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架构操练Kata：金融风险系统

该银行现拥有“交易数据系统”（TDS）和“参考数据系统”（RDS），但需要一个新的“风险系统”。交易数据系统 “交易数据系统”存储了银行所有交易数据。...“参考数据系统”也可以导出基于文件的XML参考数据，并且包括关于每个交易对手的基本信息。一个新的面向全公司的“参考数据系统”将在未来3个月内完成，目前的“参考数据系统”最终将被替代。...功能要求新的“风险系统”的功能要求如下。 1.从“交易数据系统”导入交易数据。 2.从“参考数据系统”导入交易对手数据。 3.将两组数据结合在一起，用交易对手方的信息丰富交易数据。...目前每次“交易数据系统”导出约5,000笔交易，预计每天还会增加10笔交易。目前“参考数据系统”交易对手导出约20,000名交易对手，未来增长可忽略不计。...故障转移对于所有系统组件都可进行手动故障转移，前提是可以实现上述可用性目标。安全该系统必须遵循银行政策，该政策规定系统访问仅限于经过认证和授权的用户。报告只能分发给授权用户。

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大数据分析下的互联网金融风险预警研究

三、互联网金融风险预警系统（一）以数据为中心的体系设计原则在互联网金融风险预警系统设计的过程中须遵循以下三点原则。第一，系统性原则。...互联网金融风险预警系统是一个针对互联网金融风险进行检测、预测以及预警的系统，是一个复杂的体系，这个体系涵盖了互联网金融行业的全部，所以在建立这个系统的时候应考虑每个参与者的利益。第二，时效性。...在建立该预警系统的过程中要保证数据的准确性才能准确的判断出互联网金融风险，避免对金融风险作出错误的估计，造成不必要的损失。...3、数据分析层数据分析是互联网金融风险管理控制的实施手段。全面的数据分析系统，应包括现行的指标体系、统计模型，及人工智能方法等功能。...四、结论基于大数据的金融风险预警系统作为保障互联网金融正常运行的工具，在传统金融互联网化的时代背景下，将会得到快速的发展。文/张澳夫

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6种可用于互联网金融风险控制的大数据来源

但由于我国互联网金融出现的时间短，发展快，目前还没有形成完善的监控机制和信用体系，一旦现有互联网金融体系失控，将存在着巨大的风险。首先是信用风险大。...目前我国信用体系尚不完善，互联网金融的相关法律还有待配套，互联网金融违约成本较低，容易诱发恶意骗贷、卷款跑路等风险问题。...我国互联网安全问题突出，网络金融犯罪问题不容忽视。一旦遭遇黑客攻击，互联网金融的正常运作会受到影响。...目前，可被用于助力互联网金融风险控制的数据存在多个来源。 1....电商数据以阿里巴巴为例，它已利用电商大数据建立了相对完善的风控数据挖掘系统，并通过旗下阿里巴巴、淘宝、天猫、支付宝等积累的大量交易数据作为基本原料，将数值输入网络行为评分模型，进行信用评级。

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【系列文】数据分析在互联网金融风险管控的应用！

1 “失控”体系下的互联网金融 互联网的快速发展，给我们的生活带来了诸多便利，也改变了我们的传统生活模式。...在互联网环境下，金融参与者深谙互联网“开放、平等、协作、分享”的精髓，通过互联网、移动互联网等工具构造出第三方支付、在线理财产品的销售、信用评价审核、金融中介、金融电子商务等模式的互联网金融模式。...风险管控的内容及困难金融业是高风险行业，存在着汇率风险、利率风险、会计风险、市场风险、信用风险等诸多的金融风险。...随着我国金融市场的逐步开放和外资金融机构的快速进入，加大了我国金融机构的经营风险，因此，目前国内金融控股企业、证券公司、投资银行与商业银行、资产管理公司、证券公司、保险公司、各大型企业集团的财会与稽核部门纷纷加强了金融风险控制...3、对于业务过程的质量过程监控金融产品的整个过程是否合规，也是保证金融风险的重要内容。

