風(fēng)控系統(tǒng)搭建

引言

各行各業(yè)，各個(gè)領(lǐng)域鲤嫡，各個(gè)渠道送挑，都需要有一系列的完整的風(fēng)險(xiǎn)控制，以保證事情向好的方向發(fā)展暖眼，而免受不可預(yù)估的經(jīng)濟(jì)和財(cái)產(chǎn)損失而綽手不及惕耕。這時(shí)候一套完備的風(fēng)控系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，以解決實(shí)際在生產(chǎn)業(yè)務(wù)中的各種難題诫肠。作為事物的主體司澎，可以采取各種措施和方法欺缘，消滅或減少風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生的各種可能性，或減少風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生時(shí)造成的損失挤安。這就是風(fēng)險(xiǎn)控制谚殊。

與金錢打交道的金融行業(yè)，風(fēng)險(xiǎn)控制更加重要蛤铜，金融的本質(zhì)就是風(fēng)控嫩絮。因此，可以看到昂羡，各種金融機(jī)構(gòu)都會(huì)有大量的風(fēng)控人員絮记，通過各種調(diào)查征信摔踱、模型規(guī)則虐先、授信審核來保障業(yè)務(wù)順利運(yùn)行。而支付派敷、P2P蛹批、供應(yīng)鏈金融等互聯(lián)網(wǎng)金融，大部分交易都在線上進(jìn)行篮愉，因此交易各個(gè)方面的風(fēng)險(xiǎn)控制更加信息化腐芍。大數(shù)據(jù)的興起，為風(fēng)險(xiǎn)控制提供更好的技術(shù)手段试躏。

風(fēng)控的設(shè)計(jì)范圍

第三方渠道支付來源

企業(yè)資產(chǎn)營收情況（做風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估）

個(gè)人征信借貸

借款人征信猪勇、評(píng)分、授信颠蕴、還款逾期泣刹、催收、羊毛黨犀被、黑客攻擊

地產(chǎn)逾期未還款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估（未來會(huì)加強(qiáng)對(duì)地產(chǎn)的通過政策手段來干預(yù)）

在實(shí)際的實(shí)時(shí)交易中也會(huì)催生出來其他的防范分類出來：

賬號(hào)：垃圾注冊(cè)椅您、撞庫、盜號(hào)等

交易：盜刷寡键、惡意占用資源掀泳、篡改交易金額等

短信：短信轟炸

現(xiàn)階段需要解決的問題

通過系統(tǒng)級(jí)的定義，需要區(qū)分出來那些是屬于高危風(fēng)控時(shí)間西轩，注冊(cè)员舵、登錄、轉(zhuǎn)賬等藕畔，需要對(duì)這些時(shí)間做實(shí)時(shí)的監(jiān)控加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防范马僻。

對(duì)于什么樣的事件會(huì)列入高風(fēng)險(xiǎn)時(shí)間，需要通過一些列的統(tǒng)計(jì)范疇來區(qū)分劫流，以那些維度出現(xiàn)的數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)來權(quán)衡巫玻，

出現(xiàn)了惡意的風(fēng)險(xiǎn)后丛忆，對(duì)于善后的風(fēng)險(xiǎn)我們能做什么，能給我們帶來多少的問題，能解決現(xiàn)階段的什么問題。

自動(dòng)化以后羞芍，還需要人工干預(yù)規(guī)則加入婴削，這樣可以避免有做不盡職責(zé)的地方，能夠及早發(fā)現(xiàn)問題,對(duì)于一些靈活的數(shù)據(jù)多次做重復(fù)重新組織規(guī)則官疲，增加對(duì)風(fēng)控引擎的算法。

支持歷史數(shù)據(jù)的回溯，能夠發(fā)現(xiàn)以前的一些風(fēng)險(xiǎn)袜茧，找到有參照的數(shù)據(jù)。做基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)對(duì)比瓣窄，防范于未然笛厦。

風(fēng)險(xiǎn)的口徑把握：登錄頻率、登錄次數(shù)俺夕、交易次數(shù)裳凸、關(guān)閉訂單次數(shù)、時(shí)間頻率出現(xiàn)高的劝贸、單用戶操作習(xí)慣等姨谷，最近統(tǒng)計(jì)等，對(duì)一系列的數(shù)據(jù)做重組排序映九。

