本文選題：實時風(fēng)控　切入點：數(shù)據(jù)挖掘　出處：《東華大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)支付現(xiàn)已成為我們生活中必不可少的組成部分,然而互聯(lián)網(wǎng)支付并非是安全的。由于風(fēng)險事件頻發(fā),支付風(fēng)險與日俱增,嚴(yán)重影響了用戶的支付體驗。P公司作為一家規(guī)模較大的第三方支付公司,在風(fēng)險控制領(lǐng)域積累了一定的經(jīng)驗。P公司現(xiàn)有的風(fēng)控體系主要是采用事后風(fēng)控的方式。在發(fā)生風(fēng)險事件后,主要在資金結(jié)算或資金出款的時候作攔截,能夠阻止大部分風(fēng)險事件的發(fā)生。但是,該風(fēng)控體系不是全流程風(fēng)控,用戶體驗差,實時風(fēng)控力度不夠,容易讓犯罪分子有可乘之機(jī)。本課題基于實時風(fēng)控理論,利用了數(shù)據(jù)挖據(jù)算法和云計算技術(shù),進(jìn)行了P公司實時風(fēng)險控制的架構(gòu)方案設(shè)計并應(yīng)用于P公司現(xiàn)有的風(fēng)控體系中。首先,本課題從實時風(fēng)險管理的理論出發(fā),論證了現(xiàn)有風(fēng)控體系的弊端,結(jié)合P公司的風(fēng)險場景,提出了以實時風(fēng)控為主、準(zhǔn)實時風(fēng)控和事后風(fēng)控為輔的全流程風(fēng)控體系。其中,實時風(fēng)控的風(fēng)控類型包括商戶風(fēng)控、訂單風(fēng)控、用戶風(fēng)控和交易風(fēng)控;通過把實時風(fēng)控中耗時的業(yè)務(wù)放到準(zhǔn)實時風(fēng)控中,加快了實時風(fēng)控的響應(yīng)速度;通過在事后風(fēng)控中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘算法,把商戶、用戶和交易的風(fēng)險等級分類,預(yù)測商戶、用戶和交易未來的風(fēng)險等級,并將預(yù)測的風(fēng)險等級應(yīng)用于實時風(fēng)控的規(guī)則控制模塊。其次,在應(yīng)用架構(gòu)上,本課題把實時風(fēng)控系統(tǒng)劃分成8個子系統(tǒng),分別是實時風(fēng)控SOA子系統(tǒng)、規(guī)則引擎子系統(tǒng)、準(zhǔn)實時風(fēng)控子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫子系統(tǒng)、風(fēng)險評級子系統(tǒng)、風(fēng)控監(jiān)控子系統(tǒng)和風(fēng)控運營子系統(tǒng)。各子系統(tǒng)間互相協(xié)作、互相配合,共同組成了實時風(fēng)控系統(tǒng)。在技術(shù)層面,本課題研究了云計算技術(shù),全新設(shè)計了數(shù)據(jù)訪問框架、SOA框架、消息隊列框架和自動擴(kuò)容系統(tǒng)。在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)上,本課題使用了兩地四中心的多IDC解決方案,應(yīng)用部署采用了虛擬化技術(shù)。在數(shù)據(jù)庫架構(gòu)上,進(jìn)行數(shù)據(jù)庫的水平和垂直拆分。在性能架構(gòu)上,提出了單場景壓力測試和全場景穩(wěn)定性測試,實時風(fēng)控SOA接口的生產(chǎn)指標(biāo)為720TPS/0.2s,須滿足7*24小時的穩(wěn)定性測試要求。通過這些技術(shù)措施,增加了實時風(fēng)控的實時性和可靠性,為實時風(fēng)控起到了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。本課題亦研究了實時風(fēng)控的戰(zhàn)略管理和運營管理。通過實時風(fēng)控的SWOT分析,分析了P公司實時風(fēng)控體系的優(yōu)勢和劣勢、機(jī)會和威脅。運用互聯(lián)網(wǎng)運營的4P方法,研究了P公司的實時風(fēng)控運營體系的建立以及運營團(tuán)隊的建設(shè)。最后,通過P公司實時風(fēng)控的實施效果分析,闡述實時風(fēng)控的實際風(fēng)險結(jié)果,分析該新系統(tǒng)尚存在的不足和改進(jìn)建議。
[Abstract]:Internet payment has become an essential part of our lives, but Internet payment is not safe. Seriously affected the user's payment experience. P as a larger third-party payment company, Has accumulated some experience in the field of risk control. The existing risk control system of P Company mainly adopts the method of risk control afterwards. After a risk event, it mainly intercepts when the funds are settled or released. It can prevent the occurrence of most risk events. However, the risk control system is not a full-process risk control system, the user experience is poor, the real-time risk control is not strong enough, it is easy for criminals to take advantage of the opportunity. This topic is based on the theory of real-time risk control. Based on the data mining algorithm and cloud computing technology, the paper designs the real-time risk control architecture of P Company and applies it to the existing risk control system of P Company. Firstly, this paper starts from the theory of real-time risk management. The disadvantages of the existing risk control system are demonstrated. Combined with the risk scenario of P Company, a full-process risk control system with real-time risk control, quasi-real-time risk control and post-event risk control is put forward. Among them, the risk control types of real-time risk control include merchant risk control. Order risk control, user risk control and transaction risk control; by putting the time-consuming business in real-time risk control into quasi-real-time risk control, the response speed of real-time risk control is accelerated; and by applying data mining algorithm in post-event risk control, the merchants, Classification of risk levels of users and transactions, prediction of future risk levels of merchants, users and transactions, and application of the predicted risk levels to the rule control module of real-time risk control. Secondly, in the application architecture, This paper divides the real-time risk control system into eight subsystems, which are real-time risk control SOA subsystem, rule engine subsystem, quasi-real-time risk control subsystem, data acquisition subsystem, data warehouse subsystem, risk rating subsystem. The risk control and monitoring subsystem and the wind control operation subsystem. The subsystems cooperate with each other and form a real-time risk control system. At the technical level, this paper studies cloud computing technology, and designs a new data access framework SOA framework. Message queue framework and automatic expansion system. In the network architecture, this topic uses the multi-#en0# solution of four centers in both places, and the virtualization technology is used in the application deployment. In terms of performance architecture, single scenario stress test and full scenario stability test are proposed. The production index of real-time risk control SOA interface is 720TPS / 0.2s, which must meet the requirements of 72TPS / 0.2s stability test. Through these technical measures, the real-time and reliability of real-time risk control are increased. This paper also studies the strategic management and operation management of real-time risk control. Through the SWOT analysis of real-time risk control, the advantages and disadvantages of P Company's real-time risk control system are analyzed. Opportunities and threats. By using the 4P method of Internet operation, this paper studies the establishment of real-time risk control operation system and the construction of operation team in P Company. Finally, through the analysis of the effect of the implementation of real-time risk control in P Company, The actual risk results of real-time risk control are described, and the shortcomings of the new system and suggestions for improvement are analyzed.
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP393.09;TP273

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