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2026-06-10 17:47:36 +08:00

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DWBG9FB3 RA 安全评估 — 千分制计算说明（三维度动态权重版）

修订说明
本版本采用 「身份固定 10% + 司法 / 借贷动态 90%」 的三维度加权模型，突出个人司法与信贷风险的主次关系；司法维度细分为 涉诉统计、失信被执行人、限高被执行人 三类独立计分。

一、核心原则

  • 所有分值采用 千分制（0–1000）

  • 分值越高表示越安全

  • 统一计算路径：

    安全分 = 1000 − 风险扣分（单维上限 1000）

  • 个人身份信息权重固定 10%，不参与动态调整

  • 个人司法信息与借贷信息合计 90%，根据风险场景动态分配

  • 司法 + 借贷同时高风险时，直接判定 F 级（不参与加权）

二、综合分三维度结构

业务维度 输出字段 计算方法 基准权重 是否动态
个人身份信息 ra_verify_score calcRAVerifyScore 10%（固定） 否
个人司法信息 ra_judicial_score calcRAJudicialScore 50%（基准） 是
借贷信息 ra_credit_score calcRACreditScore 40%（基准） 是

基准权重合计：10% + 50% + 40% = 100%

辅助输出字段（不参与综合分加权）

输出字段 计算方法 说明
ra_fraud_score calcRAFraudScore 欺诈 / 黑名单维度，单独输出供业务参考
ra_score buildDWBG9FB3RA 三维度动态加权汇总
ra_level raLevelFromScore 由 ra_score 映射 A–F

三、等级划分（含 F 级）

等级 分数区间 含义
A 800 – 1000 最安全
B 600 – 799 较安全
C 400 – 599 一般
D 200 – 399 较不安全
E 0 – 199 高风险
F — 司法 + 借贷双重高风险（强制）

四、动态权重机制

1️⃣ 风险标志位

HAS_JUDICIAL_RISK =
  ra_judicial_score < 1000

HAS_CREDIT_RISK =
  ra_credit_score < 1000

HAS_SEVERE_JUDICIAL =
  ra_judicial_score ≤ 400
  OR breachCaseList 非空
  OR consumptionRestrictionList 非空

HAS_SEVERE_CREDIT =
  ra_credit_score ≤ 400

2️⃣ 权重分配表

固定项：个人身份信息始终占 10%

场景 个人身份 个人司法 借贷 说明
基准（无显著风险） 10% 50% 40% 默认比例
有司法风险 10% 65% 25% 司法权重上调，借贷权重下调
有借贷风险、无司法风险 10% 40% 50% 借贷权重上调，司法权重下调
司法 + 借贷均有风险 10% 70% 20% 司法优先于借贷

动态权重仅调整 司法 / 借贷 两个维度，三者之和恒为 100%。

3️⃣ 综合分计算公式

// 第一步：确定司法 / 借贷权重（身份固定 0.10）
IF HAS_JUDICIAL_RISK AND HAS_CREDIT_RISK:
  w_judicial = 0.70, w_credit = 0.20
ELSE IF HAS_JUDICIAL_RISK:
  w_judicial = 0.65, w_credit = 0.25
ELSE IF HAS_CREDIT_RISK:
  w_judicial = 0.40, w_credit = 0.50
ELSE:
  w_judicial = 0.50, w_credit = 0.40

w_verify = 0.10  // 固定

// 第二步：加权汇总
ra_score = round(
  ra_verify_score   × w_verify   +
  ra_judicial_score × w_judicial +
  ra_credit_score   × w_credit
)

五、F 级强判规则（最高优先级）

同时满足以下条件时：

ra_level = "F"
ra_score = 0
条件 判定标准
司法高风险 ra_judicial_score ≤ 400
借贷高风险 ra_credit_score ≤ 400
风险叠加 至少存在 2 项中高风险记录

F 级不参与任何加权计算，直接覆盖结果

六、各维度风险扣分规则

1️⃣ ra_verify_score（个人身份信息，权重 10% 固定）

  • 方法链： calcRAVerifyScore → calcRAVerifyRiskPoints → toRASafetyScore
  • 数据来源： triple、identity、presence
风险扣分项 子字段路径 触发条件 扣分
三要素不一致 triple.state 有值且不为 "1" 400
二要素不一致 identity.result 不为 0 400
在网异常 presence.desc 含停机 / 销号 / 不在网 80
状态码异常 presence.status 大于 1 50

身份核验为 基础准入项，权重低但不可忽略；不一致时单项扣分仍可达 400–800 分。

2️⃣ ra_judicial_score（个人司法信息，基准权重 50%，可动态上调）

  • 方法链： calcRAJudicialScore → calcRAJudicialRiskPoints → toRASafetyScore
  • 数据来源： judicial.judicial_data
  • 子维度结构： 涉诉统计 + 失信被执行人 + 限高被执行人（三类独立累加）

2.1 涉诉统计（lawsuitStat）

遍历 lawsuitStat 下各类型节点（如 civil、criminal、administrative、preservation、implement、bankrupt 等），读取 *.count 累加：

