CN113570468A - 一种企业支付风控服务平台 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种企业支付风控服务平台，包括数据采集模块，用于风险数据的采集；预处理模块，用于对风险数据进行处理和计算；规则管理模块，用于对规则的配置过程进行管理，为预处理模块提供计算脚本和为引擎提供规则脚本的平台；风控引擎模块，用于处理客户的交易支付数据，并将交易支付数据产生的风险返回给客户；动态策略管理模块，用于接收被风控拦截的支付类数据，组合成风险案例；案例管理模块，用于监控各类业务***触发的风险案例，并对各风险案例进行审核和归档，进而优化风险的规则配置；其效果是：实现实时有效灵活的识别和拦截企业支付中的风险，避免传统企业支付风控信息获取的滞后性和误判性，从而减低企业支付的风险管理成本。

Description

一种企业支付风控服务平台
技术领域
本发明涉及支付风控领域，具体涉及一种企业支付风控服务平台。
背景技术
随着互联网电商平台的发展，出现很多以虚拟商品为主的电商平台，而虚拟商品由于无实体形态，不需要进行运输，非常容易成为网络盗卡、洗钱的通道，因此，需要建立企业支付风控平台，对企业支付进行风控管理。传统的企业支付风险通过采集业务***上报的数据以及人工导入的风险数据，利用配置好的风控规则，对交易支付出现的风险进行识别控制。只有通过风控规则验证的支付数据才被认为是正常的数据进行支付，未通过的支付数据则会被拦截并预警。但现有的风控规则的配置存在不合理性和不够灵活性，风控管理中浪费大量的人力资源。另外，缺乏从多维度、多角度对风控整体型进行风险评估和缺乏可行的风控评估的标准模型，以至于分析结果的有效性不高和增加误判性，从而影响支付的效率。
发明内容
针对现有技术中的技术缺陷，本发明实施例的目的在于提供一种企业支付风控服务平台，提高支付风控有效性和减低误判性，进而减少企业风控的成本。
为实现上述目的，本发明实施例提供了一种企业支付风控服务平台，包括：
数据采集模块，用于风险数据的采集；其中，所述风险数据的来源包括用户行为、业务***数据、第三方共享数据以及人工上传；
预处理模块，用于对所述风险数据进行处理和计算，以筛选和转换出有效的风控数据；
规则管理模块，用于对规则的配置过程进行管理，实现规则配置的可视化、版本化和状态化管理，为所述预处理模块提供计算脚本和为引擎提供规则脚本的平台；
风控引擎模块，用于处理客户的交易支付数据，并将所述交易支付数据产生的风险返回给客户；
动态策略管理模块，用于接收被风控拦截的支付类数据，组合成风险案例，以供调用；
案例管理模块，用于监控各类业务***触发的风险案例，并对各风险案例进行审核和归档，进而优化风险的规则配置。
作为本申请一种可选的实施方式，所述数据采集模块包括数据采集接口、数据采集SDK、kafka消息队列和Hbase数据库；其中：
所述数据采集接口，用于提供给电商平台用户行为数据的收集上传和业务方业务数据主动上传；
所述数据采集SDK，用于提供给业务方或第三方平台接入上传用户行为或业务数据；
所述Kafka消息队列，用于用户接收用户上传的数据并上送到所述预处理模块；
所述Hbase数据库，用于数据的存储。
作为本申请一种可选的实施方式，所述预处理模块包括hadoop大数据处理、机器学习、数据库和缓存；其中：
所述hadoop大数据处理从所述kafka消息队列中获取到用户上传的数据，并对数据进行清洗加工存到所述数据库和缓存；
所述机器学习使用逻辑回归、SVM、随机森林算对hadoop加工后的数据进行训练处理，以生成风控模型。
作为本申请一种可选的实施方式，所述所述规则管理模块包括技术库、条件库、业务规则库、生产库和回收库；
所述技术库、条件库、业务规则库、生产库和回收库之间顺次连接。
作为本申请一种可选的实施方式，所述风控引擎模块通过订阅规则管理平台中的规则，并根据规则执行逻辑来识别引擎调度传送的交易是否存在风险，当触发了规则，会将探头数据、触发的规则提供给所述动态策略管理模块。
