一种基于Flink的用户风控管理方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于Flink的用户风控管理方法、装置及设备，所述基于Flink的用户风控管理方法包括：基于Flink框架根据商城App用户操作日志获取与用户浏览页面信息相关的实时统计指标、并将其存储至数据库中；根据所述实时统计指标获取用户风控变量；风控模型服务单元根据所述用户风控变量计算得到用户风控模型打分结果；风控规则与风控引擎服务单元根据所述用户风控模型打分结果生成用户风控判断结果。通过上述技术方案，可解决目前金融产品领域无法对新用户进行有效金融风控的问题。域无法对新用户进行有效金融风控的问题。域无法对新用户进行有效金融风控的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于Flink的用户风控管理方法、装置及设备


[0001]本专利技术涉及风控变量实时计算
，尤其是指一种基于Flink的用户风控管理方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]金融风控变量是金融产品风控环节决策的信息基础，传统的变量生成方式采用大数据分析用户历史数据，存在较大时延，通常企业级应用采用的是T+1的数据，对于一些历史用户可以有效地评价风险等级。
[0003]但对于一些新用户，尤其是新注册账号的欺诈用户，则无法及时获取到用户使用金融产品前实时的风控特征，例如发起借款前用户商城商品的浏览次数和时长等，这为风控决策带来了一定挑战。