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【数据分析】数据分析在互联网金融风险管控的应用

“失控”体系下的互联网金融 互联网的快速发展，给我们的生活带来了诸多便利，也改变了我们的传统生活模式。...在互联网环境下，金融参与者深谙互联网“开放、平等、协作、分享”的精髓，通过互联网、移动互联网等工具构造出第三方支付、在线理财产品的销售、信用评价审核、金融中介、金融电子商务等模式的互联网金融模式。...风险管控的内容及困难金融业是高风险行业，存在着汇率风险、利率风险、会计风险、市场风险、信用风险等诸多的金融风险。...随着我国金融市场的逐步开放和外资金融机构的快速进入，加大了我国金融机构的经营风险，因此，目前国内金融控股企业、证券公司、投资银行与商业银行、资产管理公司、证券公司、保险公司、各大型企业集团的财会与稽核部门纷纷加强了金融风险控制...3、对于业务过程的质量过程监控金融产品的整个过程是否合规，也是保证金融风险的重要内容。

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【数据分析】六种可用于互联网金融风险控制的大数据来源

但由于我国互联网金融出现的时间短，发展快，目前还没有形成完善的监控机制和信用体系，一旦现有互联网金融体系失控，将存在着巨大的风险。首先是信用风险大。...目前我国信用体系尚不完善，互联网金融的相关法律还有待配套，互联网金融违约成本较低，容易诱发恶意骗贷、卷款跑路等风险问题。...我国互联网安全问题突出，网络金融犯罪问题不容忽视。一旦遭遇黑客攻击，互联网金融的正常运作会受到影响。...目前，可被用于助力互联网金融风险控制的数据存在多个来源。...一是电商大数据，以阿里巴巴为例，它已利用电商大数据建立了相对完善的风控数据挖掘系统，并通过旗下阿里巴巴、淘宝、天猫、支付宝等积累的大量交易数据作为基本原料，将数值输入网络行为评分模型，进行信用评级。

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中国互联网金融协会信息科技部（数据中心）主任助理戴志辉：数据智能在互联网金融风险监测领域的应用

面对互联网金融风险,风险监测工作异常重要。第一，加强互联网金融风险监测是防范化解金融风险的重要依托。党中央、国务院高度重视互联网金融风险监测工作。...第三，加强互联网金融风险监测是风险专项整治工作的需要。目前，互联网金融风险专项整治工作已由第一阶段摸底排查进入第二阶段清理整顿。...一是扎实开展互联网金融行业统计系统建设和数据采集工作，统计系统（一期）组织近300家会员机构报送数据，统计系统（二期）将实现逐笔明细数据采集。...三、加快信用系统建设，为风险监测提供征信数据支撑。 互联网金融专项整治要求加快推进互联网金融领域信用体系建设，使征信为互联网金融活动提供更好的支持。...以上是我们在互联网金融风险监测领域的具体实践和探索。中国互联网金融协会作为国家行业自律组织，高度重视数据智能在互联网金融风险监测领域的应用实践。

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互联网智能广告系统架构（业务+系统）

互联网智能广告系统架构（争取用最简单的图，最简洁的语言描述清楚）一、业务简述从业务上看整个智能广告系统，主要分为： 1）业务端：广告主的广告后台 2）展现端：用户实际访问的页面业务端，广告主主要有两类行为...2）广告点击行为：此时广告系统会对广告主进行扣费二、系统简述从系统分层架构上看，智能广告系统，主要分为三层： 1）站点层：用户和广告主直接面向的网站站点 2）服务层：为了实现智能广告的业务逻辑，提供的通用服务...，但由于反作弊服务功能相对比较独立，和广告业务看似关系又不大，故未在架构图中画出 3）数据层：用户数据，广告数据，竞价数据，日志数据等等等等三、互联网智能广告的业务流程光讲架构不直观，下面通过一系列的例子...，帮助大家更好的理解智能广告，以及智能广告系统。...既然bid*CTR是所有广告综合打分的依据，且出价bid又是广告主实现设定好的，那么实际上，问题的核心又转向了广告CTR的预测，CTR预测是推荐系统、广告系统、搜索系统里非常重要的一部分，是一个工程，算法