解決內(nèi)審介入前已經(jīng)有了一套成型的應(yīng)用體系梦湘，不用為了準(zhǔn)備復(fù)雜的資料和文檔而煩惱,很快得解決了歷史數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)把控問題。

風(fēng)控平臺(tái)的幾個(gè)重要模塊

個(gè)人中心數(shù)據(jù)：個(gè)人數(shù)據(jù)絕對(duì)了企業(yè)的生存件甥，更應(yīng)該加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防范和評(píng)估捌议。

用戶歷史日志分析：記錄用戶的實(shí)際交易操作行為。

平臺(tái)交易數(shù)據(jù)：對(duì)于用戶的交易來說嚼蚀，記錄每一筆資金的靈活變動(dòng)禁灼，及時(shí)做風(fēng)控調(diào)整。

個(gè)人信貸征信：解決在投資方之間的一個(gè)信譽(yù)度不同給予的特殊行為轿曙，此模塊和個(gè)人征信掛鉤弄捕。

社交數(shù)據(jù)：記錄了用戶的一些常用社交圈行為。

行為方數(shù)據(jù)：記錄從各種渠道的實(shí)際發(fā)生的交易數(shù)據(jù)导帝。

運(yùn)營方行為：根據(jù)用戶的實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)可以有效控制一次活動(dòng)中單詞投入的總預(yù)估和實(shí)際的達(dá)到的效果守谓。

對(duì)賬中心：如何保證出賬和入賬的準(zhǔn)確無誤差，需要在風(fēng)控系統(tǒng)中引入對(duì)賬系統(tǒng)和第三方支付系統(tǒng)的授權(quán)保護(hù)您单，防止出現(xiàn)異常掉包情況,在必要的時(shí)候需要用戶自行下載對(duì)賬單和實(shí)際發(fā)生的交易數(shù)據(jù)做比對(duì)斋荞，找出有問題的和需求方做確認(rèn)核查。

業(yè)務(wù)需求

事前事中事后切入（在到達(dá)銀行和銀行之后的快速數(shù)據(jù)響應(yīng)能力）

規(guī)則擴(kuò)展性和表達(dá)能力（規(guī)則和模型的重建）

高速

高效虐秦、高性能

數(shù)據(jù)可用一致性

侵入性（長期來看平酿，需求不高）

風(fēng)控系統(tǒng)的高性能處理

（1凤优、線程利用率

（2、I/O利用率

（3蜈彼、同步/異步消息處理

（4筑辨、風(fēng)控模型的選擇

前期準(zhǔn)備

拿到足夠多的數(shù)據(jù)做支撐

做足夠靈活的分析平臺(tái)去分析數(shù)據(jù)

產(chǎn)出風(fēng)險(xiǎn)事件進(jìn)行阻攔風(fēng)險(xiǎn)

量化風(fēng)險(xiǎn)攔截的價(jià)值和不斷分析案例進(jìn)行策略優(yōu)化

風(fēng)控技術(shù)評(píng)估研究

日志選擇：以增量日志方式記錄存儲(chǔ)，hadoop或spark做分析幸逆，集群同步到客戶端機(jī)器上棍辕，做同步策略，不同緯度的數(shù)據(jù)做統(tǒng)計(jì)加工計(jì)算还绘。

實(shí)時(shí)監(jiān)控：監(jiān)控在每一個(gè)環(huán)節(jié)的交易量和高風(fēng)險(xiǎn)操作楚昭，做閥值報(bào)警，以默認(rèn)的規(guī)則做處理拍顷。

dns防范：防止http對(duì)dns的攔截抚太，手動(dòng)紀(jì)錄中斷被攔截掉的交易流，轉(zhuǎn)向存儲(chǔ)中心系統(tǒng)做處理給予用戶提示菇怀。

報(bào)警提醒：在發(fā)生重大災(zāi)難的同時(shí)需要有一套完善的體系提醒風(fēng)控人員近入作戰(zhàn)凭舶，以短信或電話的形式發(fā)起通知給用戶晌块。

數(shù)據(jù)災(zāi)難：數(shù)據(jù)的歷史紀(jì)錄應(yīng)該有完整的備庫紀(jì)錄爱沟，這種操作不是必須的但是必要的，防止管理員因?yàn)檎`操作導(dǎo)致的數(shù)據(jù)災(zāi)難不容小視匆背，啟東應(yīng)急方案進(jìn)行恢復(fù)呼伸。

