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。
大数据风控同传统风控在本质上没有区别，主要区别在于风控模型数据输入的纬度和数据关联性分析。...大数据风控作为传统风控方式补充，主要利用行为数据来实施风险控制，用户行为数据可以作为另外的30%客户风控的有效补充。...这几年消费贷款增加较快，预计2017年同个人消费相关的消费贷款，可以达到27万亿左右。很多银行、信用卡中心、互联网金融公司都在争夺这个市场。...在互联网金融领域，大多数互联网金融公司没有接入人行征信系统，无法拿到客户全维度信用信息，例如客户财产、学历、收入、贷款、金融机构交易信息等信息。...大数据风控的劣势： 还是要强调一下，信用风险评估最好的数据还是金融数据，就是人行征信系统里的数据，大数据风控只是一个补充，不能够完全替代传统的信贷风险管理。
我们这做风控模型的时候，经常是会用KS值来衡量模型的效果，这个指标也是很多领导会直接关注的指标。今天写一篇文章来全面地剖析一下这个指标，了解当中的原理以及实现，因为这些知识是必备的基本功。...不过这不影响我们去使用它，我们只需要知道在风控中是怎么实现的，并且在实际场景中怎么去使用它就可以了。就如上面我们说的，KS在风控主要是用于评估模型的好坏样本区分度高低的。什么是区分度？...可以看下图： 从业务上来说，就是越往后的箱子，客户的质量越差，rate整体上呈现单调性，从而可以把大多数的坏人，直接从箱的维度上就可以区分开来了，在后续的风控策略使用体验上十分友好。...02 KS的生成逻辑 KS的生成逻辑公式也是十分简单： 好样本累计占比坏样本累计占比 在风控领域，我们在计算KS前一般会根据我们认为的“正态分布原则”进行分箱，一般来说分成了10份，然后再进行KS的计算...03 KS的效果应用 KS的值域在0-1之间，一般来说KS是越大越有区分度的，但在风控领域并不是越大越好，到底KS值与风控模型可用性的关系如何，可看下表： 004 KS的实现 首先我们来对上面展示的例子进行
在信息安全领域，建立在人工智能技术之上的策略引擎已经深入到了风控产品功能的方方面面，相应的，每一个策略系统都离不开大量的特征，来支撑模型算法或人工规则对请求的精准响应，因此特征系统成为了支持线上风控引擎的重要支柱...本文以智能风控在线特征系统为原型，重点从线上数据从生产到特征物料提取、计算、存取角度介绍一些实践中的通用技术点，以解决在线特征系统在高并发情形下面临的问题和挑战。 特征系统的基本概念 1....c) 并发大，风控策略系统面向用户端，服务端峰值QPS超过35万，每日调用量超过200亿次。...d) 延迟低，面对用户的请求，风控系统为了保持良好的用户体验，更快的完成对用户准入条件的判断，要求特征系统接口的延迟在50ms以内。...总结和规划 本文主要以智能风控在线特征系统为原型，提出了在线特征系统的一些设计思路。其中特征工程系统的边界并不限于特征的解析、计算、存取等。
风控定义 风控是风险控制的简称，在百度百科中是这么定义风险控制的。 风控在我们日常生活中随时可见，小到账户登录验证码，都可以算是一种风控的手段。...这里我们着重了解下信贷下的风控，结合了场景的风控，则赋予了更多的意义。...信贷风控的目标是「利益最大化」，而不是没有风险，在风险和利润之间找到平衡，是信贷风控的核心。...，以及在信贷场景下的风控如何实现，风控的目标永远是降风险，但不是一味地降，在不同场景下有不同的考虑。...文章例子参考《智能风控平台：架构、设计与实现》
「风控ML」系列文章，主要是分享一下自己多年以来做金融风控的一些事一些情，当然也包括风控建模、机器学习、大数据风控等相关技术分享，欢迎同行交流与新同学的加入，共同学习，进步！...第一次接触这两个名词是在做风控模型的时候，老师教我们可以用IV去做变量筛选，IV（Information Value），中文名是信息值，简单来说这个指标的作用就是来衡量变量的预测能力强弱的，然后IV又是
客户名称/所属分类 大型持牌消费金融公司·风控 任务/目标 由于新金融业务的迅速普惠化，金融客户也面临着崭新的挑战和需求。...一方面由于客群下沉，可获得的用户信息愈发受限，数据质量参差不齐，传统风控经验无法直接应用，急需利用先进技术来提升风控能力； 另一方面互联网金融往往小额量大，基于人工的风控成本过高，用自动化的数据智能风控体系来提升整个流程的效率也是必然的发展趋势...实施过程/解决方案 上述三个方面的挑战贯穿风控的各条业务线，此次案例的解决方案着眼于风控核心的反欺诈和授信两个阶段来阐述如何解决这几个问题，并构建一整套完整的申请贷前风控体系。...氪信提供一整套基于大规模机器学习框架的自动化风控引擎和数据风险服务，旨在风控业务的整个工作阶段提供完整的功能服务。...短短一年，氪信产品体系已服务于消费分期、小微金融、现金贷、信用卡、供应链等数十个垂直场景，且验证效果显著，合作客户遍历中国民生银行、招商银行、中国平安、中银消费金融、招联消费金融、众安保险、点融网等顶尖机构和持牌消费金融公司
