智能风控系统：框架搭建与设计（一）

    什么是智能风控系统

       智能风控系统，作为融合大数据、人工智能与机器学习等尖端技术的集大成者，构建起了一个全方位覆盖、多层次协同、动态响应的综合性风险管理生态体系。该系统贯穿风险管理的全生命周期，从敏锐的风险识别起始，经由精确的量化评估，到持续的监控追踪，再到即时的预警响应，直至高效的问题处置，形成了一条闭环且高效的全链条管理流程。其核心使命在于引领风险管理的智能化革命，通过自动化流程减少人工干预，实现风险管理的实时动态调整，同时依托算法模型的精准计算，确保管理决策的科学性与前瞻性。智能风控系统的引入，标志着风险管理从传统模式向自动化、实时化、精准化时代的跨越，为金融机构的稳定运营与持续发展提供了强有力的支撑与保障。图1则是智能风控系统支撑的贷前风控体系示意图。

（图1：智能风控系统支撑的贷前风控体系）

        风控系统的特点

       智能风控系统有两个特点：一是计算机系统，包含软件、硬件、数据；二是服务于风控业务，在风控领域使用。从数据处理时效方面上看，风控系统分为在线系统和离线系统。在线系统需要实时处理信贷业务，并产生真实业务结果。离线系统则不产生真实业务结果，只用于分析、展示，如BI（Business Intelligence，商业智能）系统、建模平台。从组成部分上看，风控系统由模块和组件构成，模块是从逻辑上将系统分解，即分而治之，将复杂问题简单化。模块的粒度可大可小，可以是子系统、某个服务能力、函数、模型、功能块。组件则包括应用服务、数据库、网络、物理机、也包括技术组件，如MQ（Message Queue，消息队列）、容器、Nginx。

       风控系统架构

      在搭建风控系统前，需要确定风控系统架构。架构是指经过系统性地思考，为系统划分了明确的边界，深刻影响系统产品应用、功能组织、代码开发、部署运维等各方面，权衡利弊之后在现有资源约束下的最合理决策。最终明确的系统骨架包括子系统、模块、组件以及他们之间协作关系，约束规范，指导原则，并由它来指导团队中的每个人思想层面上的一致。风控系统建设基于业务需求的驱动，以架构设计为指引，全局把控，选择合适技术，解决关键问题、指导研发落地实施，如图2所示。

（图2：智能风控系统架构参考）

        风控系统架构按照应用方面，可划分为数据层、分析层、系统层、应用层，四层在逻辑上循序渐进，在业务上环环相扣，共同构造了风控系统。由于笔者时间有限，本篇只讨论数据层。

数据层

数据层通过数据平台提供的实时计算、离线计算、流式计算和批量计算进行数据处理，并接入了多个系统的业务数据，其中包括大量的非结构化数据。通过对数据的多样性、依赖性、不稳定性进行处理，最终输出完整的、一致性的风控指标数据，并通过数据接口提供给算法引擎层调用。

这一层最关键是基于数据库的技术架构和数据架构，并结合风控体系业务功能需求，建立数据治理体系，实现数据采集、数据校验、数据清洗、数据存储、标准输出、数据监控闭环管理，支持多种不同类型任务和临时查询，保证数据规范存储和顺畅流转，满足SQL查询、自定义函数、机器学习、深度学习、外部功能调用等不同场景开发需求支持工作流。图3表示风控系统数据层的工作原理和逻辑。

（图3  风控系统数据层的工作原理和逻辑）

哎，由于时间有限，今天主要搞2季度的OKR价值晾晒，没有心情继续往下面写了，此篇就暂时写到这里吧