日志選擇：需要在原有基礎(chǔ)上做集群數(shù)據(jù)分析后，統(tǒng)一有一個(gè)入口的分析平臺(tái)做匯總钝尸，對(duì)不同維度的計(jì)算規(guī)則做排重括享，這里我們可以使用elk的方式把數(shù)據(jù)清洗完成后，做相關(guān)的分析調(diào)研珍促，實(shí)時(shí)讀庫的方式不可取铃辖，增量數(shù)據(jù)庫只保留歷史的數(shù)據(jù)，可以對(duì)時(shí)間做相關(guān)的約定猪叙，查詢的平臺(tái)統(tǒng)一做相關(guān)的調(diào)控娇斩。

方案的選擇和實(shí)施

針對(duì)現(xiàn)在的數(shù)據(jù)規(guī)則，需要對(duì)現(xiàn)有的各方數(shù)據(jù)做分析指標(biāo)穴翩，做數(shù)據(jù)倉庫犬第，從不同的數(shù)據(jù)中計(jì)算對(duì)應(yīng)的需要風(fēng)控形成各種渠道的報(bào)表數(shù)據(jù)。如何通過查詢海量的歷史數(shù)據(jù)來支撐規(guī)則的運(yùn)算芒帕，從分析的角度來看歉嗓，又是一個(gè)IO密集型的應(yīng)用；利用OLTP（online transaction processing ）和OLAP（online analytical processing）做相關(guān)的維度計(jì)算背蟆，主要針對(duì)用戶鉴分、功能哮幢、數(shù)據(jù)片、存儲(chǔ)空間志珍、DB設(shè)計(jì)來做維度計(jì)算和方案的優(yōu)化調(diào)整家浇。

大到用hadoop做數(shù)據(jù)集群算法分析，也可以用spark碴裙、storm來做钢悲。
簡而言之就是分布式框架，那么什么是分布式框架舔株？

分布式計(jì)算框架實(shí)現(xiàn)了什么莺琳？簡而言之，基于分布式計(jì)算框架的應(yīng)用载慈，就是一個(gè)分布式的應(yīng)用惭等；那么分布式的應(yīng)用解決了什么問題？簡而言之办铡，就是將請(qǐng)求處理的業(yè)務(wù)邏輯和所需資源合理地分布到N臺(tái)服務(wù)器上辞做，這里就不在過多介紹。

基于C/S模式的原理寡具，從client到server端的應(yīng)用秤茅，采集需要的數(shù)據(jù)。Server之間通訊是有開銷的童叠，只不過這個(gè)開銷是MS級(jí)的框喳。系統(tǒng)在定位也是基于百萬級(jí)的應(yīng)用。

以分層的概念厦坛，針對(duì)每部的風(fēng)控模塊五垮，需要在特定的時(shí)間做調(diào)整。緩存的應(yīng)用：如果是歷史級(jí)別的數(shù)據(jù)杜秸，可以采用redis放仗、cache來做，防止減少對(duì)于I/O的讀寫操作撬碟，減少存儲(chǔ)壓力的開銷诞挨。基于款時(shí)間的維度對(duì)應(yīng)的風(fēng)控系統(tǒng)計(jì)算小作，需要我們?cè)谔幚淼耐瑫r(shí)考慮數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)亭姥，分批次處理。對(duì)于變化多端的數(shù)據(jù)顾稀，建議利用高可用性能存儲(chǔ)設(shè)計(jì)达罗，基于DB設(shè)計(jì)即可，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要基于范式(NF)設(shè)計(jì)，不可有冗余免得頻繁返工粮揉。

數(shù)據(jù)分離的優(yōu)先選擇

數(shù)據(jù)庫讀寫分離機(jī)制：在初期巡李，風(fēng)控系統(tǒng)一般都極為簡單，此時(shí)侯一般通過數(shù)據(jù)庫主從復(fù)制/讀寫分離/Sharding（或slave進(jìn)行）等機(jī)制來保證交易系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫和風(fēng)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)的同步及讀寫分離扶认。風(fēng)控系統(tǒng)對(duì)所需要的客戶/賬戶數(shù)據(jù)侨拦、交易數(shù)據(jù)一般都只進(jìn)行讀操作。

