1）策略仿真 通過策略實驗室的策略仿真，可將歷史事件流量進(jìn)行回放并執(zhí)行最新更新后的策略，可用于將歷史問題（包括風(fēng)險遺漏、業(yè)務(wù)打擾等）的快速回放，并驗證優(yōu)化或調(diào)整后的策略對于歷史問題的解決程度的評估。

創(chuàng)建仿真任務(wù)需要選定某個時間窗口內(nèi)的事件以及需要仿真的策略，系統(tǒng)會將該仿真任務(wù)排隊并啟動運(yùn)算。仿真任務(wù)運(yùn)算的耗時與事件運(yùn)算量大小有關(guān)，量級越大運(yùn)算時間越長。通常一個不超過1萬條事件記錄的任務(wù)，仿真任務(wù)運(yùn)算時間不超過1個小時。仿真運(yùn)算所使用的策略，如果其中選配了收費變量，可能會存在用量扣減。系統(tǒng)根據(jù)事件量進(jìn)行了最大用量預(yù)估，實際運(yùn)算中因存在條件樹的設(shè)定，會低于最大預(yù)估。

仿真運(yùn)算后，系統(tǒng)會將仿真結(jié)果的日志打點到SLS（日志服務(wù)）project中，除系統(tǒng)提供的對比報表外，可以前往SLS進(jìn)行個性化的日志分析。

2）變量推薦 通過策略實驗室的變量推薦，可基于任意風(fēng)險樣本選定風(fēng)險場景的情況下，引擎系統(tǒng)的模型模塊會自動進(jìn)行樣本學(xué)習(xí)、模型訓(xùn)練、變量挑選、策略智能生成。通過變量推薦功能，無需建模開發(fā)投入，即可獲得具有類比定制建模、模型可解釋、策略可運(yùn)維的風(fēng)控策略推薦。

我的樣本：可在此頁面上傳樣本集，樣本文件會上傳到當(dāng)前登錄賬號所擁有的OSS資源中，可能會產(chǎn)生OSS費用，費用情況詳情參考OSS定價。樣本的質(zhì)量情況會直接影響訓(xùn)練與推薦的效果，建議樣本量級大于2000，風(fēng)險與無風(fēng)險的比例為1:2，也可以根據(jù)實際的業(yè)務(wù)風(fēng)險率參考設(shè)置樣本構(gòu)成比例。

樣本創(chuàng)建后，創(chuàng)建推薦任務(wù)，選擇所相關(guān)的風(fēng)險變量，并勾選關(guān)注的效果指標(biāo)，設(shè)置任務(wù)名稱后，系統(tǒng)會開啟此推薦任務(wù)的運(yùn)算。通常運(yùn)算任務(wù)需要分鐘到小時不等的時間，運(yùn)算時間與樣本數(shù)量、變量數(shù)量相關(guān)。

任務(wù)運(yùn)算中，可以進(jìn)入詳情進(jìn)行階段性結(jié)果的查看。支持變量IV查看，系統(tǒng)推薦策略的詳情與指標(biāo)表現(xiàn)查看。 對于符合預(yù)期的規(guī)則策略，可以選擇“加入候選策略”，支持添加多個策略。

針對已選中的候選策略，可以指定創(chuàng)建到某個事件下。如該策略中的某些變量所需入?yún)ⅲ谠录腥笔В到y(tǒng)會自動補(bǔ)全，請在接口傳參時注意缺失參數(shù)的補(bǔ)全與調(diào)整。系統(tǒng)創(chuàng)建的策略，出于操作風(fēng)險考慮，默認(rèn)置為“草稿”狀態(tài)，且默認(rèn)設(shè)置的標(biāo)簽輸出為“test”。可在策略詳情頁中根據(jù)業(yè)務(wù)預(yù)期，進(jìn)行自助調(diào)整。

3）風(fēng)險打標(biāo) 針對于存在聚集性、規(guī)模性的風(fēng)險場景，使用圖計算技術(shù)、算法繪制社群關(guān)系，風(fēng)險打標(biāo)功能可以使用客戶反饋的風(fēng)險標(biāo)簽對于社群進(jìn)行風(fēng)險染色，獲取社群風(fēng)險濃度并且運(yùn)用于策略模型中，以此提升風(fēng)險識別效果。系統(tǒng)支持文本或文件的形式反饋風(fēng)險標(biāo)簽，文件格式支持Excel、TXT、CSV。用戶反饋風(fēng)險標(biāo)簽后系統(tǒng)后臺自動使用此風(fēng)險標(biāo)簽對于社群進(jìn)行風(fēng)險染色，并通過變量中心透傳社群風(fēng)險濃度變量，用戶可以使用此變量在策略管理功能中配置風(fēng)控策略。