布式应用管理，实现负载均衡并提供容错机制，集群可以灵活的根据业务量来进行扩容和缩容；数据库MySQL使用主从模式+读写分离，MongoDB使用副本集模式，在发生故障时能够实现主备切换来保证服务的高可用性；用层面所有业务消息队列来调度任务，使用RabbitMQ作为消息队列服务，有效保证消息持久化不丢失；
3.配置化数据源对接
平台基于FATE开源框架，先后与生态合作伙伴建立隐私计算产品体系，使得隐私计算从一个面向java工程师、算法工程师的专业技术转型为一个面向数据分析师、策略分析师的应用软件，打通数据孤岛，支持多种配置化数据源对接方式，深入挖掘众多高价值数据源，实现数据的合规应用。
4.拖拽式决策流程构建
平台通过标准的BPMN流程定义和封装，拖拽式的进行决策流程的构建。支持分支和流程过程中的脚本配置，灵活应对各类决策流程的场景。
5.应用逻辑
（1）配置三方数据源输出字段和风控模型或策略中使用到衍生字段等数据。
（2）配置风控业务中使用到的各类模型，集成自学习体系，通过智能标签技术分类记录特征类型，并通过运筹学等最优化算法对模型参数进行差异化动态训练和调整，构建决策因子、流程。
（3）配置冠军/挑战者/影子策略以及产品/事件等，最终配置完成可执行的风控产品，并提供API给信贷应用系统调用。
（4）执行过程中的数据源调用结果，风控模型的入参和出参以及决策最终结果通过消息发送出来。
（5）实时计算平台对接消息，实时计算报表统计信息，结果记录入库。
（6）跑批任务进行计算结果的监控，如有异常发送到告警平台通知相关人员。
项目效果评估
微智·智能决策平台是普惠的产品化人工智能决策服务平台，封装技术细节，让用户专注业务算法：通过提供产品化的自动建模平台，以及普适性专家算法，降低建模的门槛，实现无需AI基础轻松实现模型搭建及应用，改变了以往模型人工调参、迭代实现的效率低，可视化程度低，实时性低的局面。
结合集成与生态合作伙伴共同开发的联合SaaS服务，为各场景客户输出适用于具体业务场景的应用服务，一定程度上解决金融场景的碎片化叠加模型本身难以泛化导致的企业AI应用持续高研发投入，为客户提供了一种更经济的普适性的自动建模及智能决策工具选择。
某城商行部署微智·智能决策平台后，支持多用户角色、权限的业务和运维操作，并支持千万级业务调用；并为其部署隐私计算平台，整合外部数据和内部业务数据联合建模，输出客户风险画像；部署AutoML自动建模平台，提供基于人行征信的核心算法；M2+逾期率降低20%，行内模型自主调整上线周期降为1周。
项目牵头人
韩彧、产品研发部总经理
责任编辑：韩希宇
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首家！渊亭科技智能决策平台通过中国信通院4级评测
以下内容来源可信AI：
随着产业数字化转型的步伐加快，企业精细化运营和决策复杂度不断提升，智能决策已成为企业提高竞争优势的重要手段。为进一步提升智能决策相关技术产品的服务能力，中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）启动了智能决策系列标准制定工作，联合业界20余家单位共同编制了《智能决策能力评估方法第1部分：系统和工具》标准规范。
近日，在中国信通院组织的2022年“可信AI”评测中，厦门渊亭信息科技有限公司（以下简称“渊亭科技”）的渊亭智能决策平台通过“智能决策系统和工具”评测，在策略开发、测试发布、运维管理、分析评估、底层支撑五个模块均达到4级标准。
依据《智能决策能力评估方法第1部分：系统和工具》评测要求，渊亭智能决策平台在策略开发、测试发布、运营管理、分析评估、底层支撑等决策的全生命周期活动中，均进行了充分的能力验证。典型能力包括：
在策略开发方面：具备特征开发、规则开发、模型开发、智能体生产、运筹优化、决策流开发等能力。
在测试发布方面：具备仿真测试、离线测试、在线测试、灰度策略配置、线上分流、A/B测试、实时数据监控、一键发布/回滚等能力。
在运维管理方面：提供人工干预、在线运维和风险预警管理服务，支持决策监控事件处理、决策干预、事件管理、资源管理、性能监控、预警设置等功能。
在分析评估方面：具备评估指标管理、可视化管理和自动评估服务能力，形成合理的评估体系，支持对评估结果的可视化展示和分析，自动形成决策流使用情况的评估结果。
在底层支撑方面：具备数据管理、知识管理、系统管理能力；内置丰富的算法工具库，包括丰富的机器学习、强化学习、计算机视觉、自然语言处理、语音等类型组件。
渊亭智能决策平台以知识推理技术应对定性分析,以模型计算为核心解决定量分析，做到了二者的有机结合，极大的扩展了解决问题的能力和范围。智能决策平台在满足传统专家规则表达业务逻辑的能力之上，利用大数据、机器学习、深度学习能力实现对专家规则盲区的补充，帮助企业将业务型决策快速转换成可自动化执行的在线决策服务，实现企业业务数字化、自动化、智能化、可分析。
图1金融风控决策应用案例
图2物流仓储规划调度应用案例
未来，渊亭科技将持续深耕智能决策领域，聚焦金融、政务、国防、工业互联网四大行业，打造更多优秀产品，切实提升企业智能决策效率，助力企业加快数字化转型进程。返回搜狐，查看更多
