tag 标签: 风控

相关博文
  • 2025-6-26 14:52
    0 个评论
    Flink CDC + 机器学习:构建实时风控特征工程与模型推理一体化方案 实时风控系统的演进与挑战 Flink 从0到1实战实时风控系统--获课♥》789it--.--top--/2323/ 在金融科技和电商领域,实时风控系统正面临前所未有的挑战。传统"离线训练+定时部署"的批处理模式已难以满足现代业务对毫秒级响应的需求。特别是在双十一、618等大促期间,金融风控系统高峰期需要处理每秒数百万笔交易,模型推理延迟必须控制在50ms以内,这对系统架构提出了极高要求。 传统批处理模式存在三大痛点: 场景错配 :用户行为数据(点击/加购)本质上是流式的,T+1统计导致特征时效性差 资源浪费 :凌晨集中跑批时集群压力大,白天资源闲置 业务响应慢 :新活动效果评估需要等到次日,无法实时调整策略 Flink CDC + 机器学习的核心技术架构 1. Flink CDC 实时数据捕获 Flink CDC(Change Data Capture)技术通过捕获数据库变更日志,实现了业务数据的实时同步。其核心优势包括: 端到端延迟可控制在亚秒级 基于事件时间的处理机制支持exactly-once语义 自动处理背压问题 技术架构上,Flink CDC包含三层: Source层 :与各类数据库交互,实现变更数据捕获 Processing层 :基于Flink的强大计算能力进行数据转换 Sink层 :将处理结果输出到目标系统 2. 实时特征工程 Flink的流处理能力为实时特征工程提供了理想平台: 特征类型 : 基础特征 :直接从原始数据中提取的简单特征(如交易金额、地理位置) 统计特征 :滑动窗口计算的统计量(如1小时内的交易次数) 时序特征 :基于时间序列的模式识别(如最近5次登录时间间隔) 关联特征 :跨实体关系的特征(如设备关联的账号数) 关键技术实现 : 事件时间语义 :处理乱序数据不乱,特别适合双十一等高峰场景 状态管理 :通过Flink State维护用户画像等长期特征 窗口计算 :支持滚动窗口、滑动窗口等多种窗口类型 3. 实时模型推理 将机器学习模型集成到实时风控流水线中面临两大挑战: 离线训练与在线推理数据分布不一致 异常样本激增导致的误判风险 解决方案 : TensorFlow Serving集成 :通过Flink的异步IO操作调用TF Serving进行模型推理 模型生命周期管理 :支持模型的热更新和A/B测试 动态规则引擎 :将统计规则与机器学习模型结果融合决策 一体化方案设计 1. 技术选型 数据采集层 :Flink CDC(实时数据捕获) 消息队列 :Kafka(高吞吐消息缓冲) 流处理引擎 :Flink SQL(流批一体处理) 模型服务 :TensorFlow Serving/PMML 特征存储 :Redis/特征数据库 2. 系统工作流程 业务数据通过Flink CDC实时捕获进入系统 数据经过清洗、转换后生成实时特征 特征向量送入机器学习模型进行实时评分 模型结果与规则引擎结合生成最终风控决策 决策结果回落至业务系统或Kafka 3. 性能优化关键点 异步IO :避免模型调用阻塞数据处理 本地缓存 :减少特征重复计算 批量推理 :对小批量请求进行合并处理 动态降级 :在系统压力大时自动切换轻量级模型 典型应用场景 1. 金融交易风控 实时检测信用卡盗刷行为 识别异常转账交易 防范洗钱行为 2. 电商反欺诈 识别虚假订单 防止优惠券滥用 检测刷单行为 3. 用户行为分析 实时识别账户盗用 检测异常登录行为 防范爬虫攻击 实施挑战与解决方案 1. 数据一致性挑战 问题 :分布式环境下如何保证特征计算的准确性 方案 :利用Flink的exactly-once语义和事件时间处理机制 2. 系统延迟挑战 问题 :50ms的端到端延迟要求 方案 : 优化特征计算流水线 采用高性能序列化方案 实施模型剪枝和量化 3. 模型漂移挑战 问题 :线上数据分布变化导致模型效果下降 方案 : 实时监控模型表现 建立自动重训练机制 实施在线学习策略 未来发展方向 统一特征平台 :将离线特征与实时特征统一管理,解决特征一致性难题 在线学习 :实现模型的实时更新,适应数据分布变化 多模态风控 :整合文本、图像等非结构化数据,提升风控精度 联邦学习 :在保护数据隐私的前提下实现跨机构风控模型协作 Flink CDC与机器学习的结合为实时风控系统提供了一体化解决方案,通过流式特征工程和实时模型推理,企业能够构建响应更快、更精准的风控体系,在数字经济时代获得竞争优势。随着技术的不断演进,这一架构将在更多领域展现其价值。
相关资源
  • 所需E币: 0
    时间: 2023-12-4 13:41
    大小: 3.08KB