緩存/內(nèi)存數(shù)據(jù)庫機(jī)制：不管是交易系統(tǒng)還是風(fēng)控系統(tǒng)辐宾，高效的緩存系統(tǒng)是提升性能的大殺器狱从，一般會(huì)把頻繁使用的數(shù)據(jù)存放到Redis等緩存系統(tǒng)中。例如對(duì)風(fēng)控系統(tǒng)叠纹，包括諸如風(fēng)控規(guī)則季研、風(fēng)控案例庫、中間結(jié)果集誉察、黑白名單与涡、預(yù)處理結(jié)果等數(shù)據(jù)；對(duì)交易系統(tǒng)而言持偏，包括諸如交易參數(shù)驼卖、計(jì)費(fèi)模板、清結(jié)算規(guī)則鸿秆、分潤規(guī)則酌畜、銀行路由策略等。對(duì)一些高頻交易中谬莹，基于性能考慮檩奠，會(huì)采用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫（一般會(huì)結(jié)合SSD硬盤）。

RPC/SOA架構(gòu)：要降低交易系統(tǒng)和風(fēng)控系統(tǒng)的耦合度附帽，在初期系統(tǒng)服務(wù)較少的情況下，一般直接采用RabbitMQ/ActiveMQ之類的消息中間件或RPC方式來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)間服務(wù)的調(diào)用井誉。如果系統(tǒng)服務(wù)較多蕉扮，存在服務(wù)治理問題，會(huì)采用Dubbo之類的SOA中間件來實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)服務(wù)調(diào)用颗圣，這個(gè)期間我們需要支持用異步消息完成rabbitMQ的消息的push/pull處理機(jī)制來處理違規(guī)數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)提取喳钟。

實(shí)時(shí)風(fēng)控系統(tǒng)的挑戰(zhàn)和面臨問題

性能：性能是考驗(yàn)一個(gè)平臺(tái)的重要指標(biāo)，再優(yōu)秀的平臺(tái)沒有一個(gè)良好的性能在岂，也是不完善的奔则。需要在特殊場合采用最合理的架構(gòu)模式設(shè)計(jì)。

擴(kuò)展性：多數(shù)的平臺(tái)系統(tǒng)是基于基礎(chǔ)平臺(tái)分析而來蔽午，這時(shí)候需要在現(xiàn)有的系統(tǒng)上做兼容易茬，不能破壞原有系統(tǒng)的流程，也要兼顧老系統(tǒng)的業(yè)務(wù)支撐，在現(xiàn)有系統(tǒng)上做風(fēng)控調(diào)整預(yù)估抽莱，范抓。才能更加合理安排,需要系統(tǒng)在短時(shí)間內(nèi)對(duì)于業(yè)務(wù)邏輯的擴(kuò)展進(jìn)行較好的支持，是系統(tǒng)建設(shè)中的一個(gè)挑戰(zhàn)食铐。

大數(shù)據(jù)：特指在分析過程中需要用到海量的數(shù)據(jù)用戶輔助分析匕垫，如何提取海量數(shù)據(jù)中有價(jià)值的信息，松耦合地嵌入到實(shí)時(shí)分析過程中虐呻，是系統(tǒng)建設(shè)中的一個(gè)挑戰(zhàn)象泵，這個(gè)時(shí)候我們需要綜合考慮在實(shí)際業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)兼容模式。

防欺詐手段：在平臺(tái)內(nèi)部需要有一套完善的防欺詐手段系統(tǒng)維護(hù)機(jī)制斟叼，保證用戶的資金不受損失单芜，在這個(gè)基礎(chǔ)上我們應(yīng)該對(duì)現(xiàn)有的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境做風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，給予一定的建議犁柜，發(fā)現(xiàn)問題技術(shù)糾正用戶選擇和引導(dǎo)洲鸠。

還款、預(yù)付款能力開發(fā)模塊：需要在現(xiàn)有模型的基礎(chǔ)上來對(duì)單簽用戶的借貸后的一系列還款行為做評(píng)估馋缅，通過一系列的數(shù)據(jù)來體現(xiàn)扒腕，通過運(yùn)數(shù)據(jù)計(jì)算來對(duì)用戶做相關(guān)的制約。

風(fēng)控對(duì)賬流程

1萤悴、下載（獲锐）對(duì)賬單，用來與系統(tǒng)內(nèi)賬單進(jìn)行比對(duì)覆履，這其中是把自己的對(duì)賬系統(tǒng)和遠(yuǎn)程機(jī)下載下來做副本比較蹋盆。