风险扣分项 子字段路径 触发条件 扣分 单项上限
涉诉总件数 lawsuitStat.*.count.count_total 各类型累加 80 / 件 400
未结案数 lawsuitStat.*.count.count_wei_total 各类型累加 60 / 件 300
被告件数 lawsuitStat.*.count.count_beigao 各类型累加 50 / 件 250

2.2 失信被执行人（breachCaseList）

风险扣分项 子字段路径 触发条件 扣分 单项上限
失信执行人记录 breachCaseList 长度 每条记录 150 / 条 450
  • 对应最高法 失信被执行人名单
  • 命中即视为 重度司法风险，触发动态权重向司法倾斜（HAS_JUDICIAL_RISK = true）
  • 单条扣分高于普通涉诉件数，体现执行阶段信用惩戒的严重性

2.3 限高被执行人（consumptionRestrictionList）

风险扣分项 子字段路径 触发条件 扣分 单项上限
限高执行人记录 consumptionRestrictionList 长度 每条记录 200 / 条 400
  • 对应 限制高消费被执行人名单
  • 单条扣分高于失信记录，体现对消费 / 出行能力的直接限制
  • 与失信记录 独立计分、互不替代，可同时累加

2.4 司法子维度扣分优先级（业务解释）

优先级 子维度 典型场景 相对严重度
1 限高被执行人 已被法院采取限高措施 最高
2 失信被执行人 已被列入失信名单 高
3 未结案涉诉 纠纷仍在审理 / 执行中 中
4 被告涉诉 作为被告被起诉 中
5 历史涉诉（已结案） 仅 count_total 有值 相对较低

3️⃣ ra_credit_score（借贷信息，基准权重 40%，可动态上调）

  • 方法链： calcRACreditScore → calcRACreditRiskPoints → toRASafetyScore
  • 数据来源： probe、intent、rating
风险扣分项 子字段路径 触发条件 扣分
当前逾期 probe.currently_overdue "1" 300
睡眠账户 probe.acc_sleep "1" 150
未履约 probe.currently_performance "0" 100
探针命中 probe.result_code "1" 100
借贷意向 intent.Rule_final_decision Reject / Review 400 / 250
规则权重 intent.Rule_final_weight 有值 weight×5，上限 250
借选指数低 rating.score 0 < score < 500 500−score，上限 300

4️⃣ ra_fraud_score（欺诈，辅助输出，不参与加权）

  • 方法链： calcRAFraudScore → calcRAFraudRiskPoints → toRASafetyScore
  • 数据来源： behavior、complaint、fraud、special
风险扣分项 子字段路径 触发条件 扣分
行为黑名单 behavior.result.black_list "1" 500
行为黑标签 behavior.result.black_tag** 任意 "1" 每个 80
投诉风险 complaint.result.score 有值 score×10，上限 300
欺诈黑名单 fraud.hit 1 400
特殊名单 special.Rule_final_decision Reject / Review 350 / 200

欺诈信号仍单独计算并返回 ra_fraud_score，供风控人工复核；不进入 ra_score 三维度加权，避免与借贷维度重复计分。

七、综合分与等级计算样例

✅ 样例 1：基准场景（无显著风险 → A）

维度 安全分 权重
个人身份 920 10%
个人司法 980 50%
借贷 760 40% 
ra_score = 920×0.10 + 980×0.50 + 760×0.40
         = 92 + 490 + 304
         = 886 → A

⚠️ 样例 2：命中失信 + 限高（司法权重上调 → C/D）

维度 安全分 说明
个人身份 900 核验正常
个人司法 350 失信 1 条 + 限高 1 条，扣分 350
借贷 680 轻度借贷风险

动态权重：身份 10% + 司法 65% + 借贷 25%

ra_score = 900×0.10 + 350×0.65 + 680×0.25
         = 90 + 227.5 + 170
         = 488 → D/E

⚠️ 样例 3：仅借贷风险（借贷权重上调 → B/C）

维度 安全分
个人身份 880
个人司法 1000
借贷 520

动态权重：身份 10% + 司法 40% + 借贷 50%

ra_score = 880×0.10 + 1000×0.40 + 520×0.50
         = 88 + 400 + 260
         = 748 → B

❌ 样例 4：司法 + 借贷双高（F 级）

  • ra_judicial_score ≤ 400（含失信 / 限高 / 多笔涉诉）
  • ra_credit_score ≤ 400（当前逾期 + 借贷意向 Reject）

→ 直接判定：F，ra_score = 0

八、代码位置

方法 文件
buildDWBG9FB3RA dwbg9fb3_ra.go
calcRA*Score / calcRA*RiskPoints dwbg9fb3_ra.go
toRASafetyScore dwbg9fb3_ra.go
raLevelFromScore dwbg9fb3_ra.go

九、变更总结

项目 原方案 新方案
加权维度 欺诈 + 借贷 + 司法 + 身份（四维） 身份 + 司法 + 借贷（三维）
身份权重 15%–20% 浮动 固定 10%
司法 / 借贷权重 各自独立浮动 基准 50% / 40%，动态互调
司法子维度 合并描述 涉诉统计 / 失信执行人 / 限高执行人 分项说明
限高 vs 失信 同表罗列 限高 200/条、失信 150/条，独立计分
欺诈维度 参与加权 单独输出，不参与 ra_score
双高风险 仍参与加权 直接 F 级