随着互联网金融领域的快速发展,消费金融面向普通用户的小额信贷适应市场需求迅猛发展,成为现在经济领域新的发展驱动和重要金融创新。不仅用户交易数据量极快的增长和业务场景的频繁变化,面临的风险多样化、智能化和时间变化周期更短,要求互联网金融公司能够快速识别风险,提高风险管理能力,及时调整业务规则。已经成为摆在各家公司和金融机构面前最重要和迫切的问题。初期通过硬编码规则将风控逻辑部署在业务逻辑中实现,导致规则与业务强耦合、分散无法管理、策略周期长等问题。提出使用决策引擎实现规则和业务系统解耦,风险变化快,简化策略规则配置方式、缩短验证和部署时间周期。本文主要研究面向互联网金融的决策引擎系统,主要内容包括:决策引擎规则管理子系统和规则执行子系统。本文研究内容可分为以下部分:首先分析互联网金融面临的挑战和项目背景,详细介绍规则引擎,包括规则引擎算法和开源规则引擎框架。其次设计决策引擎系统的整体方案。根据多个业务线和业务场景的使用情况,对用户在决策规则管理子系统进行业务数据隔离和权限管理进行整体设计。考虑到规则的表达形式的多样性,设计多种规则配置模块包括一般规则、规则表、规则树、评分卡和规则流等。同时对决策发布进行版本管理,以支持线上多版本运行和快速回滚。业务分析人员对决策规则执行需要设计查询回溯规则执行细节。根据系统需求分析,完成数据库的概要和逻辑设计。并详细设计空间项目隔离业务,用户和权限管理所有用户数据和功能权限,支持最小权限原则。设计特征和规则管理模块、决策发布和版本管理模块。使用HTTP作为系统内部和外部的通信协议,Maven作为规则打包的存储中心,Kafka用于订阅规则执行日志并被订阅解析存储到ElasticSearch搜索引擎。最后,设计规则执行和规则服务管理的接口,并通过互联网金融的授信场景展示了决策引擎系统的实现效果。对决策引擎系统的功能和性能进行测试,测试结果表明,系统运行良好符合基本设计要求。