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数据挖掘在金融风险预警中的应用

因此,金融风险预警更有挑战性。运用数据挖掘技术能够从海量的金融数据中发现隐藏在其背后的规律,有效地降低金融机构的运营风险。因此数据挖掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。...金融风险管理 金融风险指任何可能导致企业或机构财物损失的风险，是企业未来收益的不确定性与波动性。...按照金融风险产生根源可将金融风险分为静态与动态两类；按风险涉及范围可分为微观金融风险与宏观金融风险；按照金融机构类别可分为银行风险、证券风险、保险风险与信托风险等。...数据挖掘是一个年轻的跨学科领域,源于诸如数据库系统、数据仓库、统计学、机器学习、数据可视化、信息检索和高性能计算。...数据挖掘在金融风险预警中的应用金融数据挖掘流程 ? 数据挖掘在金融风险预警中典型应用（1）信用风险评估数据挖掘对信用风险的评估包括银行信用卡风险评估和贷款信用评估等。

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朱小黄：网络金融风险要害在平台

网络众筹的风生水起，引起人们对互联网金融风险积聚的担忧。众筹的运作目前以风险自担为条件，在市场条件下，风险自担当然无可非议，但真正的风险自担是承担风险后仍有法律救济的渠道去主张权益，索回损失。...（一）网络金融与传统金融差异很大 互联网的功能依赖其核心技术，如传感器技术、射频识别技术、微机电系统功能和GPS、广电网、引擎搜索等技术的运用，而互联网金融的核心价值则依赖于金融功能在网络上的实现，尤其是风险管理技术的网络化...传统的金融风险管理，是建立在实物线索基础上的。...互联网环境下，不同网络的质量与功能正是在数据完整性上区分高下，在风险管理能力上尤其显著。其三，数据的真实性。...上述前提所包含的风控和民事法律的原理为网络金融交易提供了有效安全可靠的运营环境，这在互联网金融快速膨胀的时期尤为重要。没有人对数据的完整性和真实性负责，就会使网络逐渐沦为野外的荒芜之地。

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数据挖掘在金融风险预警中的应用!

金融风险预警是金融数据挖掘中的一个重要研究方向,由于金融数据具有类型多样、关系复杂、数据动态性、数据量大等一般特征,此外还有高噪音、非正态等特征。因此,金融风险预警更有挑战性。...因此数据挖掘在金融风险预警有着广阔的应用价值和市场前景。一、金融风险管理 金融风险指任何可能导致企业或机构财物损失的风险，是企业未来收益的不确定性与波动性。...按照金融风险产生根源可将金融风险分为静态与动态两类；按风险涉及范围可分为微观金融风险与宏观金融风险；按照金融机构类别可分为银行风险、证券风险、保险风险与信托风险等。...数据挖掘是一个年轻的跨学科领域,源于诸如数据库系统、数据仓库、统计学、机器学习、数据可视化、信息检索和高性能计算。...数据挖掘在金融风险预警中典型应用（1）信用风险评估数据挖掘对信用风险的评估包括银行信用卡风险评估和贷款信用评估等。

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互联网公司WAF系统设计

互联网公司的业务倾向于云平台，云WAF就应运而生，除去考虑硬件WAF的考虑，下面只讲基于互联网公司的需求，打造一款WAF联动系统。...现在互联网公司招WAF开发的，一般都会加上nginx lua的要求，可见使用nginx + lua开发WAF，实在是天时地利人和。现在简单的说一下WAF系统的组成。...WAF系统主要是由三部分组成的：执行前端、后端中心系统及数据库。执行前端是WAF的执行引擎，主要是根据规则进行过滤。根据规则匹配的结果，执行相应的动作。...---- 后端中心系统 : 后端中心系统同样是使用的Openresty(别的我也不会，开个玩笑），设计成类似api网关，还是那句话好管理。根据不同的域名和设备Hostname发送不同的配置。...目前，阿里云有自定义的规则，太单一，远远比不上cloudflare的设计，而且cloudflare更贴近互联网公司的需求，最主要的如何让自定义功能更有弹性，更大限度的支持规则的弹性。