作为本申请一种可选的实施方式，所述动态策略管理模块还用于将所述风控引擎模块预警出来的风险交易转化为案例保存在风控数据库中，对于规则中配置了自动管控策略的，会依据设置的管控策略调用业务***接口实现交易、商户、用户的管控处理。
作为本申请一种可选的实施方式，所述案例管理模块还用于业务人员日常的案例分析、处理、审核工作，将所述动态策略管理模块生成的案例保存在风控数据库中，并在案例管理平台中展示。
实施本发明实施例，利用该平台所包括的各个模块，通过数据采集、数据预处理、规则管理、动态策略、风控引擎和案例管理相互之间的关联实施处理，实现实时有效灵活的识别和拦截企业支付中的风险，避免传统企业支付风控信息获取的滞后性和误判性，从而减低企业支付的风险管理成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1是本发明实施例提供的一种企业支付风控服务平台的结构图；
图2是本发明实施例提供的一种企业支付风控服务平台中各模块的数据交互示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参考图1、图2，本发明实施例提供的一种企业支付风控服务平台，包括：
数据采集模块，用于风险数据的采集；其中，所述风险数据的来源包括用户行为数据、业务***数据(即业务方数据)、第三方共享数据(即三方云端数据)以及人工上传。
具体地，所述数据采集模块包括数据采集接口、数据采集SDK、kafka消息队列和Hbase数据库；其中：
所述数据采集接口，用于提供给电商平台用户行为数据的收集上传和业务方业务数据主动上传；
所述数据采集SDK，用于提供给业务方或第三方平台接入上传用户行为或业务数据；
所述Kafka消息队列，用于用户接收用户上传的数据并上送到所述预处理模块；
所述Hbase数据库，用于数据的存储；这里所说的数据包括所产生的中间数据和结果数据。
预处理模块，用于对所述风险数据进行处理和计算，以筛选和转换出有效的风控数据；即实现图2中的数据预处理。
具体地，所述预处理模块包括hadoop大数据处理、机器学习、数据库和缓存；其中：
所述hadoop大数据处理从所述kafka消息队列中获取到用户上传的数据，并对数据进行清洗加工存到所述数据库和缓存；
所述机器学习使用逻辑回归、SVM、随机森林算对hadoop加工后的数据进行训练处理，以生成风控模型。
规则管理模块，用于对规则的配置过程进行管理，实现规则配置的可视化、版本化和状态化管理，为所述预处理模块提供计算脚本和为引擎提供规则脚本的平台。
具体地，所述规则管理模块包括技术库、条件库、业务规则库、生产库和回收库；
所述技术库、条件库、业务规则库、生产库和回收库之间顺次连接。
技术库是规则管理的最小单位，每个技术规则是一段最小单位的逻辑，对业务***的原始字段进行处理，获取中间结果，以输入条件库中。
条件库，可以按照任何纬度进行独立的管理和条件查找，任意的条件可以被用于不同的业务规则中。
业务规则库，是规则管理模块的输出目标，由风控人员通过界面拖拽配置完成，减低使用成本和提高用户体验度。
生产库，业务规则配置完成通过测试后，进入到生产库中，就可以按规则触发相应的风险控制。
对于废弃的规则可以进入到回收库，以便于后续恢复使用。
风控引擎模块，用于处理客户的交易支付数据，并将所述交易支付数据产生的风险返回给客户。
具体地，所述风控引擎模块通过订阅规则管理平台中的规则，并根据规则执行逻辑来识别引擎调度传送的交易是否存在风险，其中，传送的交易具有探头数据，即风控探头；当触发了规则，会将探头数据、触发的规则提供给所述动态策略管理模块；同时，风控引擎通过消息中间件将数据传递给动态策略管理。
动态策略管理模块，用于接收被风控拦截的支付类数据，并组合成风险案例，以供调用；其中，所述风控案例供案例管理模块和风控引擎模块进行查询和处理，从而实现调用的功能；同时，动态策略管理模块可根据被风控拦截的支付类数据，动态调整以形成新的风控探头。
