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阿里云实时计算产品案例,解决方案汇总
对一个互联网产品来说,典型的风控场景包括:注册风控,登陆风控,交易风控,活动风控等,而风控的最佳效果是防患于未然,所以事前事中和事后三种实现方案中,又以事前预警和事中控制最好。
这要求风控系统一定要有实时性。
本文就介绍一种实时风控解决方案。
1 .总体架构
风控是业务场景的产物,风控系统直接服务于业务系统,与之相关的还有惩罚系统和分析系统,各系统关系与角色如下:
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业务系统,通常是应用+后台或网络者,是互联网业务的载体,风险从业务系统触发;李
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风控系统,为业务系统提供支持,根据业务系统传来的数据或埋点信息来判断当前用户或事件有无风险;李
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惩罚系统,业务系统根据风控系统的结果来调用,对有风险的用户或事件进行控制或惩罚,比如增加验证码,限制登陆,禁止下单等等;李
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分析系统,该系统用以支持风控系统,根据数据来衡量风控系统的表现,比如某策略拦截率突然降低,那可能意味着该策略已经失效,又比如活动商品被强光的时间突然变短,这表面总体活动策略可能有问题等等,该系统也应支持运营/分析人员发现新策略,李
其中
和
是本文讨论的重点,而为了方便讨论,我们假设业务场景如下:
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电商业务,李
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李风控范围包括:
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注册,虚假注册;李
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登陆,盗号登陆、李
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交易,盗刷客户余额;李
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活动,优惠活动薅羊毛;
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风控实现方案:事中风控,目标为拦截异常事件;
2 .风控系统
风控系统有
和
两种技术路线,规则的优点是简单直观,可解释性强,灵活,所以长期活跃在风控系统之中,但缺点是容易被攻破,一但被黑产猜到里面就会失效,于是在实际的风控系统中,往往再结合上基于模型的风控环节来增加健壮性。但限于篇幅,本文中我们只重点讨论一种基于规则的风控系统架构,当然如果有模型风控的诉求,该架构也完全支持。
规则就是针对事物的条件判断,我们针对注册,登陆,交易,活动分别假设几条规则,比如:
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用户名与身份证姓名不一致,李
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某IP最近1小时注册账号数超过10个;李
