基于 StarRocks 的风控实时特征探索和实践

金融风控的智能化转型之路

在瞬息万变的金融市场中,风险管控始终是行业的核心诉求。近年来,随着大数据和人工智能技术的快速发展,金融风控领域也掀起了一场技术革命。作为一名资深科技创作者,我很荣幸能与大家分享一个在特征开发方面的创新实践。

金融风控是一个典型的大数据实时业务场景,需要同时处理实时和离线特征。传统的Lambda架构和Kappa架构在成本、开发和维护等方面都存在一些问题。为了解决这一痛点,我们探索了两种方向:计算统一和存储统一。

计算统一方案采用Flink实现流批一体,而存储统一方案则选择了数据湖和Hologres。最终,我们选择了基于StarRocks的解决方案,这是一款兼具OLAP和OLTP能力的新一代分析数据库。

在验证和落地阶段,我们从数据导入、查询性能和并发性能等方面,全面检验了StarRocks的可行性。基于此,我们设计了一个全新的特征架构,包括全量批处理和增量流处理两部分。

与传统方案相比,使用StarRocks可以实现流批一体,提高特征开发的效率和准确性,同时也大幅降低了学习成本和资源消耗。未来,我们还计划进一步提高容错性,并探索日志类数据的解决方案。

这个案例充分体现了我们在解决实际业务问题中的探索思路和技术选型过程。对于需要处理实时和离线特征的场景,这种基于StarRocks的方案无疑是一个非常具有参考价值的创新实践。

总的来说,金融风控的智能化转型之路并非一蹴而就,需要我们持续探索、不断创新。但只要我们紧跟技术发展的脚步,充分利用大数据和人工智能等前沿技术,相信金融业必将迎来崭新的未来。让我们一起见证这个充满魅力的科技革命吧!