2、上傳對(duì)賬單,針對(duì)系統(tǒng)內(nèi)部的對(duì)賬系統(tǒng)做比對(duì)硝全。

3栖雾、對(duì)賬單解析，以為可能接多個(gè)渠道伟众，每個(gè)渠道提供的對(duì)賬單格式不完全統(tǒng)一析藕，定義一系列的數(shù)據(jù)格式文檔，DOM的對(duì)象以及字段的說明凳厢，針對(duì)有效的情況做說明账胧。

4、獲取系統(tǒng)賬單先紫，并與對(duì)賬單進(jìn)行匹配（查看對(duì)應(yīng)的匹配度）

5治泥、輸出結(jié)果，一般正常是平賬遮精，異常結(jié)果如下居夹，會(huì)顯示相關(guān)的對(duì)賬失敗和有少賬的情況在內(nèi)。

6、差錯(cuò)處理吮播，一般有以下幾種異常結(jié)果

A变屁、多賬：即對(duì)賬單中存在但系統(tǒng)賬單中無的賬單，一般是因?yàn)檎{(diào)單或重訂單2次支付造成意狠，這個(gè)是需要手工處理的粟关。

B、短帳：即對(duì)賬單中不存在但系統(tǒng)賬單有的賬單环戈，這種概率極低闷板。如有，那找對(duì)方算賬院塞，和對(duì)方核算是否在交易過程中遮晚，產(chǎn)品或?qū)嶋H售賣情況中出現(xiàn)了變更導(dǎo)致前后下單不一致的情況,及時(shí)把出現(xiàn)差異的給補(bǔ)上去。

C拦止、金額不一致：這種比較特殊县遣，即對(duì)賬單和系統(tǒng)賬單都存在對(duì)應(yīng)的訂單號(hào)，但金額不一致汹族。這種概率極低萧求。

風(fēng)控系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)

使用風(fēng)控系統(tǒng)后，能在一定程度上減少對(duì)于不可抗力因素的損失顶瞒，避免因?yàn)闅v史原因?qū)е碌馁Y金流問題夸政，可以定期排查系統(tǒng)的異常情況，及時(shí)做上報(bào)榴徐，對(duì)比歷史數(shù)據(jù)行程標(biāo)本,在以后的應(yīng)用中更加靈活運(yùn)用守问，主要涉及以幾個(gè)方面：

1、減少歷史數(shù)據(jù)的頻繁操作和導(dǎo)入坑资，避免誤操作

2耗帕、增加系統(tǒng)安全性，保障資金的回溯安全盐茎，有來有往更加清晰

3兴垦、代碼的冗余性得到改善，避免相似的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)頻繁修改和變動(dòng)字柠，數(shù)據(jù)原子性得到保障。

4狡赐、人工干預(yù)減少窑业，更加準(zhǔn)確定位問題所在，定時(shí)進(jìn)行上報(bào)及時(shí)解決風(fēng)險(xiǎn)控制種突發(fā)點(diǎn)各種異常情況枕屉。

風(fēng)控的流程化

云計(jì)算：風(fēng)險(xiǎn)的分析注定了是一個(gè)大計(jì)算量的分析常柄，而云計(jì)算的發(fā)展，正好解決了這個(gè)核心問題，利用云計(jì)算的技術(shù)優(yōu)勢(shì)西潘，解決數(shù)據(jù)分析的核心難題卷玉，所以，風(fēng)險(xiǎn)的系統(tǒng)一定要建立在云平臺(tái)上喷市，采用進(jìn)一步發(fā)展的空間相种；借助于云計(jì)算的性能和大數(shù)據(jù)的準(zhǔn)則，可以管你更為直觀看到潛在存在的問題品姓，及時(shí)解決寝并。

數(shù)據(jù)的客觀性：任何一個(gè)風(fēng)控系統(tǒng)都不是空穴來風(fēng)，必然有其存在的意義腹备。一個(gè)完善的風(fēng)控系統(tǒng)背后必然有一個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)倉庫作支撐衬潦，以保證數(shù)據(jù)的分析準(zhǔn)確性，才能在突發(fā)有效的時(shí)間內(nèi)給予判斷植酥，保證數(shù)據(jù)無誤差镀岛。

