阿迪网店运营 供应链金融风控系统流程是怎样的

供应链财务风险控制系统的流程是怎样的？根据我们供应链金融风险控制系统的开发经验，以下是给大家的介绍。前期准备获取足够的数据支持，打造灵活的分析平台，分析数据输出风险事件，阻断风险量化风险拦截的价值，持续分析案例，优化策略，评估研究风险控制技术。日志选择:以增量日志方式记录存储，用hadoop或spark做分析，将集群同步到客户端机器，做同步策略，对不同纬度的数据做统计处理和计算。实时监控:监控每一个环节的交易量和高风险操作，给出阀值报警，用默认规则处理。Dns防范:防止http拦截dns，手动记录中断的事务流程，转到存储中心系统处理，给用户一个提示。报警提醒:重大灾害发生时，需要有完善的系统提醒风险控制人员接近战斗，并通过短信或电话通知用户。数据灾难:数据的历史记录要有完整的数据库备份记录。这种操作不是必须的，而是必须的，防止管理员误操作造成的数据灾难被忽视，启东应急预案要恢复。日志选择:需要在原有基础上做聚类数据分析后，统一一个有入口的分析平台，对不同维度的计算规则进行汇总复制。在这里，我们可以用麋鹿来清理数据，做相关的分析研究。实时读取数据库的方式是不可取的。增量数据库只保留历史数据，可以按时做出相关约定，并在查询平台上进行相关调控。方案的选择和实施

鉴于目前的数据规则，需要分析各方已有的数据，制作数据仓库，从不同的数据中计算出相应的需要风控的报表数据，形成各种渠道。如何通过查询海量历史数据来支持规则的操作，从分析的角度来说是一个IO密集型的应用；使用OLTP(在线)和OLAP(在线)做相关维度计算，主要针对用户、功能、数据切片、存储空间、DB设计做维度计算和方案优化调整。

大到可以用hadoop进行数据聚类算法分析，也可以用spark和storm来做。总之是分布式框架，那么什么是分布式框架呢？

分布式计算框架实现了什么？简而言之，基于分布式计算框架的应用是分布式应用；那么分布式应用解决了哪些问题呢？简而言之，就是将请求处理的业务逻辑和所需资源合理分配给N个服务器，这里就不多介绍了。基于C/S模式的原理，从客户端到服务器的应用程序收集所需的数据。服务器之间的通信有开销，但开销是MS级的。该系统还基于数百万个定位应用。根据分层的概念，每个风控制模块都需要在特定的时间进行调整。缓存的应用:如果是历史数据，可以使用redis和cache来防止I/O读写操作的减少，降低存储压力的开销。基于支付时间维度对应的风控系统的计算，需要考虑数据的节点，进行批量处理。对于可变数据，建议采用高可用性性能存储设计，基于DB设计，数据结构基于无冗余的NF设计，避免频繁返工。数据分离的优先级是数据库读写分离机制:在初始阶段，风控系统一般很简单，此时交易系统的数据库和风控系统的数据之间的同步和读写分离一般通过主从复制/读写分离/分片(或从)机制来保证。风控制系统通常只读取所需的客户/账户数据和交易数据。

Cache/in-memory数据库机制:无论是交易系统还是风险控制系统，高效的Cache系统都是提升性能的大杀手，经常使用的数据通常存储在Redis等cache系统中。例如，对于风控制系统，包括风控制规则、风控制案例库、中间结果集、黑白列表、预处理结果等数据；对于交易系统，包括交易参数、收费模板、清算结算规则、利润分享规则、银行路由策略等。对于一些高频交易，基于性能考虑，会采用内存数据库(通常结合SSD硬盘)。RPC/SOA架构:为了降低交易系统与风险控制系统的耦合度，在初期系统服务较少的情况下，一般直接使用Rabbtmq/ActiveMQ或RPC等消息中间件来实现系统间服务的调用。如果系统服务多，并且存在服务治理问题，那么会使用Dubbo等SOA中间件来实现系统服务调用。在此期间，我们需要支持用异步消息完成rabbitMQ消息的推/拉机制来处理非法数据和异常数据提取。Adi在线商店运营

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