具体地，所述动态策略管理模块还用于将所述风控引擎模块预警出来的风险交易转化为案例保存在风控数据库中，对于规则中配置了自动管控策略的，会依据设置的管控策略调用业务***接口实现交易、商户、用户的管控处理。
案例管理模块，用于监控各类业务***触发的风险案例，并对各风险案例进行审核和归档，进而优化风险的规则配置。即，风险管理人员可以对触发风险的案例进行审核和归档，进而优化风险的规则配置。
具体地，所述案例管理模块还用于业务人员日常的案例分析、处理、审核工作，将所述动态策略管理模块生成的案例保存在风控数据库中，并在案例管理平台中展示，以及相应规则配置的优化。
上述方案，利用该平台所包括的各个模块，通过数据采集、数据预处理、规则管理、动态策略、风控引擎和案例管理相互之间的关联实施处理，实现实时有效灵活的识别和拦截企业支付中的风险，避免传统企业支付风控信息获取的滞后性和误判性，从而减低企业支付的风险管理成本。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的单元和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种企业支付风控服务平台，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于风险数据的采集；其中，所述风险数据的来源包括用户行为、业务***数据、第三方共享数据以及人工上传；
预处理模块，用于对所述风险数据进行处理和计算，以筛选和转换出有效的风控数据；
规则管理模块，用于对规则的配置过程进行管理，实现规则配置的可视化、版本化和状态化管理，为所述预处理模块提供计算脚本和为引擎提供规则脚本的平台；
风控引擎模块，用于处理客户的交易支付数据，并将所述交易支付数据产生的风险返回给客户；
动态策略管理模块，用于接收被风控拦截的支付类数据，组合成风险案例，以供调用；
案例管理模块，用于监控各类业务***触发的风险案例，并对各风险案例进行审核和归档，进而优化风险的规则配置。
2.如权利要求1所述的一种企业支付风控服务平台，其特征在于，所述数据采集模块包括数据采集接口、数据采集SDK、kafka消息队列和Hbase数据库；其中：
所述数据采集接口，用于提供给电商平台用户行为数据的收集上传和业务方业务数据主动上传；
所述数据采集SDK，用于提供给业务方或第三方平台接入上传用户行为或业务数据；
所述Kafka消息队列，用于用户接收用户上传的数据并上送到所述预处理模块；
所述Hbase数据库，用于数据的存储。
3.如权利要求2所述的一种企业支付风控服务平台，其特征在于，所述预处理模块包括hadoop大数据处理、机器学习、数据库和缓存；其中：
所述hadoop大数据处理从所述kafka消息队列中获取到用户上传的数据，并对数据进行清洗加工存到所述数据库和缓存；
所述机器学习使用逻辑回归、SVM、随机森林算对hadoop加工后的数据进行训练处理，以生成风控模型。
4.如权利要求3所述的一种企业支付风控服务平台，其特征在于，所述规则管理模块包括技术库、条件库、业务规则库、生产库和回收库；
所述技术库、条件库、业务规则库、生产库和回收库之间顺次连接。
5.如权利要求4所述的一种企业支付风控服务平台，其特征在于，所述风控引擎模块通过订阅规则管理平台中的规则，并根据规则执行逻辑来识别引擎调度传送的交易是否存在风险，当触发了规则，会将探头数据、触发的规则提供给所述动态策略管理模块。
6.如权利要求5所述的一种企业支付风控服务平台，其特征在于，所述动态策略管理模块还用于将所述风控引擎模块预警出来的风险交易转化为案例保存在风控数据库中，对于规则中配置了自动管控策略的，会依据设置的管控策略调用业务***接口实现交易、商户、用户的管控处理。
7.如权利要求6所述的一种企业支付风控服务平台，其特征在于，所述案例管理模块还用于业务人员日常的案例分析、处理、审核工作，将所述动态策略管理模块生成的案例保存在风控数据库中，并在案例管理平台中展示。
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