广东智能风控决策引擎作用

URule Pro决策引擎动作库文件介绍：动作库文件的作用是对配置在spring中的bean方法进行映射，使得我们可以直接在规则当中调用这些方法。同样在项目的“库”节点下创建一个动作库文件，可以看到动作库文件内容有三列，分别是动作名称,bean的id定义列，方法名定义列，以及方法对应的参数定义列。在动作库定义的时候需要注意，如果我们规则运行方式采用的是客户端服务器模式，那么必须要保证调用知识包的客户端Spring环境里有这个Bean，且Bean的Id要与动作库定义时的Id保证一至，否则调用会出现错误。URule Pro决策引擎中提供了一个基于网页的流程设计器。广东智能风控决策引擎作用

URule Pro决策引擎规则流：无论是普通的规则集，还是决策表或评分卡，这些规则工具都只能完成一个复杂业务规则需求的一个点，所以对于完成的业务需求实现来说，还需要有工具把这些点串起来，这个工具就是规则流，也叫决策流。URule Pro当中提供的规则流可以把普通的规则集，决策表或评分卡串起来，实现对已有规则的可视化编排功能。在实际的业务系统中往往都是以规则流作为业务规则的调用入口，通过规则流将所有的以点形式存在的规则编排起来执行，从而可以实现任意复杂的业务规则需求。深圳审批决策引擎功能在URule Pro决策引擎中，规则流又称决策流，它整个的结构类似于工作流。

在URule Pro决策引擎中，要设置决策表的条件，我们必须先为条件列设置好与之绑定的变量或参数，否则是无法设置当前条件列下单元格中的条件的。URule Pro中的决策表提供了三种类型的动作列，分别是：赋值动作列、执行方法动作列以及控制台输出动作列。所谓的赋值动作列，就是指在条件列相关对应条件满足后对某个目标变量或参数进行赋值，同样在设置赋值动作列时，必须先插入一个赋值动作列，然后选择与当前绑定的参数或变量名称，之后才能在当前列对应的单元格中输入具体值，在对应的条件满足时为目标变量或参数赋值。

URule Pro决策引擎条件定义部分：对于一个普通规则，条件定义部分在if与then之间，对于循环规则，条件定义部分指的是循环体中在if与then之间的部分。在条件定义部分中我们可以添加具体的业务条件判断，与向导式规则类似，在编写脚本式规则条件时，单个条件也是由条件左边部分，比较操作符及条件右边部分。在条件左边部分，同样可以使用参数、变量及方法，当然也可以添加简单的加、减、乘、除，对于条件的比较操作符，我们可以通过ALT+"/"键打开代码提示来进行查看。条件左边值：条件左边值格式为：变量/参数/方法 [+][/][*][/] 变量/参数/方法/数字/字符串 [+][/][*][/]变量/参数/方法/ 数字/字符串...因为支持中文关键字，使得URule Pro决策引擎的脚本式决策集可大幅提高脚本式决策集的编写效率。

在URule Pro决策引擎复杂评分卡的编辑器中，上部是工具栏，和其它类型的规则编辑器一样，工具栏里可以导入当前项目中已定义好的要使用的常量、变量、参数或动作库文件。工具栏的下方，可以通过点击“添加属性”链接，为当前复杂评分卡添加相关属性，这些属性与决策表或普通评分卡里完全一致，其作用也相同。再下方的表格就是具体的定义评分卡的表格。这样表格与普通决策表的表格类似，通过一条加粗的灰黑色的线将整个表格分为左右两个部分，左边部分为条件定义部分，右边部分为分值列及自定义列定义部分。URule Pro决策引擎通过简单拖曳就可以快速实现对已有的复杂评分卡或其它决策流执行顺序的编排。广东智能风控决策引擎作用

URule Pro决策引擎中，相比普通的决策表，交叉决策表是从横向和纵向两个维度来独特确定一个值。广东智能风控决策引擎作用

URule Pro决策引擎中评分卡的得分计算方式是什么？在URule Pro当中，对于得分计算方式提供了三种类型，第1种也就是默认的是“求和”，所谓求和就是对在运行时所有满足条件的条件行对应的分值列的值内容进行累加求和；第二种类型是“加权求和”，如果选择加权求和，那么需要我们将评分卡表格上部的“权重”属性设置为“支持”，这样可以看到所有的属性行中多出一个名为权重的编辑框，我们在这个编辑框中输入具体的权重值这样在将得分计算方式改为“加权求和”后，引擎将在运行时取到每个满足条件的条件行的分值，将这个分值与当前行对应的权重值做乘法计算，之后将所有乘法计算后的结果相加作为当前评分卡的较终得分。得分计算的之后一种方式是“自定义”，一旦选择这种方式，那么我们需要指定自定义计算得分的Bean的ID。广东智能风控决策引擎作用

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