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两会说要控制金融风险，问题是该怎么控？

与前几年“促进发展、规划发展”的口吻不同，今年李克强总理提出“累积的风险高度警惕”和“整顿规范金融秩序，筑牢金融风险防火墙”，着重强调了要控制金融风险。为什么要控制风险呢？...知名财经金融评论家余丰慧告诉数据猿记者，总体上来说，互联网金融风险主要出现在P2P行业，各种跑路、欺诈案件非常多。...有关专家解读为，科技将成为互联网金融企业下半场决胜的关键要素。余丰慧告诉记者，互联网金融是以大数据为基础，通过搭建大数据风控系统，挖掘用户的借贷数据，可以判断用户信用情况，从而有效防范其金融风险。...在利用科技控制金融风险过程中，数据和技术将发挥巨大作用。...但是目前大多数金融机构都是各自为营，而且企业内部业务系统之间也相对独立，因此很难实现数据的互通和共享。

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【案例】大数据监测预警非法集资平台建设

挑战金融领域的的移动互联化和新型机构的不断涌现，导致现有监管架构已经不适应创新型金融监管需要，当前形势下防范互联网金融风险，规范互联网金融发展已相当紧迫。...大数据监测预警非法集资平台包括金融风险大数据管理系统和金融风险大数据分析挖掘系统，分别对数据进行管理和存储，对接其他政府部门的不同数据并对数据进行分析和挖掘。...2、金融风险分析大数据中心 金融风险分析大数据中心为大数据监测预警非法集资平台提供数据支撑，从海量的互联网信息中7x24小时不间断提取企业的非法集资相关信息，围绕非法集资的监测预警，建设金融风险大数据中心...2016年，北京市互联网金融风险专项整治行动中，大数据监测预警非法集资平台协助北京金融局排查了近17万家互联网金融机构的运营风险，为有关部门采取相应措施提供了有力依据。...金信网银致力于为金融行业提供大数据分析挖掘系统和风险管理综合服务平台。提升互联网环境下金融监管机构的创新能力和金融机构的核心竞争力。

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腾讯与北京金融局战略合作发布首个金融安全大数据监管平台

既要深刻认识首都金融所处的重要地位，更要以首善标准加强金融发展环境建设，切实加强金融监管和风险防控，坚决守住不发生系统性金融风险的底线。...同时，腾讯金融安全大数据监管平台也将助力北京地区各金融企业防范互联网黑产风险，为金融创新保驾护航。...十九大报告曾提出，健全金融监管体系，守住不发生系统性金融风险的底线。...此次战略合作的签订，腾讯与北京市金融工作局将合作推进金融监管科技相关技术研发与推广，通过引入多维度金融相关数据，研究并系统跟踪、研判不同业态金融风险，共同开发基于监测、分析、模型拟定、欺诈定型、监管科技等全流程管理模型...腾讯金融安全大数据监管平台的推出，是腾讯在互联网+业务中通过自身科技力量赋能于金融生态圈里的合作伙伴，并充分保障被赋能者安全地掌握自身命运，实现真正的去中心化赋能，双方一起共建开放、共赢的互联网金融生态圈

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互联网账户系统如何设计（上篇）？

在很多互联网公司业务发展的早期，业务模式比较单一的情况下，涉及用户账户资金交易相关的逻辑也比较简单，但是随着公司业务模式的不断创新及类型的多元化发展，会渐渐发现现有系统账户逻辑越来越雍肿，不仅难以支持新业务的扩张...以某互联网A租车公司的业务发展路径为例阶段A A公司在早期开展租车业务时根据用户使用场景规定用户必须在缴纳押金以后才可以租车，并且支持用户进行余额充值，余额可以支付租车费用以及购买相关优惠产品。...，以期形成适应互联网公司业务发展的通用账户体系模型。...另外，图中还定义了机构的概念以支持总公司-分公司这样具备层级关系的财务核算需求，当然这种情况在互联网公司的扁平化模式下并不常见，所以可以暂时忽略。...本篇通过业务场景举例从业务模型上大概阐述了互联网账户系统如何设计得相对通用和清晰，事实上在系统设计上也需要进行更多的设计，并且需要根据公司实际业务情况进行一定的取舍。

