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Shuffle规则引擎
在银行交易系统中的应用
北京宇信易诚科技有限公司
刘景应
Copyright © 2009 Yucheng Technologies Limited All Rights Reserved. 北京宇信易诚科技有限公司
主要内容
什么是规则引擎？
Shuffle规则引擎概述
规则引擎在银行交易系统中的应用
打造中国金融IT服务业第一品牌
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MVC逻辑模型
什么是规则引擎？
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3
什么是规则Rule
 积分规则：凭招行信用卡在2007年4月份每消费10元人民
币，即可获得1分的消费积分；
 交易风险规则：2小时内网上银行账户取消手机提醒后发
生大额转账交易超过1万元；
 客户行为规则：以在一定时间段内客户的某个习惯性地点
外发生交易；
 计算手续费规则：银行金融业务服务收费规则 ；
一条规则是对商业知识的编码
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什么是规则引擎
 规则引擎由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中的代
码组件，实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使
用预定义的规则语义模块编写业务决策。接受数据输入，解释
业务规则，并根据规则做出业务决策。
 用规则引擎来实现定义直观并且在运行时可修改并且计算高效
的业务规则。 这样可得到高度灵活性的软件，更好的动态适应
业务变化。
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规则引擎的演变
1
• 嵌入代码中
2
• 读配置文件（配置表）
3
• 调用接口类
4
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• 独立的规则引擎
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规则Rule四要素
 规则名称（规则识别码）：Rule Name
 规则属性：Rule Attribute
 规则条件：Rule Conditions
 规则结果（规则动作）：Rule Consequence
rule “ < name > ”
< attribute > < value >
when
<conditions >
then
<consequence >
end
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规则引擎系统架构
推理引擎INFERENCE ENGINE
工作空间
WORKING MEMORY
模式匹配
PATTERN MATCHER
规则知识库
RULE BASE
执行引擎
EXECUTION ENGINE
执行调度管理
AGENDA
你的经验是什么，事实情况又是怎样，二者决定你做出什么样的行为？
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MVC逻辑模型
Shuffle规则引擎概述
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Shuffle规则引擎系统架构
规则的设计与编写修改
ShuffleStudio
规则的仿真和分析
Web Console
规 则 查 询
生 命 周 期
版 本 控 制
业务规则 Rules
规 则 库
导 入 导 出
规则库的管理
规则仿真
权限控制
规则的执行
Rules Engine 规则引擎
API
表达式规则、决策表规则、决策树规则、
自由规则、规则流
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MQ
规则性能调试
业务规则语言
RuleServer
提供给应用架构师、业务使用者及业务管理
者设计、开发、布署、管理业务规则的能力
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Shuffle规则引擎模块结构
推理引擎
ShuffleStudio
规则编辑器
提交处理
应用程序
规则运行类
生成
提取
规则库
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编译
规则集
外部函数
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ShuffleStudio规则编辑器
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规则函数
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函数是Shuffle规则引擎中很灵活的扩展设计，
可以在规则的任意位置调用应用程序
自行扩展开发的函数
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规则常量
可以在不同的规则中设置不同的常量引用值
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规则变量
变量实现规则业务参数的灵活设定，
并可在运行时刻动态修改；
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规则参数
参数是业务规则的数据模型，
分为输入参数、输出参数、临时参数；
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表达式规则
表达式规则实现了最简单的“如果那么否则”的
规则结构体功能。
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决策表规则
决策表规则以二维或多维表的方式设置指标项分值
用来实现诸如评分、评级类规则需求
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决策树规则