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。...从资金的角度来看，风控模型是为了评估用户还款能力和还款意愿，反欺诈反作弊，防止用户薅羊毛和保证平台安全等功能；从行业的角度，互联网风控模型体现在消费金融／供应链金融／信用借贷／P2P／大数据征信等方面。...一般情况下风控模型需要过滤高危地区的黑名单，因为在市场上永远存在着这么靠金融欺诈而获利的人群，对于这类人群只要存在疑虑统统过滤掉；其次通过系统设置的评分规则对用户提交的个人信息进行评定，最后辅助一些其他的输入资料进行分数的微调...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?...／信用信息／社交信息和消费信息等。
大部分支付系统是使用三等级的风险。 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。...风控拦截历史规则 用户在某个业务上的消费行为被风控网关多次拦截。 规则引擎优点： 性能高： 对订单按照规则进行匹配，输出结果。一般不会涉及到复杂的计算。...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。...这个过程，将在下一篇的风控架构中介绍。 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”。...支付风控场景分析 ； 支付风控数据仓库建设 ； 支付风控模型和流程分析(本文)； 支付风控系统架构 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
的角色和职责，评估CRO如何和其他高管协作 CRO职责 1.对公司面临的所有风险负责 2.开发和实现ERM策略 工作范围： 1.设置公司全局风险偏好 2.度量和量化风险 3.设置风险限制 4.开发风险系统
这里想到了自己经常联调的风控同学违禁词识别场景。和某明星塌房需要拦截关键词一毛一样。在联调之余有幸请教了风控的几位同学，再此学习了一下风控系统中敏感词校验的设计方案。...match(String input, String rule) { // AIGC and 算法 return true; } } 2.2 实时生效解决方案 重启方案不适合大系统...终极方案：新增或者删除以后【自动或者人工】感知到这种变更，然后变更通知到系统中的Listener，重新读取全量的数据。...发送MQ广播消息是让所有机器都能消费；自动修改配置中心让其触发Listener；或者发短信让开发人员触发Listener Listener更新缓存。...详情可参考Trie 树原理及其敏感词过滤的实现 3、总结 整个链路可以不实现，但是方案要完整；系统可以不用，但是要做。两句都对。
数据猿导读 项目以“内外部大数据的应用”、“实时风控技术的落地”、“智能化风控体系 的搭建”和“云化风控系统的探索”为基础，与客户一同形成一套整体化的新型大数据智能风控解决体系，项目落地后取得了较好的效果...客户名称/所属分类 项目名称《某城商银行消费金融场景大数据智能风控体系》。...，外部数据（征信数据除外）尚未有接入经验； 2）提升风控决策效率：传统风控系统单笔订单审批时间超过半小时，但消费金融场景客户填写资料后就在现场等，需要做到“实时”或“准实时”放贷； 3）尝试风控体系自动化优化...：需要针对消费金融场景独立构建分析体系、风控体系自优化等内容； 4）探索风控系统的云模式：以消费金融业务为试点，探索风控系统云化的可能性。...结果/效果总结 1）风控效率提升。上线新系统及模板规则后，有效防控欺诈客户、降低信用风险，消费金融业务逾期率下降21%。 2）风控时间有效缩短，有效适配场景需求。
