腾讯天御决策系统PDOS
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天御决策系统产品简介智能决策平台是一种集成了数据分析、机,器学习、人工智能等先进技术的系统，旨在通过自动化和智能化的方式，帮助企业和组织在复杂的业务场景中做出快速、准确和高效的决策，提升运营效率和竞争力。它通过整合和分析大量数据，提供预测、优化和自动化的决策支持，从而在金融、零售、供应链管理等多个领域实现价值最大化。
功能架构
特征统一定义和管理，构建可复用的特征知识PDOS特征平台数据源管理意在为特征配置和计算提供底层数据来源，包含消息队列MQ数据源、数据库数据源及API数据源。
高性能决策引擎，打造毫秒级数据处理和智能决策能力决策引擎作为智能夬策系统的核心，通过集成复杂的业务规则、算法模型和数据分析，自动化地执行决策流程，从而提高决策的速度和准确性，优化业务流程，降低风险，并增强企业的响应能力和竞争力。
AutoML 提供模型从训练到发布一站式服务
产品优势：
聚焦业务
√ 适用于风险、营销等多场景/支持人工干预的机器学习平台
低门槛
√ 提供零代码模型开发模式
√ 提供自动寻参能力
√ 自研算法提升模型效果
易用性
√ 白盒展示建模全过程，算法、参数、过程数据、日志全程可查。
聚焦业务
√ 适用于风险、营销等多场景/支持人工干预的机器学习平台
低门槛
√ 提供零代码模型开发模式
√ 提供自动寻参能力
√ 自研算法提升模型效果
易用性
√ 白盒展示建模全过程，算法、参数、过程数据、日志全程可查。
√ 清晰的建模指引，帮助快速上手。
√ 专业的模型评估标准及模型报告。
实时分析监控，辅助业务复盘和策略迭代客户视角
· 分析监控实时在线
· 风险预警自动触发
· 周报/日报，定期更新
· 分析监控实时在线
· 风险预警自动触发
· 周报/日报，定期更新
产品能力
专业报告：提供专业策略和模型评估报告，协助策略和模型的不断调优。
分钟级监控告警：数据监控，构建日常监控体系，及时洞察业务波动。
联邦学习在保障数据隐私安全的前提下发挥数据价值各参与方都无需外传隐私数据的情况下，完成数据合作的一项技术。数据合作场景包括金融风控、数字化营销、智慧医疗等。而技术主要有：联邦学习、多方安全计算和可信执行环境三种。
核心价值：隐私计算技术解决了数据安全保护和数据开发利用流通之间的矛盾
助力商业银行搭建多场景风控模型，提升风险识别能力项目背景
该商业银行是中国最早成立的民营银行之一，截至2021年底，其总资产规模约为1.5万亿元。
该行贷款业务主要以线下进件为主，对于大量经营地在外的本地小微企业主用户无法覆盖，这对于传统银行提出了新模式探索的要求；同时行内业务也在快速增长，如何保证资产健康持续的增长，对于风险管理也提出了挑战。
助力大型商业地产实现自动化运营提效
助力奢侈品品牌公司搭建账号安全风控系统构建恶意用户识别模型，通过多渠道数据采集、特征提取和机器学习模型的训练与优化，实现实时监控和预警，有效识别并过滤恶意用户，提升营销活动效果和品牌形象。降低营销成本，改善真实用户体验。
助力地方征信公司搭建企业级大数据平台服务体系项目背景
该征信公司成立于2019年，由省财信投资控股有限责任公司控股，主要开展企业征信业务，已建设省内企业融资综合信用服务平台，已归集各类地方金融机构数据以及重点行政部门信用数据。
该征信公司成立于2019年，由省财信投资控股有限责任公司控股，主要开展企业征信业务，已建设省内企业融资综合信用服务平台，已归集各类地方金融机构数据以及重点行政部门信用数据。
建设目标
· 建设AI中台基础设施，提升面向集团业务场景的模型研发与生产应用效率。
· 全局谋划，加速集团数字化转型。
· 培养AI专业化人才。
项目效果
构建企业大数据中心平台，引入多源数据构建模型资产管理平台，沉淀模型和样本等核心资产构建全功能的AI建模能力，与业务场景深度整合
· 本项目以打造企业大数据中心中台服务体系为目标，以企业大数据中心中台科技底座支撑数据产品服务体系，支撑各金融牌照主体子公司数据分析与决策业务。企业大数据中心架构如下所示：
风险解决方案 -- 天御为各行业客户提供全面专业的风险管理解决方案
案例1：第一阶段-为某汽车金融公司打造智能决策中台，全面支撑风控智能化客户基本情况
需求背景
客户简介：该汽车金融股公司成立于2009年，是继9家外资汽车金融公司之后，中国银保监会批准的首家自主品牌汽车厂商与本土银行合资成立的汽车金融公司。
业务模式：在银保监会规定的经营范围内，为个人客户提供优质快捷的购车贷款服务为经销商售车提供全面的资金支持。
数字化需求：随着全公司数字化不断深入需要大幅提升风控智能化水平，进而提升自动审批率和客户体验。
需求背景
客户简介：该汽车金融股公司成立于2009年，是继9家外资汽车金融公司之后，中国银保监会批准的首家自主品牌汽车厂商与本土银行合资成立的汽车金融公司。
业务模式：在银保监会规定的经营范围内，为个人客户提供优质快捷的购车贷款服务为经销商售车提供全面的资金支持。
数字化需求：随着全公司数字化不断深入需要大幅提升风控智能化水平，进而提升自动审批率和客户体验。
项目目标
· 全面支持零售、批发、合作方三类风控模型运行；
