实时风控决策系统是一种关键的风险管理工具,用于实时监测和评估交易风险,以确保金融机构和企业能够快速做出决策并降低潜在风险。实时风控决策系统通常包括以下功能:
实时风控决策系统的优势在于能够实时监测和评估风险,从而帮助企业和金融机构快速做出决策。它可以帮助企业和金融机构降低潜在风险,并提高业务效率和质量。
实时风控决策系统的应用场景包括金融、保险、电信、电商、物流等行业。
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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。...除了数仓的分析场景以外,钱大妈面临着业务系统中的风控需求,例如每季度的营销费用中被不少的羊毛党薅走正常用户的利益,其中羊毛党一方面可能导致用户的口碑下降,另一方面也会影响原有的活动运营预算迅速攀升从而导致资损...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
一套完整的风控体系,在风控中,少不了决策引擎,今天就浅谈一下风控决策引擎。 一、优先级 风控决策引擎是一堆风控规则的集合,通过不同的分支、层层规则的递进关系进行运算。...风控系统的作用在于识别绝对风控与标识相对风险,如果是绝对风控,则整套风控的审核结果便将是“拒绝”。既然结果必然是“拒绝”,则没必要运行完所有的风控规则,而主要单条触发“拒绝”即可停止剩余规则的校验。...所以,整个风控决策引擎的搭建设计思路,基于可调整与可维护的注意要点如下: 1、非刚需与必要的风控规则,能够“开关化” 举例说明:一些必要的风控规则,如用户的银行4要素验证是否一致性,这是必要规则,就无需可开关...三、记录与统计 风控最终到底是“跑出来”的,所以,整个风控系统对所有不同风控规则的触发需进行有效的记录与统计,以便后期可支持数据分析与风控模型调整的相关工作。...而评分卡的模式在另外一方面也作用于系统审核与人工信审,譬如高于X评分的订单申请,系统直接通过;处于X与Y之间的评分,则需人工审核,甚至通过电话联系;而低于Y评分的,则系统直接拒绝(半自动)。
2010加入携程,参与了携程结算平台、风控系统的开发,对系统架构、流式数据处理等有比较深入的研究。...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。...也从原来基于“简单规则+DB”,发展到目前能够支撑10X交易增长的智能化风控系统,基于规则引擎、实时模型计算、流式处理、M/R、大数据、数据挖掘、机器学习等的风控系统,拥有实时、准实时的风险决策、数据分析能力...一、Aegis系统体系 ? 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
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。...开发了相关代码并跑起作业后,遇到 d1、a1、b1、b2、d2、c1 的事件流,Flink CEP 就能找到其中的 a1、b1、b2、c1 这一次匹配,之后用户就可以在作业中针对这次匹配做出处理,比如发送报警到下游系统等...我们这里展示三个典型场景: 第一个场景,实时风控。
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。...模型执行引擎: 风控引擎支持把SAS或SPARK等工具训练出来的模型直接在风控系统中部署,支持DOT和PMML等多种格式。
蚂蚁集团围绕信贷业务实时场景打造高可用、高并发、数据智能的在线实时风控系统,上千条实时策略只需要 25ms、服务可靠性 99.99%+。...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,在面临这样的特殊状态时,实时风控系统需要有一定的自适应能力进行保障。 这里举两个例子来解释我们如何通过建设系统的自适应能力来应对上述的特殊状态。...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。
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。...,我们将指标监控系统由 Monitor 监控系统改造为智研监控系统。
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。
2010加入携程,参与了携程结算平台、风控系统的开发,对系统架构、流式数据处理等有比较深入的研究。...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。...也从原来基于“简单规则+DB”,发展到目前能够支撑10X交易增长的智能化风控系统,基于规则引擎、实时模型计算、流式处理、M/R、大数据、数据挖掘、机器学习等的风控系统,拥有实时、准实时的风险决策、数据分析能力...一、Aegis系统体系 ? 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
上一篇我们介绍了决策树节点信息更新的方法风控规则的决策树可视化(升级版),以辅助我们制定风控规则,可视化的方法比较直观,适合做报告展示,但分析的时候效果没那么高。...一、树结构信息 本篇我们介绍一种通过决策树自动挖掘规则的方法。 通过Sklearn中的tree_可以获取树结构的所有信息,进而将所有决策路径挖掘出来,也就是全自动化地的生成规则。.../tree/plot_unveil_tree_structure.html#sphx-glr-auto-examples-tree-plot-unveil-tree-structure-py 二、代码实操...可以考虑合并,等效于:subgrade>19.5 and dti>20.795,这样就非常快速的挖掘出一条风控规则了。 三、更多规则挖掘 如果决策树的参数和数据都固定的话,生成的树结构也就是固定的。...当然,最后规则挖掘出来最后还要看可解释性了,因为在金融信贷风控中对业务解释性要求比较高。