    什么是风控系统?风控系统是指一系列的完整的风险控制,以保证事情向好的方向发展,而免受不可预估的经济和财产损失而措手不及。风控类型风控类型一般分为事前、事中、事后三种。事前风控是指在交易指令发送到交易所前,对交易指令进行风险检测,通过检测的交易指令则提交到交易模块进行报单,未通过检测的交易指令将直接予以拒绝。对于追求低延时的交易策略,事前风控需要在极短的时间内完成。事中风控主要是指在交易过程中,交易团队对策略的信号生成、执行情况进行监控以及盘中对策略的风险度进行实时监控。事后风控是对交易数据在盘后进行分析,比如策略算法是否存在错误、策略的回撤是否可控、是否有计划外的持仓出现等,从而制定更严谨的业务风控预案和优化代码算法调整策略表现。在src文件夹中创建一个新文件,文件命名为“AppState.tsx”,我们将会在这个文件中创建全局state和上下文组件contexcomponent。首先,引入我们需要的react框架。interfaceAppStateValue{username:string,shoppingCart:{items:{id:number;name:string}[];};}然后,打开Header.tsx,在这个文件中我们创建一个新的函数式react组件,顺便引入我们的css样式文件importReactfrom"react";importstylesfrom"./Header.module.css";exportconstHeader:React.FC=()=>{return()}那么接下来,我们来把signin页面从路径JSX代码中挪出去,以页面组件的形式渲染出来。既然是页面,那么我们在pages文件夹中创建signin的相关页面吧。在pages文件夹中创建子文件夹signin,然后创建我们的三大金刚,index.ts,SignInPage.tsx,以及SignInPage.module.css。请同学们先打开SignInPage.tsx,我们先为页面创建一个最简单的函数式组件,组件内渲染一个H1标题,标题名称登陆页面。importReactfrom"react";exportconstSignInPage:React.FC=()=>{  return<h1>SignIn</h1>;};打开DetailPage.tsx,我们先引入react框架,创建一个最基本的函数式组件importReactfrom"react";exportconstDetailPage:React.FC=(props)=>{return(<div><h1>旅游路线详情页面</h1></div>);};这个get的返回值是一个promise。我们需要使用.then函数来处理,函数的参数是个lamda表达式,而我们关心的是响应的主体数据,也就是reponse.data,可以简单使用花括号在参数中直接展开reponse,取得data。理论上来说,响应数据data的类型应该与postman中的输出结果是一摸一样的,所以,我们把数据添加到组件state的产品列表1、2、3中。componentDidMount(){axios.get('http://123.56.149.216:8080/api/productCollections',{headers:{'x-icode':'FB80558A73FA658E',},}).then(({data})=>{this.setState({productList1:data});})}函数体内使用async,这个函数本身也必须是async,所以我们给componentDidMount加上async关键词。因为axios.get的返回值本来就是一个promise,所以我们可以给它加上await,等待get请求的执行,并取得响应数据response,而我们需要的是响应的主体数据data,可以使用花括号直接展开。于是,我们就获得了与postman一样的数据,接下来的代码就和promisethen一样了,稍微整理一下。asynccomponentDidMount(){const{data}=awaitaxios.get("http://123.56.149.216:8080/api/productCollections",{headers:{"x-icode":"FB80558A73FA658E",},});this.setState({loading:false,productList:data});}但是如果api访问错误。我们就需要使用trycatch来捕获error了,出错的时候我们同样要吧loading设置为false,但是这个时候error就要被切换为错误信息了,e.message.interfaceStateProps{loading:boolean,productList:any[],}constructor(props){super(props)this.state={loading:true,error:null,productList:[],};}asynccomponentDidMount(){try{const{data}=awaitaxios.get("http://123.56.149.216:8080/api/productCollections");this.setState({loading:false,error:null,productList1:data,});}catch(e){this.setState({loading:false,error:e.message,});}}Ok,转菊花的控制状态配置完成,接下来就要在jsx代码中转菊花了,从组件state中展开loading和error。我们依旧使用最简单的方法,直接暴力使用一个if语句,当loading为ture的时候输出转菊花,就是渲染Spin组件,设置size大小为最大,“large”。