· 为支持业务增长、大幅提升自动审批率；
· 需要具有支持非风控模型的能力，以支持其他领域的智能化水平；
案例1：第二阶段 - 打造公司级实时特征公共服务平台
案例2：为某汽车金融公司，实现国产化替换，提升决策效率项目基本情况
· 客户情况
公司成立于2003年，为客户提供汽车融资直租、汽车融资回租、设备融资租赁、应收账款保理等融资租赁服，是某省首家融资租赁公司。
公司成立于2003年，为客户提供汽车融资直租、汽车融资回租、设备融资租赁、应收账款保理等融资租赁服，是某省首家融资租赁公司。
· 项目建设目标
通过风险管理体系的逐步完善，建立起多层防护，完善风控规则并深度嵌入，提高风险洞察效率。精简及合并原有多个系统，提升决策效率，降低系统维护支持
· 项目建设周期
通过风险管理体系的逐步完善，建立起多层防护，完善风控规则并深度嵌入，提高风险洞察效率。精简及合并原有多个系统，提升决策效率，降低系统维护支持
· 项目建设周期
为客户创造的价值
系统实现“三合一
通过引入决策引擎，客户成功将指标系统、决策系统及模型统计系统功能迁移至腾讯决策引擎上，成功实现系统“三合一”，成本有效得到控制。
决策效率提升约35%
通过引入决策引擎，客户成功将指标系统、决策系统及模型统计系统功能迁移至腾讯决策引擎上，成功实现系统“三合一”，成本有效得到控制。
决策效率提升约35%
通过决策引擎的引入，优化智能化决策流程，降低系统间相互调用时间，在原策略不变的情况，决策时间有效的控制在2秒以内。效率提升约35%。
变量加工时效由30s+降至4s
变量加工时效由30s+降至4s
原有决策引擎变量加工迁移至特征平台，同一变量在获取数据源不变的情况下，查询、加工及返回的时间，从30s+成功降低至4s以内为客户提供了高效的决策基础，也实现了多变量并行加工。
案例3：某汽车融资租赁公司，构建自动化决策平台，提升风控能力项目基本情况
· 客户情况
公司成立于2022年，以国内领先新能源汽车产业为依托，致力于为客户提供全方位、差异化、更具灵活性的汽车融资租赁服务，总资产规模达242.51亿元
· 项目建设目标
建设自动化的决策引擎平台，支持数据接入、指标运算、风控规则模型运算，不断提升系统自动审批率，逐步替代人工审核。同时在业务运行过程中不断调整优化各类风控规则模型，优化现有业务流程使其满足风险容忍目标。
公司成立于2022年，以国内领先新能源汽车产业为依托，致力于为客户提供全方位、差异化、更具灵活性的汽车融资租赁服务，总资产规模达242.51亿元
· 项目建设目标
建设自动化的决策引擎平台，支持数据接入、指标运算、风控规则模型运算，不断提升系统自动审批率，逐步替代人工审核。同时在业务运行过程中不断调整优化各类风控规则模型，优化现有业务流程使其满足风险容忍目标。
为客户创造的价值
· 自动化审批率提升约70%
通过引入决策引擎，客户成功将自动化率从0%提升至50%;在2024年优化阶段，通过提供与人行数据的紧密配合与接入，自动化率跃升至约70%。
· 风控能力提升约85%
通过引入先进的决策引擎技术，客户在风险控制能力上实现了显著提升较旧系统提升幅度高达85%，有效增强了客户的业务稳定性和安全性。
· 策略、特征丰富度提升490%
· 策略、特征丰富度提升490%
自策略体系初建时仅包含67条策略，经过双方紧密协作与共同努力，现已迅速扩展至超过400条策略。与此同时，我们还新增了22个第三方数据接口以及指标平台上130个关键指标，这些举措极大地强化了客户的风险控制能力。
案例4：某汽车租赁公司联合运营项目背景与需求
成立背景
某汽车租赁公司承接集团一手车的渠道及4S店汽车贷款审批业务，起步阶段急需借助外部机构协助搭建一套线上审批自动化系统，并提产品设计以及行业成熟的风控解决方案。
项目需求
系统建设：搭建机构自主网贷平台及风控审批系统
产品设计：面向一首车车主纯线上信用类贷款
风控管理：构建基于车贷的纯线上风险审批解多决方案，涉及准入、信策略及风险模型的搭建。
案例5：某国有金租公司（汽车租赁项目）联合运营项目
案例6：东南某消费金融公司30+业务决策流背景与痛点
业务繁多，管理成本高。有主营的生活贷、极速贷的贷前实时决策以及贷中批量决策场景，同时向合作机构提供二十多个差异化助贷服务需适配不同资方政策（如利率区间，准入标准）及数据接口，日进件量超5w+。
成本浪费，效率低下。原决策引擎无法根据实际业务需求对数据源进行灵活可控的调用，导致成本浪费与效率低下。
实时决策无法保障。请求征信数据时延很长，老的决策引擎中大量的时间消耗在等待流程中，实时决策的时效无法保障。
业务繁多，管理成本高。有主营的生活贷、极速贷的贷前实时决策以及贷中批量决策场景，同时向合作机构提供二十多个差异化助贷服务需适配不同资方政策（如利率区间，准入标准）及数据接口，日进件量超5w+。
成本浪费，效率低下。原决策引擎无法根据实际业务需求对数据源进行灵活可控的调用，导致成本浪费与效率低下。
实时决策无法保障。请求征信数据时延很长，老的决策引擎中大量的时间消耗在等待流程中，实时决策的时效无法保障。
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