第三方金融交付：與此同時(shí)，們還需要密切關(guān)注第三方金融機(jī)構(gòu)對(duì)于轉(zhuǎn)賬交易流水的變化友驮，在危機(jī)關(guān)鍵時(shí)候能快速做出決策漂羊，檢測(cè)在高頻訪問操作中的安全性，密切關(guān)注對(duì)接銀行以及合作的機(jī)構(gòu)的穩(wěn)定性喊儡，以防出現(xiàn)不必要的損失拨与。做到萬無一失，及時(shí)監(jiān)控跟進(jìn)艾猜，保障資產(chǎn)安全买喧。

內(nèi)控規(guī)避：在內(nèi)部做相關(guān)的監(jiān)控調(diào)整，防止有一些不當(dāng)?shù)氖虑榘l(fā)生匆赃，減少這方面的損失淤毛。內(nèi)部控制進(jìn)行相關(guān)的設(shè)置。在內(nèi)部記錄違規(guī)操作算柳，防患于未然低淡，對(duì)應(yīng)個(gè)人也需要做一個(gè)相關(guān)約束，提高從業(yè)人員的自律性瞬项。

風(fēng)控案例分析

網(wǎng)約車蔗蹋，并不是一帆風(fēng)順

從13年到目前，打車網(wǎng)約車的出現(xiàn)不適空穴來潮囱淋，可以說在這次洗牌的過程中帶給了用戶的許多便利猪杭，也催生出來一些新的問題。對(duì)于單車是方便了很多人妥衣，那么從風(fēng)控的角度來講如何解決風(fēng)控的問題：

單個(gè)用戶早期出現(xiàn)了系統(tǒng)的遺留問題皂吮，二這些問題導(dǎo)致的就是平臺(tái)的資金外漏戒傻，一個(gè)用戶可以使用一張身份證，可以不受車輛的管控蜂筹，刷羊毛黨應(yīng)運(yùn)而生需纳，這些事情屢見不鮮，最為麻煩的是由于在這個(gè)環(huán)節(jié)中人是一個(gè)主導(dǎo)因素艺挪，我們不能制約用戶的行為不翩，需要在優(yōu)先的時(shí)間里找到這些作弊的人，對(duì)這些作弊的人做對(duì)比闺属，形成有共識(shí)的數(shù)據(jù)參考價(jià)值慌盯，形成規(guī)則把這些人拒之門外，防止免收以外的災(zāi)難掂器。

對(duì)這類數(shù)據(jù)我們會(huì)形成一系列的參考模型亚皂，從模型中取出樣本，做了一系列的常規(guī)算法国瓮，分析他們的出現(xiàn)原因灭必，在最短的時(shí)間段內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)回流，防止了更多的不必要的麻煩乃摹。這件事情不是偶然的禁漓，只是心懷不軌的人早早掌握了這一點(diǎn)的規(guī)則，才會(huì)出現(xiàn)此類問題孵睬，風(fēng)控系統(tǒng)在這個(gè)決策中起了至關(guān)重要的作用播歼，一但風(fēng)控調(diào)度平臺(tái)及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題，就可以解決免收的損失掰读。比如：微信的發(fā)券問題秘狞，可以減少對(duì)于單個(gè)用戶的重復(fù)搶單問題，合理安排優(yōu)惠券的發(fā)放蹈集。

p2p的重災(zāi)區(qū)烁试，人滿為患，瞞天過海

早在16年就報(bào)出來了關(guān)于p2p的一些因素拢肆，對(duì)于個(gè)人而言减响，能不花一分錢拿到平臺(tái)的錢是一件好事，這事大家都愿意干的事郭怪，對(duì)于企業(yè)而言是一種損傷支示，而有的注冊(cè)送券的單價(jià)又比較高（充1000送200、注冊(cè)就送）此類活動(dòng)也很多鄙才，我們希望在優(yōu)先的時(shí)間段內(nèi)獲取數(shù)據(jù)樣本悼院，對(duì)這批數(shù)據(jù)做匹配比對(duì),今兒完善系統(tǒng)平臺(tái)的穩(wěn)定性，需要有一定的數(shù)據(jù)做支撐咒循。

