一种适配多种业务场景的规则引擎数据模型的制作方法

本发明属于数据处理，具体的说是一种适配多种业务场景的规则引擎数据模型。

背景技术：

1、数据是现代社会中一种通过逻辑代码实现的对事物进行纪录的一种方式，在计算机系统中，数据往往以二进制信息单元0，1的形式表示，数据的存在可以将零散的事、物以文字、数字的形式进行展示。

2、目前现有技术中，规则引擎是一种业务规则管理系统，可以在数据的支撑下，将业务规则从应用程序代码中分离出来，简化应用程序的开发与维护，通过在页面完成策略配置，提升业务策略迭代的效率。

3、在使用中，由于业务数据的庞大，规则引擎拆分后的变量、规则、决策等组合方式较为复杂繁琐，因此，针对上述问题提出一种适配多种业务场景的规则引擎数据模型。

技术实现思路

1、为了弥补现有技术的不足，解决背景技术中所提出的至少一个技术问题。

2、本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：本发明所述的一种适配多种业务场景的规则引擎数据模型，包括特征变量、衍生变量、决策表变量、规则、决策、原因码、策略集、决策流、策略包、工作空间；所述工作空间存在的同一企业的多个业务线可以进行隔离，对每个单独业务线形成单独的工作空间，使得每个工作空间中的策略配置互不影响，工作时，利用工作空间中对多个业务线的单独分隔，可以减少数据之间存在的混合情况，每个单独的工作人员可以便于工作人员对其进行对应的策略配置，使其互不影响，此步骤通过利用业务模型，我们庞大的业务策略抽象拆分各类变量、规则、决策等，然后在组装为策略集、决策流对外提供策略服务，通过拆分与组合方式，既可以灵活适配不同业务场景的策略配置需求，做到灵活通用，也可以提升配置复用度，简化配置繁琐度。

3、优选的，所述特征变量可以将将上游系统业务参数如客户画像属性、交易参数或响应结果参数等统一抽象为特征变量；所述衍生变量在复杂的策略业务中，除了直接使用上游业务系统的参数外，还可能需要针对这类参数做一些业务处理或数据处理，如日期处理、变量数学处理、字符串处理等等，我们将处理后的变量抽象为衍生变量，是由n个特征变量、n个衍生变量与n个决策表变量组成的表达式，通过配置化方式，在页面直接定义变量的处理逻辑，不仅数据处理逻辑灵活，同时也能减轻业务系统侧数据处理压力。

4、优选的，所述决策表变量在实际的策略中，常常还存在一些判断条件相似、各条件相互组合最终产出多个结果的情况，在这种情况我们也可通过上述的衍生变量来完成，但却不够简洁明了。因此我们抽象出决策表变量概念，将多个独立的条件和结果转换为可读性高、易于理解和维护的表格形式，每个条件和结果都可以是n个特征变量、n个衍生变量与n个决策表变量组合的表达式；所述规则可以将各种条件判断抽象为规则概念，是由n个特征变量、n个衍生变量与n个决策表变量组成的与或非逻辑表达式，如年龄小于60且大于18等这类判断条件。

5、优选的，所述决策在满足某些条件后，将产出一系列结果返回给上游系统，由上游业务系统完成业务处理，如告警、管制等，对于此类结果我们将其抽象为决策，决策是由n个特征变量、n个衍生变量、n个决策表变量组成的key/value结果集。除了返回给上游系统的决策结果外，还有内部决策结果传递的使用场景，因此在决策中包含衍生与响应两种类型决策结果，其中衍生决策用于执行时结果传递，响应决策中信息为输出给下游的决策结果信息。

6、优选的，所述原因码为一组数据字典，可以用于分类标记命中规则，可用于策略分析等场景。

7、优选的，所述策略集在实际复杂的业务策略中，并不是所有规则串行执行就可以完成业务策略，而是存在多种类别、不同分支差异处理情况，因此我们将一类业务策略合集抽象策略集，这样策略可以按照实际业务分类执行。策略集是决策流执行的最小单元，策略集中包含的n组策略，每组策略由一个规则、决策、原因码等其他属性组成。

8、优选的，所述决策流将策略集按照业务流程编排组合，对外提供策略服务，上游系统可以通过调用该决策流来完成业务策略处理。

9、优选的，所述策略包为上述2-7的合称，策略包分为版本和草稿两种类型，草稿类型策略包是业务员可以编辑的，版本类型策略包业务员不可在编辑。

10、本发明的有益效果是：

11、1.本发明提供一种适配多种业务场景的规则引擎数据模型，通过利用业务模型，我们庞大的业务策略抽象拆分各类变量、规则、决策等，然后在组装为策略集、决策流对外提供策略服务，通过拆分与组合方式，既可以灵活适配不同业务场景的策略配置需求，做到灵活通用，也可以提升配置复用度，简化配置繁琐度。

