1-1+融360金融风控领域系统开发实践.pdf

【金融风控领域系统开发实践】 金融风控是金融机构防范风险、保障业务正常运行的重要环节，而随着科技的发展，智能风控技术已成为提升风控效率和精准度的关键。在2021年的DataFunSummit峰会上，融360的高级技术经理贺鹏分享了融360在金融风控领域的系统开发实践经验。 风控系统业务背景： 金融风控业务的需求通常包括规则策略、模型训练、模型决策、流程编排、分流实验、数据接入和特征衍生等方面。这些需求涉及支付安全、羊毛党黑产对抗、网络欺诈的识别以及监管要求的信用风险评估。 风控服务演进： 初期的风控系统存在诸多问题，如变更效率低、需求重复、代码耦合严重、线上故障率高等。为解决这些问题，系统经历了重构和抽象的过程，将硬编码的规则转化为可执行文本或DSL（特定领域语言），如Drools、Groovy等。同时，通过规则决策流程、决策树、决策矩阵、决策表和运算表达式的组合，实现了流程编排的可视化，提高了策略调整的灵活性。 性能可靠性保障： 随着业务发展，风控系统面临决策调用量增加、数据量增长、决策时效性差异等挑战。为了应对这些新问题，系统需要优化决策时效性和准确性之间的平衡。在实时决策场景中，性能成为优先考虑因素，而准实时决策场景则更注重准确率。为此，系统采用了拆分决策流、合并规则集、精简优化规则、预计算和流式计算等策略，并建立了全方位的监控体系，包括调用链监控、系统层监控、应用层监控和业务层监控，确保实时业务监控和流量回放功能，以实现高可用性和容错性。 商业化演进： 随着系统的成熟，融360的风控服务开始向商业化方向发展，输出风控解决方案。这包括对外提供高性能、高可靠性的服务，满足不同业务和场景的需求。为了实现商业化输出，系统需要不断进行技术创新，优化服务架构，提升服务质量，同时确保满足监管要求和市场竞争力。 总结： 融360的金融风控系统开发实践展示了从传统风控向智能风控转变的过程，涵盖了规则策略的抽象化、流程编排的可视化、性能优化以及全面监控等多个方面。通过不断迭代和演进，风控系统能够更好地适应业务需求，提高风险控制能力，同时为其他金融机构提供了参考和借鉴。