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决策树规则是一棵标准的“如果那么否则”的
二叉树，可无限延伸，用来实现多层条件分支
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判断业务规则需求；
自由规则
自由规则是最灵活的规则描述方式，
这里可以直接编写中文规则伪码；
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规则流
按一定的条件设置把若干规则串在一起执行；
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规则属性
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规则交易定义
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规则交易定义让应用程序调用规则更加灵活多样；
应用程序以指定交易的方式来自动匹配调用
相应的规则集与规则；
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规则仿真
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Web控制台
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规则调用方式
 处理模式
 同步
 异步
 调用方式
 实时：API （接触式）
 准实时：事件、MQ （非接触式）
 跑批：MQ、统计表
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MVC逻辑模型
规则引擎在银行交易系统中的应用
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电子银行安全监管制度
制度要求解读
•银办发【2009】149号：要求各发卡机构在2011年底前完成借记卡异常交易预警、监测及提示系统
的建设
•京银监办【2009】76号：要求针对ATM和POS交易的风险监控
•主题思想：针对银行卡风险案件反映出的银行卡制度、业务和技术方面的风险点，全面解决银行卡安
全管理中存在的问题，依法打击银行卡犯罪
•从发卡，交易和使用、受理等各个环节、全面系统的提出风险防控的要求
•目标：通过建立有效的机制，实现对银行卡风险的识别、监测和控制。
•及时产生告警，减少客户的经济损失，同时根据告警信息，进行更有效的客户交互，提高客户的满意
度和忠诚度，减少银行卡风险案件的发生
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规则引擎在银行交易系统中能做什么
业务交易迅速
膨胀，应用风
险监测模型进
行全面业务风
险排查、预警
。
风险处理流程
化、智能化，
提高处理效率
、减少银行损
失。
自动处理不安
全交易、保护
客户资金安全，
提高客户的满
意度和忠诚度
风险统计分析
决策支持，为
我行领导风险
管理规划提供
数据基础。
系统充分利用实时数据采集，多角度、多渠道、多业务覆盖监测报警，以即时业务监测为技
术手段，监测信息的深度挖掘、广泛应用为主线,以信息传输为基础，针对网上银行能及时高效
的对重大案件、重大风险进行报警监测，从而挖掘出更多未知潜在风险因素及数据信息，切实
有效的帮助银行改善内部监测，进一步充实金融机构的一级戒备体系，实现风险关口前移。
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缔造安全的交易环境
反欺
诈
交易
监测
风险
评估
规则引擎
为银行安全交易系统提供交易监测、
交易授权、反欺诈拦截、风险评估、
以及决策支持
安全可信的银行交易环境
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欺诈监测方法论
实时风险监测
模型计算分析
监测
监测
非实时风险监测
防御
案件
自学习
防御
适应
实时风险监测
预警核查
T+1风险监测
工作流处理
工作流处理
数据交互
行为模型
自学习
适应
交互
模型改进能力
演绎新风险模型
案件协查
交易反欺诈风险监测系统
 监测 － 实时、准实时与T+1监测客户活动和业务交易
 防御 － 系统预警、核查追踪和自动处理来防范风险
 适应 － 模型调整和演绎新模型来防范不断变化的风险行为
 交互 － 与公安部等外部机构进行数据交互
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系统实现模式
4、线下核查
2、事件评估
3、告警通知
5、确认问题
对外交互
高风险
中风险
低风险
风险报告
风险问题
问题跟踪
核心处理引擎
事件库
6、跟踪处理
模型匹配
报
告
业务规则
模型
名单匹配
名单库
核心规则计算
引擎
计分模型
行为规则
模型
各种交易
数据采集引擎
1、捕捉事件
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、
分
析
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应用分类
 风险评测（事前）：客户评分、五级分类、额度测算、压
力测试、ETL等
 风险拦截（事中）：交易拦截、操作提醒、复核授权
 风险预警（事后）：旁路监听、风险模型、交易告警、风
险跑批
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应用场景
 信贷风险：贷前、贷中、贷后
 交易风险：风险拦截、风险预警
 操作风险：内部作案、授权模型
 信用卡反欺诈：开卡、用卡、还款
 稽核：现场稽核、非现场稽核
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应用模式
 返回值模式
调用
规则引擎
应用程序
返回
 触发器模式
事件
规则引擎
应用程序
外部函数
消息队列
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实施原则
 分步实施、动态维护
 非干扰式（非侵入式）
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举例：交易风险预警
