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。...难点攻坚 回顾展望 一、项目背景 目前钱大妈基于云原生大数据组件（DataWorks、MaxCompute、Flink、Hologres）构建了离线和实时数据一体化的全渠道数据中台，为各业务线提供 BI 报表及数据接口支持...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
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。...数据运算所需的数据来源主要是：风控Event数据（订单数据、支付数据），各个系统采集来的 UBT、设备指纹、日志数据等等。 除了这些，风控平台还有非常完善的监控预警系统，人工审核平台以及报表系统。...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。
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。
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。
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。
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。...数据运算所需的数据来源主要是：风控Event数据（订单数据、支付数据），各个系统采集来的UBT、设备指纹、日志数据等等。 除了这些，风控平台还有非常完善的监控预警系统，人工审核平台以及 报表系统。...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。
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。
而由于合规风控处于企业核心竞争力的高度，原风控数据积累10年，数据量已超30TB。...非现场风控平台各项报表和查询生成时间逐渐拉长。夜间批量任务越来越慢，部分任务出现超时失败现象。 02 原合规风控数据库数据量巨大，原有的传统的备份手段难以实现数据的实时保护。...价值提升 1 通过QData数据库云平台大幅提升了风控系统的业务效率，风控日终调度业务从原十几个小时缩短至1.5小时，性能提升10倍以上。...每日高管报表从原半小时缩短至几分钟，并基于QData高效的处理能力实现了实时风控与管理。同时，QPlus在大体量的数据实时备份的情况下既解决了成本问题又不失备份效率。...坚持自主研发，助力企业数字化转型可持续发展 该行业内头部券商表示：基于沃趣产品的高性能，帮助企业实现了实时风控，全面部署了对线上全渠道、全业务、实时性的欺诈防控。
伴随着移动互联网的高速发展，羊毛党快速崛起，从一平台到另一个平台，所过之处一地鸡毛，这还不是最可怕的， 随之而来的黑产令大部分互联网应用为之胆寒，通常新上线的APP的福利比较大，风控系统不完善，BUG...针对这一现象， 拥有一款实时的风控引擎是所有带有金融性质的APP 的当务之急，Radar应景而生。...，二次开发成本低， 开源出来，希望能给有风控需求的你们带来一些帮助。...项目特点 实时风控，特殊场景可以做到100ms内响应 可视化规则编辑器，丰富的运算符、计算规则灵活 支持中文，易用性更强 自定义规则引擎，更加灵活，支持复杂多变的场景 插件化的设计，快速接入其它数据能力平台...ES：提供数据查询和规则命中报表服务。
本文整理自网易互娱资深工程师, Flink Contributor, CDC Contributor 林佳，在 FFA 实时风控专场的分享。...本篇内容主要分为五个部分：实时风控业务会话会话关联的 Flink 实现HTAP 风控平台建设提升风控结果数据能效发展历程与展望未来图片众所周知，网易互娱的核心业务之一是线上互动娱乐应用服务，比如大家耳熟能详的梦幻西游...为了解决以上的问题，我们以 Flink 为计算引擎构建了一套实时风控平台，并为他起名为 Luna，下面我将为大家进行详细的介绍。...如果我们把风控数据簇也放在这里面，通过简单的专业操作我们就可以完成数据的拓宽，丰富我们的数据报表。...未来我们希望，可以实时风控平台可以支持更多的功能。比如我们希望支持用 Flink-SQL 即席查询风控结果；用户反馈驱动的风控模型修正；结合 Flink-ML 挖掘更深层次数据价值。
1.风险管控仅以目前多数保险企业都非常关注的风控环节为例，该客户仍以风险部门固定报表分析为主，而通过风险数据建模，应用在投保前风险排查、承保中风险管控及理赔时风险识别和反欺诈等全业务链条还非常有限。...在承保运营环节，相比较传统风控，大数据风控让保险机构对保险用户的动态跟踪反馈，定期对承保中用户信息进行维护，更新用户风险指数。...以经营分析为例，该客户目前的经营分析主要以面向管理决策者的固定报表为主，对业务用户因随机需求产生的灵活报表支持有限，分析和决策灵活度较低。...因此在报表分析的应用方面，不仅支持管理决策者关注的固定经营报表，还支持分析师和业务人员的实时灵活报表分析。因此，该保险公司也就不再需要通过 MPP+Hadoop 组合来处理离线跑批及分析查询。...运营层面：建立和完善了实时业务变化，实时营销效果，当日分时业务趋势分析等；用户层面：保险用户、保险代理人的推荐排序，根据实时行为等特征变量的生产，为用户推荐更精准的保险产品和定价；风控层面：投保实时风险识别
再比方说前文里面提到了两个新应用，实时智能推荐和实时风控。也很值得细细咀嚼这里面的门道：智能推荐，以往是依据用户历史的购买和浏览行为作出推荐即可，但是显然实时性不佳。...实时风控也是类似，他对应金融领域的业务场景，很多时候要求毫秒内就完成对欺诈行为判断指标的计算，然后实时对交易流水进行实时拦截，避免因为处理不及时而导致的经济损失，很显然，处理得越快，风控的大坝就筑得越牢...这种架构实际上适配非常多的应用场景，比方说常见的视频社交风控系统，他由风控引擎和报表两部分组成，主要是金融相关的风险控制，包括充值，消费，打赏，退款等。...风控引擎包含用户行为记录和风控规则引擎，主要为信用卡用户的充值退款行为提供风控决策。风控报表包含趋势图表和排名图标，显示规则的命中率，拦截率，TOP命中等信息。...风控引擎就是使用用户行为数据进行实时查询，而报表的数据来源于Redshift，每天新增3000万条记录，保存3个月数据刷新间隔为1分钟，很好地适应了现在视频类APP的服务监管需求。
ETL、统计分析、实时报表、实时风控等。 Flink SQL所处的层级: ?
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...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。...运营中心 风险中台运营中心不仅提供了接入业务的管理，监控和报表能力，数据中心管理和各种引擎的运维能力等基础功能，另外提供了提供精细化运营的支撑，囊括了 策略中心，评价体系，深度检测，案件管理，和智能报警等多个模块...，建立前后置业务的领取、发放闭环监控及拦截机制，做好活动风控，确保所有营销活动都能够得到有效保护，做好账号分享的实时及离线识别及处置机制，同时监控市面黑市价格，及时发现攻防对抗的趋势进行策略调整和实时风控结合...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，
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