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...，相同模型支持子规则的嵌套，不同模型之间可以通过与、或关系进行组合。...图四：实时风控规则配置业务逻辑简图 四、难点攻坚 针对规则模型的流式序列型数据，我们选择 Flink CEP 处理事件序列匹配，由于我们整个风控作业使用 Flink 实现，并且 Flink CEP 作为...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
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...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。...，其模型逻辑可以非常复杂，但是其需要对其进行线下训练，所以携程风控系统利用了规则、模型的各自特点进行互补。...主要分析维度主要包括：用户风险画像，用户社交关系网络，交易风险行为特性模型，供应商风险模型。 ? 可以看到数据的来源主要有hermes、hadoop、以及前端抛过来的各种风控Event数据。
「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。
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。
登陆，盗号登陆； 交易，盗刷客户余额； 活动，优惠活动薅羊毛； 风控实现方案：事中风控，目标为拦截异常事件； 2.风控系统 风控系统有规则和模型两种技术路线，规则的优点是简单直观、可解释性强、灵活...，所以长期活跃在风控系统之中，但缺点是容易被攻破，一但被黑产猜中就会失效，于是在实际的风控系统中，往往需要再结合上基于模型的风控环节来增加健壮性。...但限于篇幅，本文中我们只重点讨论一种基于规则的风控系统架构，当然如果有模型风控的诉求，该架构也完全支持。...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。
拥有近15年风险管理经验，先后在广发银行、OperaSolutions、阿里巴巴和腾讯等公司任重要管理岗位，一直从事风控政策、风控模型、大数据征信等相关工作。...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。...用户从登录开始风控就已经开始在介入，在用户浏览、下单的过程中，对这个用户的风险评估和计算一直在持续，等到用户发起支付请求时，风控的热数据里已经有了完整的关于这个用户画像数据，风控引擎可以在这些数据的基础上实时计算和衍生出规则和模型需要的变量...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。
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。...，其模型逻辑可以非常复杂，但是其需要对其进行线下训练，所以携程风控系统利用了规则、模型的各自特点进行互补。...主要分析维度主要包括：用户风险画像，用户社交关系网络，交易风险行为特性模型，供应商风险模型。 ? 图4 可以看到数据的来源主要有hermes、hadoop、以及前端抛过来的各种风控Event数据。...七、展望 携程风控在3.0中通过引入规则引擎、在Chloro系统中大量使用开源的基于大数据处理的架构，配合模型取得了非常好的效果。
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。
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。...策略开发人员通过在水滴前端页面进行策略模型的编辑、策略任务的创建、上线和更新操作，构建完成的策略模型信息以 json 格式通过 cgi 和 mc_srv 接口存储到 Zookeeper 数据中心，数据处理模块通过
风控概述 所谓风控，是指多银行贷款资金的风险把控，是对风险的一个评估。...整体思路 在业务开展初期需要引入海量跨行业数据作为风控模型的基础，建立全面的风险管理体系。并在自有数据不足的情况下，建立反欺诈模型、评分模型、授信策略模型、定价模型等风控模型。...例如：通过海量数据分析得出模型变量，这些模型变量用于风控模型，得出一个评分评级结果。 数据源 1、政府类公共数据：包括社保、公积金、税务、水电缴费、地税、月日均等等。 2、平台数据：如微信、支付宝。...风控模型 1、基本准入规则：对一些好客户开放某些业务，根据注册年限和消费次数等设置一个基本的准入门槛，对于后期可以分层次分批次的制定不同的风控策略。...6、模型优化与验证：跟踪、监测、维护及优化风控策略，确保风控策略的效能及其提升。