然后定义一些inlinestyleif(loading){return(<Spinsize="large"style={{marginTop:200,marginBottom:200,marginLeft:"auto",marginRight:"auto",width:"100%",}}/>);}接下来,我们来复制粘题一下代码。请同学们打开DetailPage。我们把useEffect中所有的数据请求代码全部剪切出来。复制到getProductDetail的callback函数中去。接着给dispatch加上thunkAPI。然后还有一个报错,我们需要引用axiosimport axios from "axios";  export const getProductDetail=createAsyncThunk("productDetail/getProductDetail",async(touristRouteId:string,thunkAPI)=>{thunkAPI.dispatch(productDetailSlice.actions.fetchStart());try{const{data}=await axios.get(`http://123.56.149.216:8080/api/touristRoutes/${touristRouteId}`);thunkAPI.dispatch(productDetailSlice.actions.fetchSuccess(data));}catch(error){thunkAPI.dispatch(productDetailSlice.actions.fetchFail(error.message));}});在callback函数中去掉所有的dispatch,然后也删掉trycatch,因为我们将会返回promise,让promise自己来处理。所以retun的应该是data这个对象。export const getProductDetail=createAsyncThunk("productDetail/getProductDetail",async(touristRouteId:string,thunkAPI)=>{const{data}=await axios.get(`http://123.56.149.216:8080/api/touristRoutes/${touristRouteId}`);return data;});
  • 所需E币: 0
    时间: 2023-9-28 14:06
    大小: 1.45KB
    Flink从0到1实战实时风控系统课程下载2023需要解决的问题哪些是风险事件,注册、登录、交易、活动等事件,需要业务埋点配合提供实时数据接入什么样的事件是有风险的,风险分析需要用到统计学,对异常用户的历史数据做统计分析,找出异于正常用户的特征实时性,风险事件的分析必须毫秒级响应,有些场景下需要尽快拦截,能够给用户止损挽回损失低误报,这需要人工风控经验,对各种场景风险阈值和评分的设置,需要长期不断的调整,所以灵活的规则引擎是很重要的支持对历史数据的回溯,能够发现以前的风险,或许能够找到一些特征供参考项目标签轻量级,可扩展,高性能的Java实时业务风控系统基于Springboot构建,配置文件能少则少使用drools规则引擎管理风控规则,原则上可以动态配置规则使用redis、mongodb做风控计算和事件储存,历史事件支持水平扩展基于Flink构建风控系统风控是一个很大的话题,涉及到规则引擎、NoSQLDB、CEP等等,本章主要讲一些风控的基本概念。在大数据侧,我们把风控划分成3×2的关系:2代表风控要么是基于规则的,要么是基于算法或模型的;3代表包括三种风控类型:事先风控、事中风控和事后风控。对于事中风控和事后风控来讲,端上的感知是异步的,对于事先风控来讲,端上的感知是同步的。对于事先风控这里稍做一些解释,事先风控是把已经训练好的模型或者把已经计算好的数据存在Redis、MongoDB等数据库中;一种方式是端上有类似Sidden、Groovy、Drools这样的规则引擎直接去Redis、MongoDB取数据来返回结果;另外一种方式是基于KubeflowKFserving,端上请求过来之后基于训练好的算法和模型返回结果。整体来讲这两种方式的时延都在200毫秒左右,可以作为一个同步的RPC或HTTP请求。对于Flink相关的大数据场景是一个异步的风控请求,它的异步时效性非常低,通常是一秒或者两秒。如果追求超低时延,则可以认为它是一种事中的风控,风控决策过程可以由机器介入处理。很常见的一种类型是用FlinkSQL做指标阈值的统计、用FlinkCEP做行为序列规则分析,还有一种是用TensorflowonFlink,在Tensorflow中进行算法描述,然后用Flink来执行Tensorflow规则的计算。
  • 所需E币: 0
    时间: 2022-3-14 23:53
    大小: 3.13MB
    上传者: samewell
    小微企业信贷的大数据风控模型和架构实践.pdf
  • 所需E币: 0
    时间: 2020-12-22 16:30
    大小: 448.92KB
    上传者: samewell
    基于风控和合规的云计算网络安全矩阵控制研究_荣晓燕