摘要：本文作者彭明德，介绍了钱大妈与阿里云 Flink 实时计算团队共建实时风控规则引擎，精确识别羊毛党以防营销预算流失。...钱大妈与阿里云 Flink 实时计算团队共建实时风控规则引擎，精确识别羊毛党以防营销预算流失。...图一：钱大妈实时风控流程示意图 二、业务架构 钱大妈风控业务架构如图二所示总共分为四个部分：事件接入、风险感知、风险应对、风险回溯。...图二：钱大妈实时风控业务架构图 三、规则模型 风控业务专员通过产品界面简单配置即可实时动态发布风控规则，同时对在线 Flink 作业的规则进行新增、更新以及删除，其中风控规则模型主要分为统计型规则和序列型规则...图六：社区Flink动态CEP规则表 五、回顾展望 基于 Flink 的实时风控解决方案已接应用于钱大妈集团内部生产环境，在此解决方案里未引入新的技术组件和编程语言，最大化复用 Flink 资源实现实时风控场景需求
目前携程利用自主研发的风控系统有效识别、防范这些风险。携程风控系统从零起步，经过五年的不断探索与创新，已经可以有效覆盖事前、事中、事后各个环节。...主要分三大模块：风控引擎、数据服务、数据运算、辅助系统。 风控引擎：主要处理风控请求，有预处理、规则引擎和模型执行服务，风控引擎所需要的数据是由数据服务模块提供的。...由于携程的业务种类非常多，而且每种业务都有其特性，在进入风控系统（Aegis）后，为了便于整个风控系统对数据进行处理，风控前端有一个适配器模块，把各个业务的数据都按照风控内部标准化配置进行转换，以适合风控系统使用...风控系统要进行数据的合并。举个例子，当有一笔支付风控校验，支付BU只抛过来支付信息（支付金额、支付方式、订单号等）。...由于每个风控Event请求，都需要执行数百个规则，以及模型，这时，风控引擎引入了规则执行路径优化方法。
「13章」Flink 从0到1实战实时风控系统Flink 核心技能实操环境搭建在进行 Flink 开发之前，需要先搭建好开发环境。
大数据和风控是关键 第三方征信机构的日益繁荣使得小额贷款市场的应用场景发生了重大变革，相比于过去直接到银行申请贷款，微粒贷、随意借等提供的移动端借贷服务更为便捷，利率也更为实惠，受到广泛欢迎。...孙立行对记者指出，征信是互联网金融的重要基础设施，形成以个人征信为基础的量化风控技术和管理能力，是未来小额信贷公司的核心竞争力。...对于通过纯线上的借款来说，数据和风控确实极为重要，而随着征信机构的逐步发展，也让机构通过纯线上完成风控成为可能。 拍拍贷从成立之初就在尝试自建征信体系。...据悉，目前该平台积累的数据已超过50亿条，还创立了“魔镜”风控系统。 业内人士则表示，总体而言，征信系统的不断完善，加上政策扶持、监管加强，将大幅降低小额贷款风险，成为其高速发展的安全保障。...大数据在精准营销、社交关系、网购交易等领域成熟应用积累到一定阶段，使得手机借贷有机会采集上述数据源作为征信依据，建立风控模型执行信用评分，进而完成从互联网理财到移动互联网信贷的跨越。
这要求风控系统一定要有实时性。本文就介绍一种实时风控解决方案。 1.总体架构 风控是业务场景的产物，风控系统直接服务于业务系统，与之相关的还有惩罚系统和分析系统，各系统关系与角色如下： ?...该系统有三条数据流向： 实时风控数据流，由红线标识，同步调用，为风控调用的核心链路； 准实时指标数据流，由蓝线标识，异步写入，为实时风控部分准备指标数据； 准实时/离线分析数据流，由绿线标识，异步写入，...2.1 实时风控 实时风控是整个系统的核心，被业务系统同步调用，完成对应的风控判断。 前面提到规则往往由人编写并且需要动态调整，所以我们会把风控判断部分与规则管理部分拆开。...前边提到，做规则判断需要事实的相关指标，比如最近一小时登陆次数，最近一小时注册账号数等等，这些指标通常有一段时间跨度，是某种状态或聚合，很难在实时风控过程中根据原始数据进行计算，因为风控的规则引擎往往是无状态的...Flink 把汇总的指标结果写入 Redis 或 Hbase，供实时风控系统查询。两者问题都不大，根据场景选择即可。
