南京贷后管理决策引擎外购

URule Pro是一款由上海锐道信息技术有限公司自主研发的一款纯Java规则引擎，URule Pro可以运行在Windows、Linux、Unix等各种类型的操作系统之上。URule Pro决策引擎评分卡介绍：评分是对个人或机构的相关信息进行分析之后的一种数值表达，表示此人或此机构由于信用活动的拒付行为所造成损失风险的可能性，评分通常用于对个人或机构的风险管理与评估。URule Pro中的评分卡就是用来计算评分的，它使用二维表形式展示目标对象的各个属性，针对不同属性设置不同区段的条件，每个区段条件对应不同的分值，运行时引擎会根据定义的区段条件自动计算目标对象的评分。URule Pro决策引擎中规则相关资源文件存储机制采用的是jackrabbit实现。南京贷后管理决策引擎外购

URule Pro决策引擎复杂评分卡表格的下方，与普通评分卡一样，是得分计算方式以及得分计算好后赋值定义部分，只是这里的得分计算方式相比普通评分卡少了”加权求和“项，这是因为在复杂评分卡里，因为条件可能由多对象属性叠加组成，所以无法添加权值功能，所以这里在得分计算上不支持加权求和方式，除此以外，其它皆与普通评分卡完全一致。和其它类型的规则文件定义方式相同，我们需要首先导入要使用的相关库文件，这里导入之前定义好的包含”会员“的变量库文件，导入后，在条件列头上点击右键菜单就可以为当前条件列选择对应的对象。南京贷后管理决策引擎外购URule Pro决策引擎中的脚本式决策集可以编写普通规则和循环规则。

URule Pro决策引擎决策表介绍：在决策表当中，需要我们导入需要使用的变量库、参数库、常量库及动作库。和规则集中的规则一样，可以为决策表添加若干属性，但不同的是决策表中可添加的属性只有五个，其含义和作用与决策集中的规则相同。一旦为决策表定义了属性，那么这些属性将会被应用到决策表中定义的每个规则上。实际使用当中，我们可能会将若干个决策表或若干个决策表与若干个决策集放在一个知识包中使用，这个时候如果没有使用决策流来对它们的执行顺序进行编排的话，那么优先级属性的作用就显现出来，通过定义优先级属性，可以实现若干个决策表文件与若干个决策集文件放在一个知识包中执行顺序的编排，也就是优先级的值越大，执行越靠前。

规则流也称决策流，它整个的结构类似于工作流，用来对已有的决策集、决策表、交叉决策表、决策树、评分卡、复杂评分卡或其它决策流的执行顺序进行编排，以清晰直观的实现一个大的复杂的业务规则。URule Pro决策引擎中的决策流可以实现对已有的决策集、决策表、交叉决策表、决策树、评分卡、复杂评分卡或其它决策流进行编排执行；编排过程中即可以常见串行执行，也可以并行执行、或者是根据条件选择分支执行。URule Pro决策引擎中提供了一个基于网页的流程设计器，通过简单拖曳就可以快速实现对已有的决策集、决策表、交叉决策表、决策树、评分卡、复杂评分卡或其它决策流执行顺序的编排。锐道URule Pro决策引擎提供了用户直接输入测试值的“快速测试”。

URule Pro决策引擎中规则相关资源文件存储机制采用的是jackrabbit实现，在默认情况下，只需要通过属性来指定资源库目录，这样就会在这个目录下以文件形式存储规则相关文件。在数据库中存储知识库有两种方式，一种是采用Spring中配置数据源连接数据库；另一种就是用户自定义jackrabbit的存储xml配置文件，通过这个文件来自定义数据库连接信息。当然这里肯定推荐第1种采用Spring中配置数据源连接数据库方式。这里需要强调的是，当采用xml配置方式来连接数据库，那么就需要手工配置集群信息，如果不配置使用过程中就可能会出现文件丢失的情况，就是说在未配置集群的情况下，一个应用在保存规则时会覆盖整个知识库，从而产生另一个应用配置的规则丢失的情况，这点一定要注意；如果采用spring配置方式的话，那么引擎会自动配置好集群信息。锐道URule Pro决策引擎决策表提供的是全可视化、图形化的操作方式。积分计算决策引擎应用平台

在锐道URule Pro决策引擎中，与普通决策表相比，交叉决策表的条件由纵向和横向两个维度决定。南京贷后管理决策引擎外购

URule Pro决策引擎语法介绍如下：规则定义：在一个脚本式规则文件当中，可以添加零至多个普通规则或循环规则定义信息，其定义位置必须要在导入库文件的定义信息之下。在一个普通规则当中，else部分如果没有动作可定义，那么是可以省略不写的。对照向导式决策集里的循环规则定义，可以看到结构完全一致，独特不同的是这里采用脚本方式实现。同样在脚本式循环规则的循环体中，如果没有“否则”部分，那么这里的“else”部分的定义就可以省略，这与普通规则一样。南京贷后管理决策引擎外购

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