[发明专利]基于实时数据处理的风险交易管控方法及装置

权利要求书

1.一种基于实时数据处理的风险交易管控方法，其特征在于，包括：

S1、将交易信息数据存储到Oracle的交易信息表中，对交易信息表进行实时监控，实时获取增量的交易信息数据；

S2、利用ogg将交易信息表中的增量数据实时地复制到Kafka的消息队列中；

S3、读取broker中的数据，并对获取的数据进行组装和统计，将统计后的数据存储到MongoDB中，并为每条数据增加一个last_up_time字段，用于存放该数据存储到MongoDB的时间；

S4、对mongo DB定时扫描，根据last_up_time查询得到增量的数据，将增量数据实时同步到Aerospike数据库中；

S5、将带着封装后的交易数据实时经过风控引擎，风控引擎会调用Aerospike中的JSON数据进行分析，以实现交易的自动风险管控。

2.根据权利要求1所述的一种基于实时数据处理的风险交易管控方法，其特征在于：

在所述步骤S3中，通过实时的ETL程序或者Spark程序，从Kafka的broker中读取数据。

3.根据权利要求1所述的一种基于实时数据处理的风险交易管控方法，其特征在于：

在所述步骤S3中，对获取的数据根据业务场景进行组装和统计。

4.根据权利要求1所述的一种基于实时数据处理的风险交易管控方法，其特征在于：

在所述步骤S3中，统计后的存储数据为JSON格式。

5.根据权利要求1所述的一种基于实时数据处理的风险交易管控方法，其特征在于：

在所述步骤S4中，通过Spring Boot程序对mongo DB进行定时扫描。

6.根据权利要求1所述的一种基于实时数据处理的风险交易管控方法，其特征在于：

在所述步骤S4中，对mongo DB定时扫描的扫描间隔设定为秒级。

7.根据权利要求1所述的一种基于实时数据处理的风险交易管控方法，其特征在于：

在所述步骤S5中，所述的风控引擎内设置有风险管理规则，风控引擎对数据分析时，判断是否触发风险管理规则。

8.根据权利要求1所述的一种基于实时数据处理的风险交易管控方法，其特征在于：

在所述步骤S5中，所述风险管控包括预警以及阻断交易的措施。

9.一种基于实时数据处理的风险交易管控装置，其特征在于，包括：

存储模块，用于将交易信息数据存储到Oracle的交易信息表中；

复制模块，用于利用ogg将交易信息表中的增量数据实时地复制到Kafka的消息队列中；

统计模块，用于从Kafka的broker中读取数据，并对获取的数据根据业务场景进行组装和统计；

扫描模块，用于通过Spring Boot程序，对mongo DB定时扫描；

判断模块，用于判断当前这笔交易是否有触发风控专员定制的风险管理规则。

10.根据权利要求9所述的一种基于实时数据处理的风险交易管控装置，其特征在于：

所述对mongo DB定时扫描的扫描间隔设定为秒级。