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Risk 内层规则求值

Properties1
tagsrisk

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自用笔记初稿。内层 anti_fraud 里「规则怎么用 Feature 判出结论」。
前置：03-Risk 决策三层模块（总图）· 01-Risk 架构总览 · 02-Holmes 平台业务全景 · 04-Risk Feature 取数链路

一句话：Feature 给变量；内层规则 DAG 用表达式判命中；输出 CheckResult（Pass/Reject/Challenge）给外层工作流 Goto。

0. 本文在架构里讲哪一块（模块）

总图见 03-Risk 决策三层模块：
相对 04-Risk Feature 取数链路（燃料从哪来）：本篇 = 判据怎么利用这些燃料。

一、外层 / 策略树 / 内层执行 DAG —— 什么关系

① 外层工作流 DAG② 策略语义树③ 内层执行 DAG
在哪credit_risk_engineHolmes / 配置（给人看的分类）risk-antifraud（进了 anti_fraud 之后）
问什么下一步跑哪个工作流节点？规则怎么分层分类？房间里节点怎么串、怎么跳？
长什么样Root→anti_fraud→challenge…Scene→Group→L1→L2→L3→FeatureStart→Group→Condition→Output→END
配置insert 到 dbHolmes 配置配置（落 DB，加载到内容）
何时结束走到 END / return不「跑完」，是静态说明书Output 吐 CheckResult → 回外层

L3 是什么

L3 = Level 3 规则 = 一条「如果…就拦/就过」的具体判断式。
策略树上分三层只是为了好管：L1/L2 是文件夹，只有 L3 里写了真正会算的表达式。

kredit / 某支付场景（示意）

用户发起一笔 SPL 支付，外层工作流进到 anti_fraud。策略里有一个 Group「高危交易拦截」，树长这样：

Scene: 支付反欺诈
└─ Group: 高危交易拦截组
   ├─ L1 账户风险
   │   └─ L2 设备异常
   │       └─ L3-A  新设备且异地     ← 叶子，真规则
   │              表达式: is_new_device == true && ip_city_distance > 100
   │              命中动作: Reject
   └─ L1 名单风险
       └─ L2 黑名单
           └─ L3-B  命中欺诈黑名单   ← 另一条叶子
                  表达式: hit_fraud_blocklist == true
                  命中动作: Reject
层角色例子里是什么会不会「算 true/false」
L1大类文件夹账户风险 / 名单风险否
L2中类文件夹设备异常 / 黑名单否
L3具体条款新设备且异地 / 命中黑名单会
Feature条款里的变量is_new_device、ip_city_distance变量取值，见 Feature 笔记

这一笔请求实际发生什么

假设 Feature 取完：

is_new_device        = true
ip_city_distance    = 350
hit_fraud_blocklist = false
  1. 内层执行 DAG 跑到 Group 节点「高危交易拦截」
  2. Group 内部依次（或按配置）评估多条 L3：
    • L3-A：true && 350 > 100 → 命中
    • L3-B：false → 未命中
  3. 组结论按策略汇总（示例：有 Reject 叶子命中 → 组结论 Reject）
  4. 记下 命中了 L3-A → 监控/日志里的 hit_l3_group（或同类 label）
  5. Output 给出 CheckResult=Reject → 回外层 → 可能 return_reject
Group 节点（执行 DAG 上的一个框）
  ├── 跑 L3-A  ──命中──► hit_l3 = L3-A
  ├── 跑 L3-B  ──未命中
  └── 组结论 Reject
  • L3 = 策略树最底下那条可执行表达式（条款）
  • Group 节点 = 内层 DAG 上的容器，一次请求里把组内多条 L3 拿出来算

二、Group 与 L3

Group = 一组 L3 规则的打包执行单元（可复用）。

跑完一组后，关键产出（值班高频）：

产出是什么
组结论这一组整体 Pass / Reject / Challenge
X_HitL3Group / hit_l3命中了哪条 L3 叶子（监控 hit_l3_group）
原因码 / 工单模板等给运营、工单、下游用的附属信息

监控串法（与 08-Risk 值班指南 一致）：

某 scene 拒绝率↑
  → hit_l3_group topk
  → 哪条 L3 变多
  → 该 L3 依赖的 Feature 是否超时/缺数/漂移

注意 sceneId 两层：查反欺诈命中用内层 anti_fraud_<数字> 的 scene，不是外层入口号（见 Holmes 全景）。

三、Watson / Moriarty（规则引擎）

Watson/Moriarty 不是内层 DAF 上单独的节点，而是 Group 节点内部，用来算 L3 表达式的引擎

输入：规则表达式 + 一堆变量值（Feature 等）
输出：命中 / 未命中（以及组级汇总）
WatsonMoriarty
关系旧新（替换，不是并行分工）
切换context 标志位 USE_MORIARTY 等同上；可有 shadow 对比
形态vendor 库，在 engine 进程内同

位置：

credit_risk_engine
  └─ risk-antifraud
       └─ Watson / Moriarty

不是 feature_core 注册表里的 executor；也不是 Unicorn（Unicorn 更多在 Feature 外调 / 自定义函数场景）。

策略配置会预编译进缓存（规则表达式 → 可执行对象），避免每次请求重新 parse。

四、Condition / Process / Output（知道存在即可）

节点干什么
Condition拉 Feature、塞环境，供内层 DAG 边的 expr 跳转
Process Feature算中间量，写入 ProcessFeatureMap（可跨 scene 用）
Output挑选要吐给外层 / 回填响应的字段

主结论通常仍由 Group（L3） 决定；Condition 更多管「组与组之间怎么走」。

五、和 Feature 笔记的接口

规则要变量时的调用链（可点进对应笔记/小节）：

  1. L3 表达式 里的名字（如 is_new_device）
  2. → Group 节点 内 FeatureHandler.GetFeatures 要值
  3. → 04-Risk Feature 取数链路
  4. → 值回到规则环境
  5. → Watson / Moriarty 求值

总图：03-Risk 决策三层模块（内层判 + 特征侧挂）。

出问题的感觉更可能在
特征值错 / 超时 / 缺数04-Risk Feature 取数链路
值对但该拒没拒 / 命中规则变了[[#L3 是什么（用一笔支付讲清楚）
命中了但外层走错分支外层 Goto / CheckResult（01-Risk 架构总览 > 4.1 两层 DAG）

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