账户和支付安全：公民信息盗用形势已经十分严峻，黑产从业者会在电商平台上盗取用户的余额，或使用他人支付信息来消费。...另一方面对风控而言，业务发展是风控存在的前提，如果风控的安全需求影响到业务发展也是不合理的，因此风控要提高服务质量，让对接带来的负担降到最低——这就是对接系统设计的核心目标。...下面分别来看我们在风控系统构建中的做法。 接入成本 风控系统最早只是业务系统中的一个函数，逐步演化成了独立的服务。...即业务系统调用用户中心，用户中心再调用风控透传风控所需参数，而风控的决策也通过用户中心返回给业务后台。 这样的好处是只需要用户中心与风控对接一次，业务系统甚至不需要明显感知到风控的存在。...小结 把上面三部分融合起来，可以看到风控系统的全景： ? 风控之道 从上文三条风控工作原则可以看到，风控系统构建过程各个阶段的关注点从对接质量，到平台效率，再过渡到立体的闭环防御。
今天来介绍一下风控中的异常检测，从最基础的概念开始讲起，因为本人对这块的内容平时工作也做得不多，更多滴偏向于“纸上谈兵”，有什么说得不对的地方，也欢迎各位朋友指正～谢谢。...异常检测的概念 02 异常检测的难点 03 异常检测的分类及常见算法 01 异常检测的概念 异常检测（Anomaly Detection 或 Outlier Detection），又称为离群点检测，在我们风控领域很多地方都会用到
《风控建模中的样本偏差与拒绝推断》https://zhuanlan.zhihu.com/p/88624987 不过我也还是把他文章里的分类体系在这里重点再次分享一下。...06 总结一下 本文算是一个对拒绝推断的入门介绍了，让初涉风控模型的同学有一个相对来说比较清晰的全局认识，这里面涉及到的很多算法模型上的细节并没有展开来讲，因为我觉得这也会让阅读带来比较大的负担，公众号的文章还是要控制在几分钟内读完比较合适...Reference [1] 异常检测算法分类及经典模型概览 https://blog.csdn.net/cyan_soul/article/details/101702066 [2] 风控建模中的样本偏差与拒绝推断
「风控ML」系列文章，主要是分享一下自己多年以来做金融风控的一些事一些情，当然也包括风控建模、机器学习、大数据风控等相关技术分享，欢迎同行交流与新同学的加入，共同学习，进步！
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。...而一些通过对接外部三方征信的风控规则，需支出相关查询费用的，则靠后运行。此外，在外部三方征信的规则中，命中式收费的风控规则（如黑名单与反欺诈）又可以优先于每次查询式收费的风控规则（如征信报告）运行。...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）。
面临挑战 该券商的数据基础主要来自于业务系统的关系型数据库的数据，需要在数据基础之上实现数据的运营。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。...解决方案 沃趣科技以QData高性能数据库云平台作为数据库基础架构平台替换原传统“烟囱式”系统架构，承载合规风控核心数据库系统，助力业务处理效率大幅提升。...基于QData Cloud建设数据库私有云平台，率先迁移上线风控系统，后期逐步整合了CRM系统、固定收益部系统、xIR利率资产业务、大宗交易、信用风险、征信系统、机构管理、自营交易等多套业务系统数据库。...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。...2 通过多年的发展，基于沃趣QData Cloud云平台解决方案逐步拓展成数据库私有云应用场景，以Oracle为代表的数据库如：客户关系管理、风控、合规、自营交易等系统正在逐步迁移到数据库私有云平台。
而Z世代具备强劲消费动能的同时，对于消费分期也表示出更高接受度，在此背景下，为了更好地承接新世代消费主力，依托数禾科技的底层金融科技技术支撑，还呗也在积极布局消费分期场景。...目前，国内诸多金融机构都在对于Z世代的消费行为推出相应的金融服务，数禾科技旗下的还呗，作为国内消费分期品牌之一，也在深度助力Z世代消费热情，同Z世代一起，以金融之力推动经济发展。...具体来看，为了不断提高金融机构服务及经营效率，数禾科技研发出了以项目管理平台、数据分析平台和决策引擎为循环体系的三大底层核心系统，打通了系统在横向功能与纵向功能的连接通路，极大增强了大系统“组织力”。...从而得以实现所有决策数据支持，所有策略系统部署，所有执行有迹可循，所有行为迭代分析，最终让用户获得金融服务最优解。...与此同时，数禾科技也凭借对时下移动互联新消费时代主力用户群的深刻洞察，为金融机构提出一套行之有效的获客方案。在实操层面，数禾科技通过各系统间的有效串联，以及自动化策略调整得以精准打通获客场景。
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