已有规则引擎，为什么还需要观澜？
观澜把规则、模型与 AI 判断放在同一编排层：原有规则可以平迁保留，再逐步叠加模型能力；灰度与回流能力让策略迭代速度远超传统规则引擎。
- 毫秒级单次决策响应时长
- 98.2%授信审批场景决策置信度示例
- 100%决策快照留存可审计
产品概述
让每一次判断都有据可依
业务里有大量需要秒级给出结论的判断：这笔贷款批不批、这个订单有没有风险、这个客户报什么价。观澜 · 决策服务把业务规则与机器学习模型统一编排成实时决策流，毫秒级返回「结论 + 依据 + 置信度」，让自动化决策既快、又稳、还能审计。
核心能力
决策服务能为企业做什么
规则与模型融合编排
业务规则（准入、限额、黑白名单）与机器学习模型（评分、预测）在同一个可视化画布中编排、灵活叠加，策略调整即时生效。
毫秒级实时响应
决策链路毫秒级返回，支撑信贷审批、交易反欺诈、实时定价等高并发场景，峰值流量下稳定可用。
决策可解释、可审计
每个决策返回结论、命中规则、模型分数与置信度，完整保留决策快照，监管审计与内部复盘都有据可查。
决策结果回流训练
决策与真实结果自动关联回流，模型与策略持续迭代，决策质量越用越准。
灰度发布与效果对比
新策略支持按比例灰度，A/B 效果实时对比，策略上线不再是一次豪赌。
应用场景
典型落地场景
信贷与风控审批
申请材料要素由竹简抽取后流入观澜，规则引擎与评分模型毫秒级给出授信结论，审批从 3 天缩短到 4 小时。
交易反欺诈
交易请求实时过决策流，设备、行为、关系多维特征毫秒级研判，拦截欺诈交易同时不误伤正常客户。
动态定价与权益
根据客户分层、库存与市场情况实时计算报价与优惠，价格策略集中管理、灵活试验。
工单与理赔定损
理赔与售后工单自动定级、定损与派单，简单案件自动结案，复杂案件转人工并附上决策依据。
常见问题
关于本方案的高频问题
决策出错如何回溯与纠偏？
每个决策都有完整快照（输入、命中规则、模型分数、结论），可精确复现；纠偏后可对历史决策批量重放，评估影响面。
支持多高的并发？
水平扩展架构，单集群支撑数千 TPS 的实时决策；专有云与私有化部署下按业务峰值规划资源。
与竹简、青雀如何配合？
典型组合：竹简把文档变成结构化数据，观澜对数据做实时决策，青雀把决策结论执行到各业务系统——三者组成完整的业务闭环。
准备好让业务
自动运转了吗？
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