比如：一部分利用了平臺(tái)的漏洞刷羊毛据途，注冊(cè)一批賬號(hào)拿到一批特殊的身份證，對(duì)平臺(tái)進(jìn)行無限制的轟炸叙甸，而實(shí)際上這些數(shù)據(jù)在后臺(tái)記錄在案颖医，需要按時(shí)給予用戶反饋，實(shí)際上是暗箱操作裆蒸。我們需要借助風(fēng)控系統(tǒng)在交易的注冊(cè)口徑來做劫持熔萧，這個(gè)操作可以是隱士的。當(dāng)系統(tǒng)檢測(cè)到不同的賬號(hào)對(duì)統(tǒng)一平臺(tái)進(jìn)行了不同的操作后僚祷，會(huì)先后檢測(cè)把這批數(shù)據(jù)匯總進(jìn)入一個(gè)queue中佛致，形成一個(gè)閉環(huán)，從中抽取有特征的數(shù)據(jù)辙谜。我們做一個(gè)假設(shè)：當(dāng)前的一批用戶注冊(cè)返券的錢>單日平臺(tái)的發(fā)放俺榆，檢測(cè)有異常的用戶行為，風(fēng)控系統(tǒng)會(huì)通過監(jiān)控策略通知給內(nèi)審和相關(guān)的運(yùn)營人員装哆，做資料審批罐脊，對(duì)這批用戶進(jìn)行賬號(hào)凍結(jié)。

系統(tǒng)在輪詢過程中蜕琴，對(duì)這批用戶有問題的進(jìn)行復(fù)查萍桌。在處理異常的口徑中防止數(shù)據(jù)的重復(fù)扣減，對(duì)于系統(tǒng)的交易數(shù)據(jù)凌简，我們總是希望能實(shí)時(shí)反饋給對(duì)方上炎，以免引起不必要的麻煩,在系統(tǒng)中找出有欺詐行為的數(shù)據(jù)，防止用戶違規(guī)操作雏搂，上報(bào)給相關(guān)部門藕施。

征信的數(shù)據(jù)平臺(tái)

在實(shí)際的貸款和借貸方面，我們對(duì)用戶做了征信考核畔派，符合征信的按積分系統(tǒng)建立铅碍，優(yōu)先考慮征信信譽(yù)良好的，而那些征信不完整的有殘缺的則會(huì)在第一時(shí)間拒絕給用戶發(fā)放线椰，這個(gè)體系的建立是為了解決在實(shí)際的交易過程中對(duì)個(gè)人的一個(gè)約束胞谈，從最下層給用戶一個(gè)限制。免得收到不必要的后期麻煩憨愉。

大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用

未來借助大數(shù)據(jù)的算法和人工智能的科技前瞻烦绳，我們或許可以更為準(zhǔn)確的知道在數(shù)據(jù)領(lǐng)域內(nèi)可以自動(dòng)模擬計(jì)算當(dāng)前發(fā)生交易的一些防范，在數(shù)據(jù)模型的運(yùn)用下配紫，反欺詐顯得尤為重要径密。

基于大數(shù)據(jù)風(fēng)控，可將傳統(tǒng)消費(fèi)金融前端銷售依靠大量地人工推薦（平臺(tái)前后監(jiān)控）躺孝、后臺(tái)依賴人工作業(yè)的重人力模式享扔，升級(jí)為依賴系統(tǒng)和數(shù)據(jù)自動(dòng)決策的在線實(shí)時(shí)自動(dòng)信貸工廠模式底桂。相比用抵押物、收入流水證明等粗放式的傳統(tǒng)風(fēng)控方式惧眠，通過基于大數(shù)據(jù)線上信貸審批系統(tǒng)將進(jìn)一步提高信貸業(yè)務(wù)審批效率籽懦。數(shù)據(jù)風(fēng)控的優(yōu)勢(shì)就在于降低了獲客的變動(dòng)成本，通過智能化氛魁、批量化實(shí)現(xiàn)規(guī)哪核常化。同時(shí)秀存，數(shù)據(jù)風(fēng)控在反套現(xiàn)捶码、反欺詐，打擊黑產(chǎn)方面也有越來越重要的現(xiàn)實(shí)意義或链。

在未來惫恼，我們還可以對(duì)分控分銷到不同平臺(tái)上，只要用戶有違規(guī)的操作就在調(diào)度中心第一時(shí)間得到相應(yīng)株扛，也解決了企業(yè)的一些痛點(diǎn)尤筐。我們可以更精準(zhǔn)的定位問題所在，加強(qiáng)對(duì)于日志的一些分析舉措洞就。場景消費(fèi)下盆繁，我們可以快速解決出現(xiàn)的問題，從中為用戶解決現(xiàn)有的一些問題旬蟋，帶給了自身的有價(jià)值的精確數(shù)據(jù)油昂。

