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规则引擎评分卡
〖A〗、活跃的四大规则引擎评分卡特点总结 Drools 实现方式：Drools本身不直接支持评分卡功能，但可以通过多个规则集（DRL文件）的组合来间接实现评分卡的效果。这种方式需要开发人员编写和维护多个规则集，通过规则集之间的协作来实现得分的累计。
〖B〗、核心执行框架：决策流是JVS规则引擎的核心执行框架，支持拖拽方式组合规则节点，如决策树、评分卡、多元计算、规则集、条件分支节点等，形成动态逻辑链路。决策树：以树形结构呈现规则层级的条件判断，适用于复杂业务场景。评分卡：基于权重模型量化评估指标，支持动态调整评分维度。
〖C〗、引擎提供了评分卡节点支持，允许用户根据离散式数据、连续性数据等方式对应打分，并支持权重打分。这使得引擎在风险评估、信用评分等金融决策场景中具有更高的应用价值。
〖D〗、多模型融合：将贷中支用评分卡与其他风险模型结合，如反欺诈模型、准入评分卡等，提高整体风险控制能力。规则引擎：结合业务规则，如客户的职业、收入水平、地区等，进行综合决策。持续监控与调整：模型监控：定期监控模型的表现，关注KS值、AUC等指标的变化。
〖E〗、规则节点判断结果可配置化，实现条件判断后的流程控制，如if-then或jump-to-end逻辑。优化变量入参配置，支持多数据源选择。决策流调试模式升级，可视化调试过程。赋值节点功能增强，提供基础、映射和条件赋值等多样赋值方式。增加了评分卡功能的展现和描述。UI交互操作得到优化。
〖F〗、拖拽式组件配置 规则引擎提供了多种业务节点组件，如开始、结束、路由判断、条件分支、评分卡、多元计算等。用户可以根据业务需求，拖拽相应的组件到画布上，并通过连线功能将不同的组件连接起来，形成完整的决策流程。这种拖拽式配置方式使得规则引擎的搭建过程更加灵活和高效。
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