[发明专利]一种智能分流自动决策的风控方法

说明书

本发明涉及信息技术和数据计算的风控系统技术领域，尤其是一种智能分流自动决策的风控方法；本发明旨在通过大数据技术、机器学习技术等及时自动识别安全性事件，并根据事件类型及等级，实现系统的智能化风险管控，最终达到及时止损的目的；本发明跟传统风控系统最大不同，在于实现了风险的智能管控，系统根据不同的风险情况自动路由到不同的风控策略分支，保证了在第一时间阻拦攻击，而当企业被机器攻击时，哪怕提早预防一分钟，有时甚至能止损资金上千万。

技术领域

本发明涉及信息技术和数据计算的风控系统技术领域,尤其是一种智能分流自动决策的风控方法。

背景技术

2018年12月17日，星巴克上线“星巴克APP注册新人礼”营销活动，遭受黑灰产羊毛党大规模攻击。他们利用大量手机号注册星巴克APP的虚假账号，并成功领取活动优惠券，导致星巴克的营销活动两天即停止。

2019年1月20日凌晨，黑灰产羊毛党利用电商平台拼多多“无门槛100元券”存在的bug薅羊毛，导致拼多多巨额资金损失。

在银行或者电商等风控系统中，通常都是提前部署好策略规则模型，当用户发生请求时，实时跑批实时决策，但当发生黑产攻击、系统漏洞等安全事件时，通常都是线下发现之后，召开紧急会议制定策略，并由科技人员紧急发版上线，从而达到控制风险敞口及时止损的目的。

这种行业通用模式，主要是基于事后分析的防控方案，有2个优点：

第一. 风险确定性。事后的人工分析，能够明确风险类型；

第二．策略精准性。事后掌握更多的有效信息，能够采取更精准的防范策略。

同时，该方案也有以下缺陷：

第一．企业资金损失大。从风险事件发生，到发现该风险，到最后采取防控策略，存在较长时间的风险敞口，导致资金损失较大；

第二．声誉风险。由于未及时监控到系统风险，很可能导致大规模黑产攻击，最终或许形成较大的声誉风险事件。

因此，本文提出了一种智能分流自动决策的风控方法，基于数据中心、特征中心、策略中心、决策中心以及监控中心五位一体的闭环化系统设计方案，通过统计加工、数据建模将监控中心的异常信息转为特征，实时传入特征中心，并转化为风控策略，根据预警事件的规模、等级及类型运行不同的策略，最终实现风控系统的智能化分流、自动决策。

发明内容

针对上述现有技术中存在的不足，本发明的目的在于提供一种智能分流自动决策的风控方法，旨在通过大数据技术、机器学习技术等及时自动识别安全性事件，并根据事件类型及等级，实现系统的智能化风险管控，最终达到及时止损的目的。

为解决上述问题，本发明公开了一种智能分流自动决策的分控系统，主要包括5个模块，数据中心、特征中心、策略中心、决策中心以及监控中心，通过实时运行监控策略，将监控预警信息转化为特征实时输入特征中心，根据风险事件类型智能分流、自动决策；

各个功能模块具体详情如下:

模块1：数据中心包括企业能获取到的所有信息，在不同的应用场景能获取的信息有所不同；

模块2：特征中心，特征中心是基于数据中心及监控中心加工的一系列风控策略所需的显著性特征，包括：时序性特征、聚类特征、关联性特征；

模块3：策略中心，该模块集成所有的风控策略，策略集分为4层，不同的产品、事件、预警风险类型，对应不同明细的策略集；即当发生风险预警事件时，系统自动走到不同的决策分支，实现风险的智能化管控；

模块4：决策中心，该模块集成策略中心的所有运行结果，对该笔请求进行风险判断，综合决策，决策类型包括：通过、拒绝、人工、短信验证、人脸验证多种方式，根据综合风险情况的不同，输出不同的决策结果。