此外，還需要提高平臺(tái)對(duì)接致命電商的抓取數(shù)據(jù)的能力倾贰，我們可以試想如果一個(gè)用戶的違規(guī)操作在某個(gè)平臺(tái)上冕碟，那么數(shù)據(jù)上報(bào)給已經(jīng)合作的平臺(tái)，進(jìn)入監(jiān)控系統(tǒng)匆浙，借助云平臺(tái)結(jié)算規(guī)則安寺，在短時(shí)間段內(nèi)凍結(jié)賬號(hào)，在這種情況下可以更加小范圍縮小受損者的利益首尼。更加準(zhǔn)確定位問題所在挑庶。在一定程度上杜絕了此類違規(guī)亂紀(jì)的現(xiàn)象的發(fā)生。

反欺詐软能、套現(xiàn)的實(shí)際意義

數(shù)據(jù)風(fēng)控在反套現(xiàn)迎捺、反欺詐，打擊黑產(chǎn)方面也有越來越重要的現(xiàn)實(shí)意義,數(shù)據(jù)風(fēng)控的優(yōu)勢(shì)就在于降低了獲客的變動(dòng)成本查排，降低了人工干預(yù)的成本凳枝。可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析,使得線上的交易無所遁形跋核，保證交易環(huán)境的干凈岖瑰，也使得更加純粹叛买，只是用戶和平臺(tái)之間的一個(gè)溝通的窗口。在完成交易前和交易后數(shù)據(jù)更加清晰明了锭环，可以根據(jù)不同季度的數(shù)據(jù)制定相關(guān)的目標(biāo)和計(jì)劃聪全，改善運(yùn)營情況。未來辅辩，對(duì)于風(fēng)控在風(fēng)險(xiǎn)控制上回更加清晰，實(shí)現(xiàn)了不同渠道間的數(shù)據(jù)交換娃圆。

改善了良好的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境玫锋，也督促其他平臺(tái)間的監(jiān)控管控作用。在實(shí)際的應(yīng)用中會(huì)更加準(zhǔn)確無誤讼呢，約束對(duì)方的行為操作撩鹿，減少企業(yè)的成本，而作為風(fēng)險(xiǎn)控制的管控悦屏，我們可以減少此類事情的發(fā)生节沦，在第一時(shí)間給予了響應(yīng)。針對(duì)系統(tǒng)的重災(zāi)區(qū)础爬，盡量增強(qiáng)防范意識(shí)甫贯，更加清晰明了，直觀體現(xiàn)出對(duì)應(yīng)的價(jià)值看蚜。在未來遠(yuǎn)程開戶在現(xiàn)在成為一種可能叫搁，我國的直銷銀行的發(fā)展和未來包括消費(fèi)金融在內(nèi)的各種線上的金融獲客業(yè)務(wù)也會(huì)發(fā)展，更加直觀純粹供炎，也節(jié)約了辦公成本渴逻。在這個(gè)過程中相互進(jìn)行監(jiān)督管控，在各個(gè)環(huán)節(jié)設(shè)卡攔截音诫，一但發(fā)現(xiàn)有作弊違規(guī)行為列入黑名單中惨奕，必要時(shí)候給予糾正，把這些規(guī)則定時(shí)增加到監(jiān)控中做校驗(yàn)對(duì)比標(biāo)本數(shù)據(jù)竭钝，實(shí)現(xiàn)實(shí)際意義上的監(jiān)控梨撞。

總結(jié)

綜上所述，是個(gè)人對(duì)于風(fēng)控系統(tǒng)的一個(gè)總體的說明和部署結(jié)構(gòu)情況蜓氨，可能在實(shí)際情況中會(huì)遇到很多問題聋袋，但是這是一個(gè)完整加以系統(tǒng)中不可缺少的一部分，在出現(xiàn)突發(fā)問題之前風(fēng)控系統(tǒng)介入其中進(jìn)行調(diào)節(jié)穴吹，解決了內(nèi)外的交易系統(tǒng)問題幽勒，使得少了很多后期的溝通和維護(hù)的成本，也是缺一不可的港令，可見一個(gè)完整的風(fēng)控系統(tǒng)對(duì)企業(yè)的重要性啥容，也反應(yīng)風(fēng)控在未來企業(yè)的合作中會(huì)越來越重要锈颗，在實(shí)際的應(yīng)用和交易中也會(huì)逐漸發(fā)揮其作用。