快速接入顶象SaaS实时决策引擎 传统的风控系统比较复杂,由于技术和人才的限制,风控系统的启用比较复杂,需要专业知识和技能,更需要专业人员进行操作和维护。...顶象Dinsight实时风控引擎,支持私有化部署和SaaS服务。以SaaS接入为例: 第一步,注册/登陆 顶象防御云,开通实时风险决策服务。...第二步,访问 [实时风险决策] - [应用管理] 菜单,新增应用。用来标识用户入口,比如:App、Web等。 第三步,访问 [实时风险决策] - [事件管理] 菜单,新增事件。...第四步,访问 [实时风险决策] - [风控策略] - [策略管理] 菜单,添加一条简单策略。 第五步,业务后台开始集成。...、支付下单、信贷申请等场景,对业务前端发送的请求进行风险判断,并于毫秒内返回决策结果,以提升业务系统对风险的防控能力。
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....规则挖掘:有单变量规则、二维交叉规则、多维决策树规则、决策树规则可视化等常用的方法。 2. 规则评估:计算规则效果指标,如命中率、召回率、精准率等,筛选备选规则。 3....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。
风控引擎是一种基于数据分析和机器学习算法的系统,能够实时识别和处理各种风险问题,适用于金融、电商、智能制造、交通运输等各领域,能够提高企业的风险管理水平和业务效率。...数据是风控引擎的重要组成数据是风控决策引擎中不可或缺的组成部分,包括历史数据、实时风险数据、行为数据等等,不仅提供关键的信息和指示,更有助于做出明智的决策。...以顶象Dinsight实时风控引擎为例,首先在控制台接入,然后就可以在引擎配置。...、支付下单、信贷申请等场景,对业务前端发送的请求进行风险判断,并于毫秒内返回决策结果,以提升业务系统对风险的防控能力。...,并快速应用于复杂策略与模型;能够基于成熟指标、策略、模型的经验储备,以及深度学习技术,实现风控自我性能监控与自迭代的机制;集成专家策略,基于系统+数据接入+指标库+策略体系+专家实施的实战;支持对现有风控流程的并行监测
业务中心 业务通过业务中心实现快速接入,业务场景如属于已支持的预设场景,即可复用场景化解决方案和策略模板,非预设场景可以通过定制化接入,所有接入实现了角色和权限管控,并获得实时风险决策API的接入方式和文档...统一实时风险决策接口服务 业务接入后,业务的后台服务即可调用统一实时风险决策接口服务,该服务依托于风险中台的六大核心引擎,分别为:规则引擎、模型引擎、查询引擎、工作流和决策引擎、场景引擎、仿真和灰度引擎...注意:实时风险决策接口服务对可用性和性能要求非常高,特别是在单次访问高业务价值的情况下,必须做到超高并发,低延迟,低超时率,断熔限流托底等各种服务能力。...风控所用的数据源包括但不限于威胁情报、实时风控日志、业务数据、设备数据、行为数据、验证数据、数据中心其他风险数据、客诉数据等等。...3.优化引擎服务 风控系统对接支持业务后,应当充分考虑如何优化风控系统的服务架构,确保实时风控服务的低延迟低熔断,既要做到保证业务服务不会因为风控服务增加延迟,从而导致业务服务质量下降或者过多资源占用,
账号:垃圾注册、撞库、盗号等 交易:盗刷、恶意占用资源、篡改交易金额等 活动:薅羊毛 短信:短信轰炸 项目介绍 实时业务风控系统是分析风险事件,根据场景动态调整规则,实现自动精准预警风险的系统。...本项目只提供实时风控系统框架基础和代码模板。...对各种场景风险阈值和评分的设置,需要长期不断的调整,所以灵活的规则引擎是很重要的 支持对历史数据的回溯,能够发现以前的风险,或许能够找到一些特征供参考 项目标签 轻量级,可扩展,高性能的Java实时业务风控系统...基于Spring boot构建,配置文件能少则少 使用drools规则引擎管理风控规则,原则上可以动态配置规则 使用redis、mongodb做风控计算和事件储存,历史事件支持水平扩展 原理 统计学...; 扩展风控规则,针对需要解决的场景问题,添加特定规则,分值也应根据自身场景来调整。
选择稍后安装操作系统 ? 版本选择Debain 因为我的光盘映像文件是2020最新版 所以我版本也选择了最新版的64位 ? 名称是虚拟机上的名称,可以改写 ?...双击“Ext4文件系统”,点交换空间分配swap ? ? 根据同样的方法将剩余内存分配给“/”,注意分区是逻辑分区不是主分区 最后得到这样的分区 ?
phoneDCS | 手机群控系统 前言 无言......view code to github 简介 phoneGCS全称phone group control system,顾名思义即是一款手机(Android)群控系统,基于Cli形式运行,支持自定义的编排任务...、任务录制任务群控。...主要有如下特性: 自定义剧本任务 | 录制及运行脚本 自定义频率控制 指定编排任务 指定编排任务执行数量 查看设备主要信息以及剧本列表 实时群控( 未实现 ) 构建云控系统( 可行&未实现 ) 使用
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