性能和复杂度可以兼得 携程的风控系统，和大部分第三方支付平台一样，也是以实时风控系统为主： 支付环节一般留给风控校验的时间不会超过1s，业务风控点上更是希望风控能在100ms内就能通过；对性能的追求，也是对极致用户体验的追求...在实时风控场景里大量部署复杂模型，使模型也能和规则一样能直接拒绝交易；平均来看、执行一个模型以及相关的变量计算所需的资源可能与200条普通规则相当，对系统的架构和性能都是很高的挑战。...携程风控架构变迁简史 ? 携程自建风控系统开始于2011年左右，直到2015年正好赶上公司技术栈从.Net往Java平台转变，风控系统也迎来了一次完全的重写。...每天风控收集上来的数据超过50亿条，其中超过1亿左右的请求需要风控实时校验风险并返回给业务系统当前操作是否可以继续。...支撑风控系统的高可用、高性能，离不开强大的基础设施，下面我向大家展示一下携程风控的几个核心服务和组件： ? 风控引擎： ? 我们给他起了一个名字叫 Matrix，意思是像魔方一样灵活多变。
摘要：本文整理自阿里云开发工程师耿飙&阿里云开发工程师胡俊涛，在 FFA 实时风控专场的分享。...我们这里展示三个典型场景： 第一个场景，实时风控。
导语 随着部门在业务安全领域的不断拓展，围绕着验证码、金融广告等服务场景，腾讯水滴作为支撑业务安全对抗的实时风控系统，上线的任务实时性要求越来越高，需要支撑的业务请求量也随之增加。...对于业务快速上线和资源快速扩缩容的需求，且公司自研上云项目往全面容器化上云方向推进，水滴风控平台开始进行自研上云的改造。...水滴后台架构 水滴平台主要是用于业务安全对抗的高可用、高性能、低延时的实时风控策略平台，提供一系列的基础组件给策略人员进行构建策略模型，能够帮忙策略人员快速地完成策略模型的构建和测试验证。...水滴系统架构如下图所示： 水滴实时风控平台系统主要由配置处理模块和数据处理模块两部分组成。 配置处理模块主要由前端 web 页面、cgi 、mc_srv 和 Zookeeper 等组成。
目前携程利用自主研发的风控系统有效识别、防范这些风险。携程风控系统从零起步，经过五年的不断探索与创新，已经可以有效覆盖事前、事中、事后各个环节。...图1 主要分三大模块：风控引擎、数据服务、数据运算、辅助系统。 风控引擎：主要处理风控请求，有预处理、规则引擎和模型执行服务，风控引擎所需要的数据是由数据服务模块提供的。...由于携程的业务种类非常多，而且每种业务都有其特性，在进入风控系统（Aegis）后，为了便于整个风控系统对数据进行处理，风控前端有一个适配器模块，把各个业务的数据都按照风控内部标准化配置进行转换，以适合风控系统使用...风控系统要进行数据的合并。 举个例子，当有一笔支付风控校验，支付BU只抛过来支付信息（支付金额、支付方式、订单号等）。...由于每个风控Event请求，都需要执行数百个规则，以及模型，这时，风控引擎引入了规则执行路径优化方法。
12月1日晚间，卓翼科技（002369.SZ）发布公告称，公司控股股东、实控人夏传武因涉嫌内幕交易、操纵证券市场罪，经深圳市中级人民法院批准，于12月1日被深圳市公安局执行逮捕。...资料显示，夏传武生于1973年，2004年起任职卓翼科技，2014年初成为卓翼科技实控人。而夏传武被抓主要以与2018年公司重组期间内幕交易有关。
本篇更新策略篇的规则集性能测算及Python实操，内容选自《100天风控专家》第57期。 首先介绍规则集的完整分析流程，包括五个步骤。 一、规则集分析流程 1....三、案例分析Python代码实操 通过配置决策树参数以及入模变量数量，自动化生成规则100多条，通过规则评估指标如命中率、精准率、召回率、lift进行初步筛选，组成为规则集进行初步的性能测试。...-end- 以上内容节选自《100天风控专家》从0到1的信贷风控训练营
