[发明专利]基于网络线上业务的风险规则/模型建立和优化系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及网络监控技术，特别涉及可以自主动作且不占用线上系统资源的基于网络线上业务的风险规则/模型建立和优化系统及其方法。

背景技术

随着互联网的快速发展，各种形式的在线业务不断涌现，如在线银行、在线支付、在线购物等基于互联网的在线服务业务。人们已经接受并越来越习惯在网上进行各种商务活动。

由于互联网是一个开放的网络，任何人在世界的任何地方都可以很方便地连接到互联网上。互联网在给人类生活提供便利的同时，也带来了风险。尤其是近几年，随着电子商务的迅猛发展，网络金融犯罪以及网上欺诈不断出现，这也成为人们关注的焦点。因此，如果不能对在线业务系统进行有效的风险监控，消费者就无法安心使用这些在线业务，尤其是涉及到资金往来的业务。

为了给在线业务提供一个更好的环境，通常所采用的方法是制定一个风险规则，并通过风险规则对在线的业务数据进行监控。如国家专利局申请号为200610066301.X的专利申请提出了一种对在线业务进行风险监控的方法及系统，请参见图1，其方法包括以下步骤：

S101，捕获用户参数和业务数据并封装成事件对象。

S103，根据风险规则分析事件对象。

S105，根据分析结果判断事件是否存在风险，若存在风险则进行步骤S107。

S107，根据事件对象生成风险记录。

S109，确定风险处理方式并进行风险处理。

上述方法通过风险规则来找出在线业务中的风险对象并进行处理，因此可以有效滤除在线业务中的风险，为用户提供一个良好的网络环境。

由此可见，风险规则是网络业务监控的关键所在，其直接决定了哪些数据为风险数据。现在的风险规则在优化时，往往是先制定规则，再到线上试运行进行检验，如图2所示，其为现有的一种风险规则优化流程图。

S201，业务部门根据业务风险的实际情况提出风险数据提取需求。

S203，数据仓库工程师按风险数据提取需求制定及优化风险规则。

S205，风险规则部署到线上系统进行试运行测试。

但是现有的这种风险规则优化方式存在着以下几个缺陷：

1、每次对风险规则的优化过程都需要由工作人员来制定，需要花费大量的人力和时间成本。而制定的过程会占用大量的ETL(Extract TransformLoading，数据抽取、转换、装载的过程)

2、风险规则需要部署到线上系统进行试运行测试，线上系统在处理业务的同时还要进行风险规则的测试，增加了线上系统的负担。

3、在风险规则进行测试时，需要采样一些环境变量数据，环境变量数据是指那些会随着时间改变而改变的变量(如：当时支付时会员是否数字证书会员)，而想获取以前某时刻的变量值需要对数据进行清洗追溯获得，也即是需要对操作日志表进行临时清洗，清洗麻烦，并且部分数据由于被更新而无法获得，使得风险规则的测试不完全。

综上所述，现有的风险规则优化方式有占资源、不完善、花费大的缺点。

发明内容

本申请提供了一种基于网络线上业务的风险规则/模型建立和优化系统，以解决现有的风险规则/模型优化方式有占资源、不完善、花费大的缺点。

本申请另提供了一种基于网络线上业务的风险规则/模型建立和优化方法，以解决现有的风险规则/模型优化方式有占资源、不完善、花费大的缺点。

本申请提出一种基于网络线上业务的风险规则/模型建立和优化系统，其包括风险控制单元以及风险规则实验单元。风险控制单元用以根据风险规则/模型对线上业务数据进行监控，过滤出线上业务数据中的风险数据，并进行核查处理。风险规则实验单元，其与风险控制单元相连，用以提供一个模拟的真实交易环境来试验风险规则/模型的风险识别能力，并对风险规则/模型进行优化调整。此风险规则实验单元又包括数据抽样子单元、风险数据训练子单元以及风险规则/模型调整子单元。数据抽样子单元连接至风险控制单元，用以从线上交易业务中采样出预设数量的正常数据样本，以及接收风险控制单元核查出来的案件数据。风险数据训练子单元与数据抽样子单元相连，用以利用从线上采样的正常数据样本和从风险控制单元采集的案件数据样本进行数据训练，获得风险规则/模型，并测试原有的风险规则/模型的风险识别能力。风险规则/模型调整子单元与风险控制单元相连，用以根据风险数据训练子单元的测试结果，自主地将风险规则/模型部署到风险控制单元中运行。