本文重在介绍建立风控模型的方法，每个公司应该根据自己的实际业务情况和开发能力来选择合适的模型。这里列出来的模型仅为了说明问题，提供参考。...二、基于规则的风控 规则是最常用的，也是相对来说比较容易上手的风控模型。从现实情况中总结出一些经验，结合名单数据，制定风控规则，简单，有效。 常见的规则有： 1....互联网金融风控离不开机器学习，特别是支付风控。 在各种支付风控模型中，决策树模式是相对比较简单易用的模型。 如下的决策树模型，我们根据已有的数据，分析数据特征，构建出一颗决策树。...这种模型的优点是非常容易理解，检测速度快。 因而也是现有机构中常用的模型之一。 风控模型存在的主要问题是其产生的结果比较粗略。...五、模型评估 风控本质上是对交易记录的一个分类，所以对风控模型的评估，除了性能外，还需要评估“查全率”和“查准率”。
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
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第一章 风控模型简介 1.1 为什么要建模 1.2 什么是信用评分 1.3 常用的模型 1.4 概念解析：M0,M1,M2的定义 下一章预告 参考文献 第一章 风控模型简介 本系列文章为笔者对信贷风控领域建模的一些学习研究心得汇总...，以及一些代码示例，尽量会将信贷风控领域的一些基本概念阐述明白。...1.3 常用的模型 业界常说的有A卡、B卡、C卡，A卡就是申请评分卡。...在你申请的时候就会站出来，决定放不放款，B卡，也就是贷中行为评分卡，监控你的信用状况，决定给不给你提额度，或者中不中断你的贷款，C卡就是贷后评分卡，一般有三种：账龄迁移模型、还款率模型和失联预警模型。...还款率模型：注意这个模型不是为了预测你还不还钱，而是预测未来经过催收动作后，还款的概率。
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。...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。...策略开发人员通过在水滴前端页面进行策略模型的编辑、策略任务的创建、上线和更新操作，构建完成的策略模型信息以 json 格式通过 cgi 和 mc_srv 接口存储到 Zookeeper 数据中心，数据处理模块通过
下表为我在日常建模过程中，评价模型经常用到的一些指标。现在整理出来分享给大家，如果大家想知道每种指标的具体意义，还请大家查阅相关大佬的博文。小弟就不在这里班门弄斧了。
一、当前风控模式现状 近年来，信用风险管理发展呈现出数据化、模型化、系统化、自动化和智能化的特点。传统的人工专家经验正逐步被模型与算法替代。...另外，风控模型在不同的阶段体现的方式和功能也不一样。...F.设计纬度 风控模型的设计其实就是多维度和多角度的设计方式，这里我们就简单的通过一个对于线上借贷用户进行资质审核的模型进行举例子；从下面的流程我们可以看到，风控模型的审核流程一般都是要经过机器审核和人工确认的相结合的方式...所以说，风控模型的计算策略和机制在一个公司属于绝密，规则除了核心的员工，其他人是不能知道风控规则的。 四、风控的核心 如果说金融产品的核心是风控，那么风控的核心是什么?...五、风控模型的设计步骤 总体来说风控模型的设计主要可以分为以下的几个步骤： 1.获取数据 信用评估来自于用户数据，模型规则其实就是用户数据规则，信息的纬度也比较广泛，大致可以分为基本信息／行为信息
拍拍贷“魔镜风控系统”从平均400个数据维度评估用户当前的信用状态，给每个借款人打出当前状态的信用分，在此基础上，再结合新发标的信息，打出对于每个标的6个月内逾期率的预测，为投资人提供了关键的决策依据...统计模型的选择长期看似乎是风水轮流转，逻辑回归是最经典的线性分类模型，XGBoost是目前在机器学习竞赛表现普遍很好的集成决策树类模型，神经网络现在如此热门，但是今后也说不定有更强大的模型，况且大家都是对现实的规律进行某种形态的假设和拟合...，不同模型的优势点不一样。...除了单纯的精度之外，其实我们重要的是了解各个模型的原理，如何利用它们的特点和优势，为我们的数据预测工具箱服务。 ? 不论什么模型，交叉验证在增加稳健性、减少过拟合方面是模型训练中少不了的经典之作。...与其跟着不同模型包和语言学习调用不同的交叉验证函数，我们不妨在模型训练前就为模型搭建统一的交叉验证拆分数据和训练方法。 ?
为了验证这些技术，研发团队在机器学习领域测试了 163 个开源模型，包括图像分类、目标检测、图像生成等、NLP 任务，如语言建模、问答、序列分类、推荐系统和强化学习任务，测试模型主要有 3 个来源： 46...个来自 HuggingFace Transformers 的模型； 来自 TIMM 的 61 个模型：由 Ross Wightman 收集的SOTA PyTorch 图像模型； 来自 TorchBench...的 56 个模型：包含来自 Github 上收集的一组流行代码库。...真实模型示例 以 PyTorch Hub 中的 resnet50 为例： 实际运行中会发现，第一次运行速度很慢，这是因为模型正在被编译。...，为绝大多数开源模型的运行提速，现在就访问 HuggingFace Hub，用 PyTorch 2.0 为 TIMM 模型加速吧！
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