陈建平，后台开发工程师，现就职于TEG安全平台部-业务安全中心，主要负责中心实时策略风控平台开发。...导语 随着部门在业务安全领域的不断拓展，围绕着验证码、金融广告等服务场景，腾讯水滴作为支撑业务安全对抗的实时风控系统，上线的任务实时性要求越来越高，需要支撑的业务请求量也随之增加。...对于业务快速上线和资源快速扩缩容的需求，且公司自研上云项目往全面容器化上云方向推进，水滴风控平台开始进行自研上云的改造。...水滴后台架构 腾讯水滴平台主要是用于业务安全对抗的高可用、高性能、低延时的实时风控策略平台，提供一系列的基础组件给策略人员进行构建策略模型，能够帮忙策略人员快速地完成策略模型的构建和测试验证。...水滴系统架构如下图所示： 水滴实时风控平台系统主要由配置处理模块和数据处理模块两部分组成。 配置处理模块：主要由前端 web 页面、cgi 、mc_srv 和 Zookeeper 等组成。
宜人贷数据部数据科学家王婷根据自己在行业的实践经验和专业知识，从三方面来分享互联网金融风控中的数据科学。 ? 背景 有了互联网之后，大家可以在线上进行理财借款。...反欺诈分析实践：人以群分 数据显示，与坏用户有大量关联的借款用户的坏账率是未关联用户的2.9倍。这样的特征可以直接用来做规则的变量。...从整体借款群体的角度，用PageRank算法探索哪些用户与大量借款用户有关联关系。PageRank值越高，用户资质就越差。...大规模金融服务中的实时架构 FinGraph是实时风险监控的重要支撑 我们搭建了一套实时数据采集的平台，包括flume集群、kafka集群，到图数据库实时读写，以及包含一些离线风险特征的、在HBase和...FinGraph是线上风险控统中关键的一环 ? 总结：数据科学在互联网金融风控中发扬 图挖掘技术可以把风控工作，从局部考量提升到全局考量。
以下是机器学习在金融风险管理中的主要应用：2.1 信用风险评估信用风险是指借款人未能按时还款的风险。机器学习可以通过分析借款人的历史行为、信用记录等数据，预测其违约风险，提高信贷决策的准确性。...plt.ylabel('Price')plt.legend()plt.title('Market Price Prediction')plt.grid(True)plt.show()2.3 操作风险防控操作风险是指由于内部流程...3.2 实时风控系统未来的金融风险管理将更加注重实时性，通过实时分析和预测，快速响应市场变化，有效控制风险。...结语机器学习在金融行业中的风险管理应用，为金融机构提供了更加高效、精准的风控手段。通过信用风险评估、市场风险监控和操作风险防控，机器学习技术正逐步改变传统的风险管理方式。
万达网络科技集团的技术团队，建设和维护着一套实时风控平台。这套实时风控平台，承担着各种关键交易的在线风控数据的写入和查询服务。...实时风控平台后端的数据库系统在高性能，可靠性，可扩展性上有很高的要求，并且需要满足如下核心功能和业务要求： 风控相关业务数据实时入库 实时风控规则计算 通过 BI 工具分析风控历史数据 ETL 入库到...但这些方案，无论是高可用安全性，强一致性，还是对业务应用所需要的复杂事务／JOIN 操作以及横向扩展能力上，都无法满足实时风控平台的业务要求。...在实时风控平台的高并发高性能的对外服务过程中，在线灵活扩容的相关工作在 MySQL Proxy 中间件架构中无法高效和可靠的实施。...TiDB 针对分布式事务和强一致性的完善设计以及对各种 JOIN 模式的支持，使得实时风控类和 BI 分析类的业务应用能够高效运行。