杭州银行“阿瓦雷”智能感知决策平台
参赛单位：杭州银行股份有限公司
案例名称：“阿瓦雷”智能感知决策平台
案例简介：
“阿瓦雷”智能感知决策平台，让银行的数据从资产变成了价值实现。平台围绕着“洞察、感知、决策”的设计理念，建立了数据应用的全周期链路。平台采用了分布式存储、流式计算、规则引擎等流行技术自主研发，实现了数据探针、标签画像、实时决策、海量检索等，有效支撑了银行渠道协同、精准营销、数据风控、个性化服务等应用场景。
创新技术/模式应用：
“阿瓦雷”智能感知决策平台为我行自主研发的线上数据运营平台，在技术创新方面主要体现在三个方面：
一、数据服务创新。将传统的“离线”数据服务模式，改造成“在线”数据服务模式。数据源的采集和数据结果输出均通过API的模式实现，将数据服务融入到各个业务系统中，实现业务的数据化。并且通过实时衡量数据服务接口调用效果来量化数据服务价值，从而将数据从资产变成了价值实现。
二、平台采用了全套Hadoop大数据技术栈与SpringCloud微服务架构以及规则引擎构建成了一个高可用性、高稳定性的数据系统，解决了非结构化数据实时采集计算和海量数据（20亿+）秒级查询响应的难题，同时，基于大数据平台提供性能强悍且价格便宜的计算分析服务，采用规则引擎平台提供灵活在线规则设计与计算的服务，从而做到业务逻辑与系统核心解耦。
三、以平台化产品设计为建设思想，以服务内核化（“服务内核=数据+模型+引擎”）为理论指引，模拟人脑的思维过程——接受信息（看、听、触觉）-甄别信息（筛选、过滤、提取）-分析信息（经验参考、逻辑推理、综合比较）-决策结论-执行行动-信息反馈。做到了数据可见、可理解、可运营。
项目效果评估：
通过“阿瓦雷”智能感知决策平台，可直观掌握渠道、产品、客户的整体运营情况，系统整合了客户基础信息、业务信息、交易流水、行为数据等，把繁杂的底层数据以可视化的模式呈现，便于运营人员掌握运营动态，提高了运营效率。
平台的决策引擎和圈人引擎，提供了标准化的模型规则配置能力，可随时设定规则算法并以API的方式输出服务，无需代码开发；也可以设定规则算法加工客户标签画像，并能根据客户画像圈定客群，连通电子渠道进行客群的营销或服务。
该平台上线以来，已成为我行线上渠道数字化营销的统一平台。基于该平台，我行新版手机银行5.0具备了基于客户行为和客户画像实时分析的智能客户体验、智能风控、精准营销、个性化服务的能力。不同客群在安全认证流程上具备了差异化体验，营销推荐也尽可能不干扰到无关用户，不同客群看到的内容和使用的版本也有不同选择。该平台的大数据能力支撑的手机银行“收支明细”功能，实现了5年账单的秒级实时检索，让年度账单成为了历史。
此外，基于该平台，我们也逐步探索线上线下融合的客户营销模式，运用线上渠道的优势，借助该平台的数据分析、客群筛选、多渠道决策输出等能力，开展线上推广引流，线下跟进挖掘，目前也取得了不错的成效。
“2020中国金融科技创新大赛”由中国电子银行联合宣传年、中国电子银行网共同主办，大赛以“竞逐数字时代新赛道”为主题，将收集、整理和展示商业银行和互联网企业在过去一年中重要的金融科技创新实践案例，以飨行业。大赛旨在多角度、多层次展示行业创新成果，弘扬创新与合作精神，为国内外金融学者、从业者提供高质量的学术交流平台，积极推动对金融科技领域重要问题的深入研究及最新进展的交流，为促进金融科技创新发展贡献力量。
责任编辑：Rachel
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智能决策平台是什么
智能决策平台又称为商业智能（BusinessIntelligence，简称：BI），指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团（GartnerGroup）提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。
可以认为，智能决策平台是对商业信息的搜集、管理和分析过程，目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察力（insight），促使他们做出对企业更有利的决策。智能决策平台一般由数据仓库、联机分析处理、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成。商业智能的实现涉及到软件、硬件、咨询服务及应用，其基本体系结构包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘三个部分。
因此，把智能决策平台看成是一种解决方案应该比较恰当。智能决策平台的关键是从许多来自不同的企业运作系统的数据中提取出有用的数据并进行清理，以保证数据的正确性，然后经过抽取（Extraction）、转换（Transformation）和装载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具（大数据魔镜）、OLAP工具等对其进行分析和处理（这时信息变为辅助决策的知识），最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供支持。