前言
笔者公司的风控系统经过超过6年的发展和积累，在大数据实时计算和实时决策方面已经非常成熟，是整个业务稳定高效运行的基础。是基于大数据的一体化数据建模及智能决策平台，通过数据挖掘工具化、业务决策自动化来为多业务线提供便捷高效的数据应用平台。
本篇文章将从背景描述、风控架构变迁史、核心服务、总结四个部分对笔者公司的风控决策系统进行简述。
01
—
背景描述
作为一家互联网金融公司，与客户直接进行着货币的交易，通过率和坏账率是首要考虑的问题。通过率高能增加交易人数，坏账率的高低能直接影响公司的收益，两者都极为重要。然而随着互联网金融的大潮兴起，申请的人数越来越多，申请人因各种原因逾期不还的的现象多次发生，有组织、有规模的团伙欺诈行为屡见不鲜，给公司造成不可估量的损失。大数据下的互联网金融行业所面临的挑战：大数据风控系统在时代的大背景下应运而生。增加通过率，降低坏账率是风控系统创建之初的使命。金融风控也在与其博弈的过程中不断优化、强大。02
—
风控架构变迁史
最初架构
在公司创建之初，为了快速支持线上业务运行，并没有采用大数据相关技术来参与到风控系统的架构中，而是采用了大家更为熟悉的web架构，随着业务量的不断增加，该系统的弊端也不断显现出来，甚至于到后期已经不能正常支撑业务的正常运行。风控1.0系统架构图：通过风控1.0的系统架构图可以看出：
使用sqlserver存储，前期快速支持业务确实非常方便，但是到后期海量数据存储时，显得力不从心。
决策使用到的大量用户行为特征变量都是通过存储过程计算，涉及到复杂的逻辑，计算效率非常低下。
风控策略与业务强耦合在一起，经常会出现一些由于代码混乱而引起的线上故障。新参与的员工学习成本大。策略是风控的核心，必然存在风控安全的风险。特别对于金融行业，这是不可容忍的。
由于风控1.0系统存在种种弊端，已经不能正常支撑线上业务，风控系统迎来了一次完全的重构。
新系统的机构、设计复杂度、预处理能力也充分考虑了公司的业务发展预期。经过新的重构，以及后面不断的迭代更新，到目前为止，系统已经稳定支撑千万级用户流量的运行、海量数据的存储及分析。最新架构
下面看看我们的架构实现：
上图看起来可能比较抽象，下面来看看具体的数据流转架构图：最新风控架构采用了大数据相关技术作为数据支撑，可处理海量数据，每天风控系统收集上来的数据超过20亿条数据，其中超过万条数据需要风控实时校验风险并反馈给用户。
经过线上的多年的稳定运行，该架构已经证明能够轻松支撑亿级数据量、千万级风控决策的流量。当然，在运行期间我们对架构也不断的进行了调整优化，这里就不进行详细说明了。
从架构图中可以看出，外部海量数据最终通过Kafka异步传输到大数据集群，利用SparkStreaming进行数据清洗、变量衍生，最终存入HBase中。数据准备完成后通知规则引擎对其进行决策，决策过程中会调用PMML模型，最终输出决策结果。
所有进入系统的数据都会存入一份到HDFS中，提供给离线数仓使用，进行离线数据分析，报表统计等操作。
用户从注册登录到交易完成，整个过程风控系统都在不断的参与，数据的采集以及对用户数据的计算与风险评估一直在持续，等到用户发起交易请求时，风控数据中心已经衍生出了当前用户完整的行为、画像数据，规则引擎可以根据这些数据进行反欺诈等决策判断。
03
—
核心服务
一个合格的风控系统应该由以下几个部分组成：
业务系统
与用户直接交互，产生业务数据，提供决策引擎使用，再通过业务端把决策结果返回给用户。
决策应用
决策枢纽，为决策引擎提供数据支持，为数据中心提供数据的输出输入，将决策结果反馈给业务系统直面用户。
决策引擎
整个风控系统的大脑，对用户进行智能决策，将风险用户拒之门外。
风控2.0系统采用Sparklinglogic作为业务决策引擎，相对最初版本的决策引擎具有以下几个优点：
隔离业务人员和研发人员，确保风控规则的信息安全。
围绕业务人员打造规则配置平台，降低整体复杂度。
通过风控规则全生命周期管理，以数据驱动决策，提升决策质量，缩短发布周期
数据中心
对其海量数据采集，特征变量加工，提供高性能的查询接口，为决策引擎提供强有力的数据支持，让风控系统达到快速精准的决策。
风控系统快速精准的决策，离不开数据中心对用户各种维度的特征变量加工的实时处理。特征变量根据计算时机的不同可分为预计算变量和实时计算变量。
预计算变量是在数据上报时触发计算，若数据未发生变化，则变量值也不会发生变化，与当前时间无关。
预计算变量处理流程：
实时计算变量是在决策查询时触发计算，与当前时间有关，随着时间的不同，变量值也会不断的发生变化。由于实时计算变量每次查询都需要对数据进行重新整合计算，所以对查询的性能要求非常高。
实时计算变量处理流程：
04
—
总结
如文章开头所说，增加通过率，降低坏账率是风控系统创建之初的使命。然而再优秀的风控通过率也不会达到%，坏账率也不会达到0%，这是个与自己博弈的过程，没有最好，只有更好。我们也不会止步于眼前，从风控系统诞生之际，就在不断地进行优化、重构，让其做到更好，发挥出它应有的价值和能力。
系统发展到现在尽管一直都稳定支持着线上业务，但也有些不足或待优化的地方，这些不足之处，是我们后期重点解决的目标，也是我们前进的动力。
预览时标签不可点收录于话题#个上一篇下一篇