技术特征：

1.一种适配多种业务场景的规则引擎数据模型，包括特征变量、衍生变量、决策表变量、规则、决策、原因码、策略集、决策流、策略包、工作空间；其特征在于：所述工作空间存在的同一企业的多个业务线可以进行隔离，对每个单独业务线形成单独的工作空间，使得每个工作空间中的策略配置互不影响，工作时，利用工作空间中对多个业务线的单独分隔，可以减少数据之间存在的混合情况，每个单独的工作人员可以便于工作人员对其进行对应的策略配置，使其互不影响，此步骤通过利用业务模型，我们庞大的业务策略抽象拆分各类变量、规则、决策等，然后在组装为策略集、决策流对外提供策略服务，通过拆分与组合方式，既可以灵活适配不同业务场景的策略配置需求，做到灵活通用，也可以提升配置复用度，简化配置繁琐度。

2.根据权利要求1所述的一种适配多种业务场景的规则引擎数据模型，其特征在于：所述特征变量可以将将上游系统业务参数如客户画像属性、交易参数或响应结果参数等统一抽象为特征变量；所述衍生变量在复杂的策略业务中，除了直接使用上游业务系统的参数外，还可能需要针对这类参数做一些业务处理或数据处理，如日期处理、变量数学处理、字符串处理等等，我们将处理后的变量抽象为衍生变量，是由n个特征变量、n个衍生变量与n个决策表变量组成的表达式，通过配置化方式，在页面直接定义变量的处理逻辑，不仅数据处理逻辑灵活，同时也能减轻业务系统侧数据处理压力。

3.根据权利要求1所述的一种适配多种业务场景的规则引擎数据模型，其特征在于：所述决策表变量在实际的策略中，常常还存在一些判断条件相似、各条件相互组合最终产出多个结果的情况，在这种情况我们也可通过上述的衍生变量来完成，但却不够简洁明了。因此我们抽象出决策表变量概念，将多个独立的条件和结果转换为可读性高、易于理解和维护的表格形式，每个条件和结果都可以是n个特征变量、n个衍生变量与n个决策表变量组合的表达式；所述规则可以将各种条件判断抽象为规则概念，是由n个特征变量、n个衍生变量与n个决策表变量组成的与或非逻辑表达式，如年龄小于60且大于18等这类判断条件。

4.根据权利要求1所述的一种适配多种业务场景的规则引擎数据模型，其特征在于：所述决策在满足某些条件后，将产出一系列结果返回给上游系统，由上游业务系统完成业务处理，如告警、管制等，对于此类结果我们将其抽象为决策，决策是由n个特征变量、n个衍生变量、n个决策表变量组成的key/value结果集。除了返回给上游系统的决策结果外，还有内部决策结果传递的使用场景，因此在决策中包含衍生与响应两种类型决策结果，其中衍生决策用于执行时结果传递，响应决策中信息为输出给下游的决策结果信息。

5.根据权利要求1所述的一种适配多种业务场景的规则引擎数据模型，其特征在于：所述原因码为一组数据字典，可以用于分类标记命中规则，可用于策略分析等场景。

6.根据权利要求1所述的一种适配多种业务场景的规则引擎数据模型，其特征在于：所述策略集在实际复杂的业务策略中，并不是所有规则串行执行就可以完成业务策略，而是存在多种类别、不同分支差异处理情况，因此我们将一类业务策略合集抽象策略集，这样策略可以按照实际业务分类执行。策略集是决策流执行的最小单元，策略集中包含的n组策略，每组策略由一个规则、决策、原因码等其他属性组成。

7.根据权利要求1所述的一种适配多种业务场景的规则引擎数据模型，其特征在于：所述决策流将策略集按照业务流程编排组合，对外提供策略服务，上游系统可以通过调用该决策流来完成业务策略处理；。

8.根据权利要求7所述的一种适配多种业务场景的规则引擎数据模型，其特征在于：所述策略包为上述2-7的合称，策略包分为版本和草稿两种类型，草稿类型策略包是业务员可以编辑的，版本类型策略包业务员不可在编辑。

技术总结
本发明属于数据处理技术领域，具体的说是一种适配多种业务场景的规则引擎数据模型，包括特征变量、衍生变量、决策表变量、规则、决策、原因码、策略集、决策流、策略包、工作空间；所述工作空间存在的同一企业的多个业务线可以进行隔离，对每个单独业务线形成单独的工作空间，使得每个工作空间中的策略配置互不影响，通过利用业务模型，我们庞大的业务策略抽象拆分各类变量、规则、决策等，然后在组装为策略集、决策流对外提供策略服务，通过拆分与组合方式，既可以灵活适配不同业务场景的策略配置需求，做到灵活通用，也可以提升配置复用度，简化配置繁琐度。

技术研发人员：李琳
受保护的技术使用者：上海通联金融服务有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/4/7