一、信贷风控场景的技术痛点与Text2SQL价值

信贷风控的核心是通过多维度数据（如用户征信、交易记录、行为轨迹）构建决策模型，传统方案依赖人工编写SQL查询数据，存在三大痛点：

需求沟通成本高：业务人员需通过技术团队转译需求，易因术语偏差导致查询偏差；
SQL编写效率低：复杂风控规则（如多表关联、动态条件）需手动编写长SQL，易出错且维护困难；
结果解析繁琐：SQL返回的原始数据需二次处理才能匹配风控策略（如阈值判断、权重计算）。

Text2SQL技术通过自然语言转SQL，可显著降低技术门槛。结合Coze工作流（一种低代码任务编排框架），能实现从需求输入到结果输出的全链路自动化，尤其适合信贷风控中高频、动态的查询场景。

二、Coze工作流架构设计

1. 整体流程

Coze工作流通过模块化节点串联Text2SQL的核心环节，典型架构如下：

graph TD
    A[业务需求输入] --> B[NLU解析]
    B --> C[SQL生成]
    C --> D[数据库执行]
    D --> E[结果解析]
    E --> F[风控策略匹配]
    F --> G[决策输出]

2. 关键节点设计

（1）NLU解析节点

功能：将自然语言需求拆解为结构化查询要素（如表名、字段、条件）。
实现：
- 使用意图识别模型区分查询类型（如“查询用户逾期记录” vs “计算用户风险评分”）；
- 实体抽取模型提取关键参数（如“时间范围=最近3个月”“阈值=逾期次数>2”）。

示例：
输入：“查找过去6个月内，信用卡消费超过5万元且逾期超过2次的用户”
输出：

{
  "tables": ["credit_card_transactions", "user_overdue_records"],
  "conditions": [
    {"field": "transaction_date", "operator": ">=", "value": "2023-01-01"},
    {"field": "amount", "operator": ">", "value": 50000},
    {"field": "overdue_count", "operator": ">", "value": 2}
  ]
}

（2）SQL生成节点

功能：将结构化查询要素转换为可执行SQL。
实现：
- 模板引擎：预定义高频查询模板（如多表关联、聚合计算），通过参数填充生成SQL；
- 动态生成：对复杂需求（如嵌套条件、子查询）使用算法动态拼接SQL片段。

示例：
输入上文JSON后，生成SQL：

SELECT u.user_id, u.name 
FROM users u
JOIN credit_card_transactions t ON u.user_id = t.user_id
JOIN user_overdue_records o ON u.user_id = o.user_id
WHERE t.transaction_date >= '2023-01-01'
  AND t.amount > 50000
  AND o.overdue_count > 2
GROUP BY u.user_id, u.name;

（3）结果解析节点

功能：将SQL返回的原始数据转换为风控策略可用的结构化指标。
实现：
- 字段映射：将数据库字段（如overdue_count）映射为风控变量（如risk_level）；
- 计算逻辑：嵌入阈值判断（如if overdue_count > 3 then risk_level = '高'）或权重计算（如score = 0.6*income + 0.4*credit_score）。

示例：
输入SQL返回数据后，输出：

{
  "user_id": "1001",
  "risk_level": "高",
  "reason": "逾期次数=3（阈值>2）"
}

三、信贷风控场景的完整案例演示

1. 案例背景

某金融机构需实现“高风险用户筛查”功能，规则为：

过去3个月内，贷款申请次数≥5次且拒绝率≥80%；
或信用卡透支额度超过授信额度的90%。

2. Coze工作流实现步骤

（1）需求输入

业务人员在前端输入自然语言：

筛选高风险用户：  
条件1：最近90天贷款申请次数≥5次且拒绝率≥80%；  
条件2：信用卡透支率>90%。  
满足任一条件即标记为高风险。

（2）NLU解析

工作流解析为结构化数据：

{
  "conditions": [
    {
      "type": "loan",
      "time_range": "90 days",
      "apply_count_min": 5,
      "reject_rate_min": 0.8
    },
    {
      "type": "credit_card",
      "overdraft_ratio_min": 0.9
    }
  ],
  "logic": "OR"
}

（3）SQL生成

生成两条SQL并合并结果：
SQL1（贷款条件）：

SELECT u.user_id, COUNT(*) as apply_count, 
       SUM(CASE WHEN status = 'rejected' THEN 1 ELSE 0 END)/COUNT(*) as reject_rate
FROM loan_applications l
JOIN users u ON l.user_id = u.user_id
WHERE l.apply_date >= DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL 90 DAY)
GROUP BY u.user_id
HAVING apply_count >= 5 AND reject_rate >= 0.8;

SQL2（信用卡条件）：

SELECT u.user_id, c.used_limit/c.credit_limit as overdraft_ratio
FROM credit_cards c
JOIN users u ON c.user_id = u.user_id
WHERE c.used_limit/c.credit_limit > 0.9;

（4）结果解析与策略匹配

合并SQL结果后，按逻辑“OR”判断：

若用户出现在SQL1或SQL2结果中，则标记为“高风险”；
附加原因说明（如“贷款拒绝率92%”或“透支率95%”）。

最终输出示例：

[
  {
    "user_id": "2001",
    "risk_level": "高",
    "reason": "贷款拒绝率92%（申请次数=6）"
  },
  {
    "user_id": "2002",
    "risk_level": "高",
    "reason": "信用卡透支率95%"
  }
]

四、优化建议与最佳实践

数据模型优化：
- 预先定义风控场景常用表结构（如用户表、交易表、逾期表）的关联关系，减少动态SQL生成复杂度；
- 对高频查询字段建立索引（如user_id、transaction_date）。
NLU模型训练：
- 收集历史风控需求文本，标注查询要素（如表名、条件），微调NLU模型提升解析准确率；
- 对模糊表述（如“最近几个月”）设置默认值（如“最近90天”）。
错误处理机制：
- SQL语法校验：在生成后执行预检，避免数据库报错；
- 回退策略：当Text2SQL解析失败时，自动跳转至人工审核流程。
性能优化：
- 对复杂查询拆分为子查询，减少单次SQL执行时间；
- 使用缓存存储高频查询结果（如“今日高风险用户列表”）。

五、总结与展望

通过Coze工作流集成Text2SQL技术，信贷风控场景可实现从需求到决策的全自动化，显著提升效率并降低人为错误。未来可进一步探索：

结合大语言模型（LLM）优化NLU解析能力；
引入实时流处理，支持动态风控规则（如交易时实时拦截高风险用户）。

该方案不仅适用于信贷风控，也可扩展至反欺诈、精准营销等金融科技场景，为行业提供可复用的技术范式。

Text2SQL在信贷风控中的工作流实践