技术实现思路

[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于Flink的用户风控管理方法、装置及设备，所述基于Flink的用户风控管理方法用于解决目前金融产品领域无法对新用户进行有效金融风控的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种基于Flink的用户风控管理方法，包括：
[0006]基于Flink框架根据商城App用户操作日志获取与用户浏览页面信息相关的实时统计指标、并将其存储至数据库中；
[0007]根据所述实时统计指标获取用户风控变量；
[0008]风控模型服务单元根据所述用户风控变量计算得到用户风控模型打分结果；
[0009]风控规则与风控引擎服务单元根据所述用户风控模型打分结果生成用户风控判断结果。
[0010]进一步的，所述实时统计指标包括页面浏览时长；
[0011]基于Flink框架根据商城App用户操作日志获取与用户浏览页面信息相关的实时统计指标、并将其存储至数据库中，具体包括：
[0012]根据所述Flink框架生成若干个Flink任务，根据每个Flink任务生成多个并行处理的算子执行任务；
[0013]根据所述算子执行任务生成窗口计算任务，其用于对预设统计区间内的页面数据进行排序、并实时计算所述页面浏览时长。
[0014]进一步的，基于Flink框架根据商城App用户操作日志获取与用户浏览页面信息相关的实时统计指标、并将其存储至数据库中，还包括：
[0015]根据所述算子执行任务生成页面窗口类型选择任务，其用于根据页面时长统计口径选择页面窗口类型；
[0016]当所述页面时长统计口径以小时为单位时，所述页面窗口类型为滑动窗口；
[0017]当所述页面时长统计口径以天数为单位时，所述页面窗口类型为选择滚动窗口。
[0018]进一步的，基于Flink框架根据商城App用户操作日志获取与用户浏览页面信息相关的实时统计指标、并将其存储至数据库中，还包括：
[0019]根据所述算子执行任务生成聚合窗口任务，其用于将当前并行任务的计算结果汇聚到指定并行任务中进行处理。
[0020]进一步的，基于Flink框架根据商城App用户操作日志获取与用户浏览页面信息相关的实时统计指标、并将其存储至数据库中，还包括：
[0021]根据所述算子执行任务生成批量写入数据任务，其用于将所有并行任务的计算结果进行异步批量写入所述数据库中。
[0022]进一步的，基于Flink框架根据商城App用户操作日志获取与用户浏览页面信息相关的实时统计指标、并将其存储至数据库中，还包括：
[0023]根据所述算子执行任务生成分组任务，其用于以用户ID作为分组key、根据用户维度进行用户数据统计。
[0024]进一步的，在基于Flink框架根据商城App用户操作日志获取与用户浏览页面信息相关的实时统计指标、并将其存储至数据库中之前，所述方法还包括：
[0025]根据与所述商城App用户操作日志相关的消息队列信息生成限流任务，其用于限制所述实时统计指标存储至数据库中时的写入频率；其中，所述限流任务对应的任务管理器节点数值大于所述消息队列信息中的分区数。
[0026]本专利技术还提供一种基于Flink的用户风控管理装置，用于实现前述所述的基于Flink的用户风控管理方法，所述装置包括：
[0027]实时统计指标生成单元，用于基于Flink框架根据商城App用户操作日志获取与用户浏览页面信息相关的实时统计指标、并将其存储至数据库中；
[0028]风控变量获取单元，用于根据所述实时统计指标获取用户风控变量；
[0029]风控模型服务单元，用于根据所述用户风控变量计算得到用户风控模型打分结果；
[0030]风控规则与风控引擎服务单元，用于根据所述用户风控模型打分结果生成用户风控判断结果。
[0031]本专利技术又提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及计算机程序，所述计算机程序存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0032]基于Flink框架根据商城App用户操作日志获取与用户浏览页面信息相关的实时统计指标、并将其存储至数据库中；
[0033]根据所述实时统计指标获取用户风控变量；
[0034]风控模型服务单元根据所述用户风控变量计算得到用户风控模型打分结果；
[0035]风控规则与风控引擎服务单元根据所述用户风控模型打分结果生成用户风控判断结果。
[0036]本专利技术再提供一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0037]基于Flink框架根据商城App用户操作日志获取与用户浏览页面信息相关的实时统计指标、并将其存储至数据库中；
[0038]根据所述实时统计指标获取用户风控变量；
[0039]风控模型服务单元根据所述用户风控变量计算得到用户风控模型打分结果；
[0040]风控规则与风控引擎服务单元根据所述用户风控模型打分结果生成用户风控判断结果。
[0041]本专利技术的上述技术方案，相比现有技术具有以下技术效果：
[0042]本专利技术中，先通过云计算平台部署的Flink应用来实时分析统计商城App用户操作日志，得出实时统计指标；其中，实时统计指标可以是用户某些类型页面浏览次数、浏览时长等指标；统计维度可以是当天、近1小时等；接着，再将实时统计指标作为用户风控变量、存储至数据库中；数据库可以是Hbase或Redis；
[0043]当需要对当前用户进行风控管理时，通过风控系统数据总线查询出用户风控变量、提供给风控模型服务单元；风控模型服务单元根据所述用户风控变量计算得到用户风控模型打分结果，从而为风控规则判断和引擎执行提供依据，即风控规则与风控引擎服务单元根据所述用户风控模型打分结果生成用户风控判断结果；最终，根据用户风控判断结果进行用户风控决策，并发送给金融产品业务层，用于对新用户进行有效可靠的金融风控。
附图说明
[0044]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于Flink的用户风控管理方法，其特征在于，包括：基于Flink框架根据商城App用户操作日志获取与用户浏览页面信息相关的实时统计指标、并将其存储至数据库中；根据所述实时统计指标获取用户风控变量；风控模型服务单元根据所述用户风控变量计算得到用户风控模型打分结果；风控规则与风控引擎服务单元根据所述用户风控模型打分结果生成用户风控判断结果。2.根据权利要求1所述的基于Flink的用户风控管理方法，其特征在于，所述实时统计指标包括页面浏览时长；基于Flink框架根据商城App用户操作日志获取与用户浏览页面信息相关的实时统计指标、并将其存储至数据库中，具体包括：根据所述Flink框架生成若干个Flink任务，根据每个Flink任务生成多个并行处理的算子执行任务；根据所述算子执行任务生成窗口计算任务，其用于对预设统计区间内的页面数据进行排序、并实时计算所述页面浏览时长。3.根据权利要求2所述的基于Flink的用户风控管理方法，其特征在于，基于Flink框架根据商城App用户操作日志获取与用户浏览页面信息相关的实时统计指标、并将其存储至数据库中，还包括：根据所述算子执行任务生成页面窗口类型选择任务，其用于根据页面时长统计口径选择页面窗口类型；当所述页面时长统计口径以小时为单位时，所述页面窗口类型为滑动窗口；当所述页面时长统计口径以天数为单位时，所述页面窗口类型为选择滚动窗口。4.根据权利要求2所述的基于Flink的用户风控管理方法，其特征在于，基于Flink框架根据商城App用户操作日志获取与用户浏览页面信息相关的实时统计指标、并将其存储至数据库中，还包括：根据所述算子执行任务生成聚合窗口任务，其用于将当前并行任务的计算结果汇聚到指定并行任务中进行处理。5.根据权利要求4所述的基于Flink的用户风控管理方法，其特征在于，基于Flink框架根据商城App用户操作日志获取与用户浏览页面信息相关的实时统计指标、并将其存储至数据库中，还包括：根据所述算子执行任务生成批量写入数据任务，其用于将...

【专利技术属性】
技术研发人员：何德福，
申请(专利权)人：上海品顺信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：