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实时风控大数据

实时风控大数据是指在金融、保险、电信等行业中,通过实时收集、分析和处理大量数据,以识别和预防潜在风险的技术和方法。这些数据可能包括交易记录、用户行为、设备信息、社交媒体数据等。实时风控大数据的应用场景包括信用卡欺诈检测、恶意行为识别、营销风险评估、资金洗钱监测等。

实时风控大数据的优势包括提高风险识别准确性、降低风险管理成本、提高业务效率和合规性。

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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,构建数据智能的高可用实时风决策系统实践。以下是演讲内容整理。...第一,我们需要极速响应,实时风的核心问题是面对海量的用户请求,基于海量数据做复杂计算,在极短时间内进行响应,在一些特殊场景例如促、直播等请求量会被进一步放大,而响应时间的要求与日常相同。...因此,实时风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,实时风架构需要对上述特殊状态进行快速的自适应响应...实时风业务除了面临日常的流量压力以外,还会面临很多特殊状态,正常业务向的有促、直播等,而异常向的有诸如风险规则异常拦截等等,如果对于上述特殊状态的保障都完全需要人工介入,特别是对于没有提前告知的特殊状态...数据智能的在线实时风决策系统。

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一、什么是数据权限? 数据权限是指对系统用户进行数据资源可见性的控制,通俗的解释就是:`符合某条件的用户只能看到该条件下对应的数据资源`。那么最简单的数据权限大概就是:用户只能看到自己的数据。...如: 领导需要看到所有下属员工的客户数据,员工只能看自己的客户数据; 角色A能看到全国的产品数据,角色B只能看到上海的产品数据; 二、数据权限控制的背后机理? ? 三、如何实现数据权限控制?...数据行级权限 当我们希望东北大区的销售人员只能看到“东北”地区的数据,我们可以建立一个“数据行级权限”,然后设置数据访问权限,只允许该角色成员访问“东北”地区的数据,然后将该“数据行级权限”赋予东北大区的销售人员即可...根据用户的属性来进行数据行级权限管 试想这样一种场景,我们的公司在“东北、华北、华东、华南”四个大区都有销售人员,我们希望不同大区的销售访问同一张报告时候只能看到自己所属大区的数据,用“数据行级权限”...可以实现这样的需求,我们可以创建4个“数据行级权限”,每个“数据行级权限”只能访问一个大区的数据,然后给不同大区的销售人员分配对应的“数据行级权限”。

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数据体系-简介

早期传统金融的风主要利用了信用属性强大的金融数据,一般采用20个维度左右的数据,利用评分来识别客户的还款能力和还款意愿。...结合中国互联网发展,以及目前的征信监管要求,对可用数据及可用风数据做一个全面的梳理。...2.风数据来源 2.1 数据应用逻辑 常见风流程中,客户准入时提供的资信材料有限,业务机构风数据体量不足,仅仅根据内部风险数据进行风险评估会非常片面,无法全面的把某位客户的风险情况,所以通常需要依赖于第三方供应商提供数据作风支撑...2.3.2.3 订单信息 名单编号;借款金额;服务费;放金额;放款状态;放款失败原因等。...分类:企业类型、工商数据、税务数据、发票数据、涉税数据、涉诉数据、海关数据、环保数据、信用数据、招聘数据、新闻数据、商标数据、知识产权、软件著作、受惩黑名单数据企业股权出质、企业动产质押、经营异常

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通过 TiDB 提供的大规模吞吐,高性能并发联机交易,多中心多活容灾,弹性扩展机制来支撑: 商业银行侧,来自网联/银联无卡的并发支付交易指令和支付报文数据处理; 第三方支付侧,来自移动支付 App,...TiDB 在实时风业务中的实践 我们还有一类关键的金融应用场景是实时风业务。跟传统的风不一样,随着互联网化的业务场景增多,银行和泛金融机构对于实时风的要求是非常高的。...TiDB 目前在风业务中的实时风数据汇聚、存储、管理、加工、计算场景方面已经有多个落地实践。...在金融业务场景方面,我们有包括北京银行线上业务风模型管理平台、微众银行 CNC 反欺诈系统、天翼支付反洗钱平台、拉卡拉金融实时风平台等一系列的场景落地。...同时在互联网及电商业务场景中,包括像东南亚知名电商 Shopee 的风平台,小红书反欺诈系统及实时风平台、拼多多风平台等都有了一些落地。

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