[發(fā)明專利]一種可對海量金融大數(shù)據(jù)處理的智能風控系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010166096.4
• 申請日: 2020-03-11
• 公開（公告）號: CN111402048A
• 公開（公告）日: 2020-07-10
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 徐輝;李瑞
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州首新網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
• 主分類號: G06Q40/04
• 分類號: G06Q40/04;G06F16/28;G06F16/2458;G06F11/14
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明公開了一種可對海量金融大數(shù)據(jù)處理的智能風控系統(tǒng)，包括產(chǎn)品、策略規(guī)則、變量、模型和數(shù)據(jù)，所述產(chǎn)品與策略規(guī)則為雙向連接，所述策略規(guī)則與變量為雙向連接，所述變量與模型為雙向連接，所述模型與數(shù)據(jù)為雙向連接。該可對海量金融大數(shù)據(jù)處理的智能風控系統(tǒng)，整個系統(tǒng)分類為五個類別，能夠很好的降低數(shù)據(jù)闡述的速率，增加篩選和分類對比的效率，降低了此風控系統(tǒng)的占用內(nèi)存，而且每個類別內(nèi)部都能夠根據(jù)不同廠商的需要來進行不同的分類，很好的提高了數(shù)據(jù)真實性和準確性，降低了風控的風險，幫助增加此風控系統(tǒng)的實用性，此風控系統(tǒng)相對于以往的系統(tǒng)具有更多的細分部分。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及金融大數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種可對海量金融大數(shù)據(jù)處理的智能風控系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著信息科學技術(shù)的飛速發(fā)展，特別是云計算、大數(shù)據(jù)技術(shù)在電子商務(wù)、證券期貨、互聯(lián)網(wǎng)金融等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，未來金融業(yè)的核心競爭力很大程度上依賴于從大數(shù)據(jù)中提取信息和知識的速度與能力，而這種速度和能力，取決于數(shù)據(jù)分析、挖掘和應(yīng)用水平，大數(shù)據(jù)金融是指集合海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過對其進行實時分析和挖掘客戶的交易和消費信息掌握客戶的消費習慣，并準確預(yù)測客戶行為，提升金融機構(gòu)在服務(wù)、營銷和風控方面的能力。

然而，現(xiàn)有的智能風控系統(tǒng)在使用過程中不能夠搭建輕量化風控引擎，挖掘銀聯(lián)海量交易數(shù)據(jù)的潛在價值，而且一般的風控系統(tǒng)使用的效果相對保守，無法根據(jù)特定的人群提供風險管理運營中臺，定制和運營風控產(chǎn)品。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種可對海量金融大數(shù)據(jù)處理的智能風控系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出現(xiàn)有的智能風控系統(tǒng)在使用過程中不能夠搭建輕量化風控引擎，挖掘銀聯(lián)海量交易數(shù)據(jù)的潛在價值，而且一般的風控系統(tǒng)使用的效果相對保守，無法根據(jù)特定的人群提供風險管理運營中臺，定制和運營風控產(chǎn)品的問題。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種可對海量金融大數(shù)據(jù)處理的智能風控系統(tǒng)，包括產(chǎn)品、策略規(guī)則、變量、模型和數(shù)據(jù)，所述產(chǎn)品與策略規(guī)則為雙向連接，所述策略規(guī)則與變量為雙向連接，所述變量與模型為雙向連接，所述模型與數(shù)據(jù)為雙向連接；

所述數(shù)據(jù)內(nèi)部包括商戶數(shù)據(jù)、三方數(shù)據(jù)、名單數(shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，所述模型內(nèi)部包括行為特征、資質(zhì)質(zhì)量、交易波動、行業(yè)特征和資金質(zhì)量，所述變量內(nèi)部包括經(jīng)營歷史分數(shù)、身份特征分數(shù)、經(jīng)營穩(wěn)定性分數(shù)、交易質(zhì)量分數(shù)和商戶健康分數(shù)，所述策略規(guī)則內(nèi)部包括策略1和策略2；

所述策略1內(nèi)部包括規(guī)則1，經(jīng)營歷史分數(shù)＞＝n、規(guī)則2，身份特征分數(shù)＞＝n和規(guī)則3經(jīng)營穩(wěn)定性分數(shù)＞＝n，所述策略2包括規(guī)則3，日均交易頻次＜n和規(guī)則1，入駐時間＞n。

優(yōu)選的，所述智能風控系統(tǒng)內(nèi)部構(gòu)架包括前端、應(yīng)用層、服務(wù)層、存儲層、數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控、安全和測試部署。

優(yōu)選的，所述前端采用的前端開發(fā)框架為React+Ant Design Pro，所述應(yīng)用層采用的操作系統(tǒng)為Linux(Debian)，所述應(yīng)用層采用的開發(fā)語言為Python，所述應(yīng)用層采用的負載均衡為nginx+keepalived雙備，且應(yīng)用層采用的開發(fā)框架為Flask。

優(yōu)選的，所述服務(wù)層的消息隊列為RabbitMQ，所述服務(wù)層的分布式緩存為redis，所述存儲層的關(guān)系數(shù)據(jù)庫為MySQL雙主熱備多從,所述存儲層的NoSQL數(shù)據(jù)庫為Hbase。

優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控的log采集采用logstash，所述數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控的數(shù)據(jù)處理采用spark hive，所述數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控的數(shù)據(jù)分析BI采用pandas。

優(yōu)選的，所述安全的數(shù)據(jù)加密采用AES，RSA2，所述安全的數(shù)據(jù)脫敏采用敏感信息*號替換，所述安全的DDOS高防采用nginx限流，所述測試部署的單元測試采用unittest，所述測試部署的部署采用fabric/k8s。