智能风控平台核心之风控决策引擎( 五 )_：智能风控平台核心之风控决策引擎本文

通常规则类的策略，在命中数据缺失的时候，可以在规则中配置决策结果直接输出缺失的结果。

但是评分卡类的策略，如果在数据缺失时通过配置其得分，最后计算总得分，依据总分进行评分卡的结果决策，这样很难保证评分卡的效果。

例如评分卡中的变量丰富的时候，其中核心变量是不能允许缺失；但是如果决策引擎没有对应的判断机制，在核心变量缺失时，其他变量没有缺失同时其他变量的得分较高，此时拉高了整体的评分卡的得分，最后的得分做出决策为通过。实际该客户因为核心变量缺失需要通过人工审核，因此在这种情形下并不能准确的判断客户的征信情况。

那么决策引擎应该怎么去解决这个问题呢？

设计决策引擎产品下到规则集、评分卡的每一条决策判断，上到规则包、模型包的决策判断都需要进行数据信息值的计算，在决策引擎中的规则、评分卡配置上需要具备信息值的配置、信息值的阈值配置以及信息值的决策结果配置等。

决策引擎在进行规则的判断的时候，首先应该计算的是信息值，然后在进行策略的运算，通过对缺失值的管控，实现更精准的风控效果。