1、数据采集
2、规则管理
3、规则运算
4、风险告警
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规则类别
 一般规则
 统计规则
 关联规则
 行为规则
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准实时规则处理
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数据采集
 前置代理
由前置机主动发送交易报文到指定消息队列
 旁路监听
在交换机上通过配置镜像端口的方式采集交易报文
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事务控制
 一个交易触发多个规则计算，一个规则中调用多次数据库
访问（同一个数据源、不同数据源）
 每个线程保存有一个ThreadLocal堆栈
 每启动一个事务，往堆栈中放置事务。提交事务时，弹出
一个事务进行处理
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非实时规则处理
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举例：信用卡反欺诈
损失额（亿美元）
0.67 --- 8%
1.3 --- 14%
卡不在场欺诈占最大比例30%，其次是卡被
伪造欺诈占26%，这些与有组织的欺诈犯罪
团伙行为密切相关
卡丢失或被盗欺诈占23%，再次是卡邮寄被
盗，占14%，身份信息被盗，占7%
2.34 --- 26%
伪造欺诈
卡不在场欺
2 --- 22%
欺诈犯罪团伙往往在全球范围内活动，而他们一旦发现某个国家的反欺诈环节比较薄
卡丢失和被盗欺诈
2.7
--30%
弱，会大规模地利用其薄弱环节大肆欺诈
卡邮寄被盗欺诈
据中国银行业协会统计发布：2010年，全国公安机关共立信用卡诈骗案件3,311起，较去
身份信息被盗
年同期上升40.4％；损失金额达11,788万元，较去年同期上升24.3%
加强消费者的教育以及刷卡商户的培训，从而有效减少欺诈的发生以及减少损失
英国信用卡业2010年各类欺诈损失情况
数据来源：APACS Card Fraud Facts 2011
几乎所有的发卡行都建立了专业的反欺诈团队、建立了相应的信用卡欺
诈监管机制，以防范日益猖獗的信用卡欺诈，并发挥了积极的作用
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根据风险发生的各个环节制定全面的反欺诈
侦测策略
申请
欺诈
风险
反欺
诈策
略
交易欺诈风
险反欺诈策
略
事后欺诈风险
评估分析策略
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宇信易诚
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44
关于案件管理环节的探讨
疑似案
件识别
欺诈案
疑似案件 件处理
认定
欺诈案
件结案
立案条件管
理
案件总结
疑似案件识
别
案件结案
疑似案件认
定
用户
数据
采集
欺诈案件处
理
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反欺诈侦测系统功能示意
数据
采集
规
则
人工干预
数据池
数据
模型
监控
规则管理
机构管理
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疑似案
件队列
流程管理
分组管理
案
件
分
派
案
件
立
案
案
件
调
查
数据统计
案
件
处
理
案
件
结
案
案
件
审
核
案
件
归
档
运营报表
用户管理
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举例：疑似案件监控
疑似案件
疑似案件监控
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举例：规则功效统计
交易数：8900笔；占比：5%；涉及金额：120，080.00元
按风险统计疑似欺诈案件数量
按金额统计疑似欺诈案件数量
统计各风险级别疑似欺诈案件确认
为欺诈案件的转化率（规则命中
率）
各风险级别确认案件数量占比情况
按一定时间周期统计
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各风险级别确认案件金额占比情况
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规则命中率的鉴别方式
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业务流程管理
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举例：客户营销
 客户分类
 信用等级、额度测算
 产品设计（产品推广方案）
 VOC、FOC（客户行为分析）
 广告定向投放（短信、邮件、呼出）
 入站式营销（客户识别，客户关注，客户满意）
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性能要求
 银行全渠道交易监测：网上银行、手机银行、电话银行、
ATM、POS、网点柜面、多渠道；
 高并发量：以建行为例，其网银渠道日均交易量已超过5千
万笔，加上其他渠道，全渠道日均交易量达到2亿笔左右，
排除非动账交易，要求系统至少能够支持每秒1000笔以上
的并发量；
 海量数据：截至2012年2月底，建行个人网上银行客户数
达9000万户，手机银行客户数超过5000万，如此众多的用
户形成数量惊人的海量历史交易数据；
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性能设计
 规则执行：解释型？编译型？
 规则模式匹配？
 自定义扩展（规则函数）
 统计中间表的应用（累计、累次）
 规则执行线程池（jdk自带线程池ThreadPoolExecutor）
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谢
与中国金融行业共成长
谢！
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