在风控场景中，通过使用动态脚本或规则引擎实现复杂规则配置，以提高业务灵活性和运营效率。以共享单车、汽车租赁和金融APP为例，它们根据不同用户的信用等级，如微信分或芝麻分，判断是否需要支付押金，或提供信用贷款服务。在简单场景中，直接编写代码实现规则较为直接，如使用Java代码检查芝麻分数是否大于650...
风控规则引擎一：Java 动态脚本
在风控场景中，通过使用动态脚本或规则引擎实现复杂规则配置，以提高业务灵活性和运营效率。以共享单车、汽车租赁和金融APP为例，它们根据不同用户的信用等级，如微信分或芝麻分，判断是否需要支付押金，或提供信用贷款服务。在简单场景中，直接编写代码实现规则较为直接，如使用Java代码检查芝麻分数是否大于650以决定是否免押金。然而，当规则变得复杂且涉及多个维度时，直接编码难以满足需求。
引入可视化规则引擎，允许运营人员通过图形界面配置规则，实现实时生效与可视化效果，有效降低开发和运营的负担。针对此类场景，本文将重点介绍如何定义和执行表达式。
表达式定义涉及三个关键部分：规则参数（ruleParam）、操作符（operator）以及操作阈值（args）。例如，表达式“芝麻分 > 650”可以分解为{"ruleParam": "芝麻分", "operator": "大于", "args": ["650"]}。通过使用JSON格式表示，可以更高效地解析和执行这些表达式。
执行表达式时，首先将JSON字符串解析为预定义的结构，如在Java中使用switch语句根据操作符执行相应的逻辑。但此方法存在性能瓶颈，尤其是在处理复杂表达式时。因此，考虑使用Java表达式引擎，以提高执行效率和灵活性。
常见Java表达式引擎包括jexl3、mvel、spring-expression、QLExpress、groovy、aviator、ognl、fel和jsel等。其中，jexl3和aviator是较为突出的选择。jexl3符合人类书写习惯，能自动判断操作类型并转换参数类型，如将字符串转换为数值进行比较。aviator则要求明确参数类型，提供高性能执行，更适合开发者使用。
通过使用这些引擎，可以简化规则配置过程，提高实时响应能力，并减少代码维护成本。以jexl3为例，可以使用其构建缓存表达式引擎，执行特定规则（如“年龄在18到60之间”），并根据实际参数返回结果。aviator同样提供类似功能，但需确保参数类型一致。
性能测试表明，不同引擎在执行相同表达式时的效率存在差异。例如，使用jexl3时，虽然代码简单，但性能可能不如直接编译为Java代码。而aviator等引擎在强类型检查的基础上，提供更优的执行速度。通过合理选择和优化表达式引擎，可以显著提升风控系统在复杂规则配置场景下的处理效率。2024-11-12