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谈谈典型的互联网系统架构

前言典型的互联网架构是如何划分的呢？各个层次之间又有哪些可以进行优化的方案呢？下面通过文章一起看看吧。典型互联网架构在认识水平拓展之前，先来看看典型的互联网系统架构是怎样的呢？...如下图：二: 如上图所示,常见的系统架构分层如下 1、客户端层: 就是常见的浏览器、APP 2、反向代理层: 此层用于反向代理和负载均衡,常见的软件:nginx,硬件F5 3、前端应用层...三: 不同层级的水平拓展,提高系统并发能力 1、针对客户端层优化此处的逻辑主要是用户通过域名访问应用,但是在访问前,需要通过DSN进行域名和IP地址的转换。 ...5、缓存层优化缓存层本身就是使用”空间换时间”的方式来提高系统的效率和吞吐量,如果缓存层因为数据量出现性能瓶颈时,可以添加新的服务器来实现水平拓展。...6、数据层的优化当系统数据量上升,单机性能达到瓶颈时,可以添加新的机器,通过读写分离,数据水平拆分存储到不同服务器来提高系统的性能。

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互联网账户系统如何设计（下篇）？

导读在上一篇文章中我们通过场景举例的方式，讨论了一套相对通用的互联网业务账户系统，从业务模型上应该如何定义。那么除了从业务模型上进行定义外，在具体系统实现上又该如何设计？又有哪些需要注意的地方呢？...系统结构在之前的内容中，我们提到要设计一套可以满足互联网业务扩展的账户系统，所以账户是这套系统的基础，为了更好地支持不同业务、或同一业务不同账户的开户，我们需要将开户逻辑设计成独立的子系统，独立地提供包括开户...所以从系统结构层面，整个系统主要可以分为四个部分：之所以在账户系统、核心记账系统之上设置一层账户层交易系统，是为了将多变的业务交易逻辑与相对通用的记账逻辑进行隔离，避免在核心记账系统中冗余过多的业务逻辑导致后续出现臃肿的情况...在互联网公司早期业务发展的过程中，很多都是将账户逻辑与交易逻辑耦合在一起的，这样会导致各个业务账户逻辑陷入要么继续耦合，要么各自定制、重复开发的怪圈。...（二）、线上系统交易流程完成系统级的数据定义及规则配置后，整个账户系统就会通过开放Api，为各个业务交易系统提供线上账户交易接口服务了。

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园丁式监管走向大数据监管

控制系统风险，保护消费者安全，是金融监管，也是互联网金融行业发展首先需要考虑的因素。前者的重要性在互联网金融发展之前已经毋庸置疑。...如何做好风险管理，是所有开展互联网金融业务的企业必须做好的基本功，来不得半点侥幸。而互联网金融的风险特性是互联网金融风险管理需要防范的重点。操作风险。...互联网的边际成本非常低，互联网金融受政策影响的程度比传统金融大得多。任何一条哪怕看起来非常小的政策改变，都有可能改变整个互联网金融的竞争格局和行业生态。特别地，系统性风险值得关注。...另一方面，互联网金融企业可能通过一些渠道放大系统性金融风险，例如，互联网金融或许会增加金融风险交叉传染的可能性。...“包容性”是指考虑到互联网金融生态体系的前述特征，需要鼓励、培育和呵护互联网金融的创新。 “底线思维”是指监管机构不必在制定和修改规则上疲于奔命，而可以采取主动，事先预防金融风险的发生。

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金融科技在消费金融风险管理中的实际应用

本文将参考招联消费金融的实际业务情况，介绍金融科技可以如何在消费金融风险管理中进行应用。...模型除了可以基于不同客群进行风险管理，还可以针对不同的应用场景进行定制化的分析，例如可对移动互联网行为如电子支付、网上购物、金融理财、团购、旅游出行等场景进行深度信息挖掘。...在2017年11月16日举行的第十九届中国国际高新技术成果交易会上，双方共同展示了反欺诈系统模型及模型训练预测结果，主要是利用新的算法探索解决欺诈坏样本不足等问题，并取得良好效果。

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