数据猿导读 项目以“内外部大数据的应用”、“实时风控技术的落地”、“智能化风控体系 的搭建”和“云化风控系统的探索”为基础，与客户一同形成一套整体化的新型大数据智能风控解决体系，项目落地后取得了较好的效果...本项目以“内外部大数据的应用”、“实时风控技术的落地”、“智能化风控体系的搭建”和“云化风控系统的探索”为基础，与客户一同形成一套整体化的新型大数据智能风控解决体系，项目落地后取得了较好的效果。...3、智能决策平台 智能决策决策平台（BOD）是智能风控决策中心平台，用以对借款人进行准确、实时的风险量化评估、进而提供基于订单的风险决策建议； BOD为客户提供【一站式】风控决策流的开发、发布与部署的平台...BOD依托客户的身份主键信息进行了普遍的实体化，支持基于本人、联系人、交易方、身份证、手机号、地址、学校、邮箱后缀、工作单位、QQ等借款人ID的关联关系展现，从而帮助客户方专家人工识别欺诈、信用风险的团体特征...3）IT风控权责分离和模型自动化能力带来大量成本节省。风控模型变更不再需要IT排期，风控人员即可完成修改并热部署实时生效；风控模型调整周期缩短，更高效应对信贷风险，提升风险应对能力。
蜜蜂+蜜罐报告是一款基于互联网大数据的风控技术服务平台，在欺诈风险、信用风险、风控建模、多头借贷方面有着杰出的风控表现。...3、产品介绍 蜜蜂报告通过用户授权后，对借款人基本信息通过海量的数据交叉验证，对借款人进行身份核实、验真。...通过借款人授权后的电商信息，整理和借款人消费有关的行为记录，判断借款人消费能力、资产状况、可能的收入及还款能力，从而判断借款人的信用风险；通过借款人授权后的运营商信息，获取借款人半年内的通话记录详单，判断借款人社交关系网络...蜜罐产品只需提供借款人姓名、手机号码、身份证号码，几秒内即可返回借款人蜜罐报告。...5、产品功能 基于互联网大数据的风控技术服务平台，在欺诈风险、信用风险、风控建模、多头借贷方面有着杰出的风控表现。
资金用途 是指贷款人的借款用途是否合理、合法。是否用于投机领域或高风险领域，例如高利贷或赌博等。资金用途是否合法，同贷款被按时归还相关度较高。...如果客户在借款前，频繁去中国澳门赌博、或参与民间高利贷、或有吸毒历史、或者飙车、或者经常半夜出入夜店等危险区域、或经常半夜使用App等。...实时有效的数据对于风险评估结果影响也很大，数据是有时间价值的，滞后的数据会影响评估结果，不能反映实时风险变化情况。...互联网金融企业在实施信用风险评估时，仅能够依靠客户提供信息进行验证，但是客户在传统金融领域的借款信息，互联网金融客户的信用信息是不全的。...企业利用大数据的风控能力，实时输出风险因子信息，为金融企业提供实时风险管理视图，提高风险管理的及时性。
在 7 月 21-22 日深圳 ArchSummit 全球架构师峰会上，来自蚂蚁集团的高级技术专家马希民分享了，基于信贷实时风控，构建数据智能的高可用实时风控决策系统实践。以下是演讲内容整理。...我们团队主要负责的是消费金融产品的实时风控，例如支付宝收银台中花呗、花呗分期、信用卡分期等贷记产品显示时，表示这笔交易已经通过了我们的实时风控系统，被视为无风险交易，我们实时的决策系统面临的主要问题有以下四方面...因此，实时风控除了需要保障日常正常流量压力下的极速响应，还需要在面临一些特殊状态依然保持高可用，例如大促、直播的高峰流量，以及当风险规则因为数据等原因导致异常，进行了远超出预期的拦截，实时风控架构需要对上述特殊状态进行快速的自适应响应...，来将实时风控的响应时间和拦截率始终维持在一个合理的水位。...今天我主要分享了如何使实时风控决策系统实现极速响应和高可用性。实时风控决策系统的在性能方面的核心优化手段是降低 IO，我之前提到的多级决策、分层决策、预决策和规则精简，本质上都是为了减少 IO。
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