[发明专利]基于离线数据处理的风险交易管控方法、装置及系统

说明书

本发明提出一种基于离线数据处理的风险交易管控方法，采用离线的数理统计方法对商户号、交易卡号等维度的交易数据进行统计分析。采用数理统计的方式将商户在当日之前一个月甚至是前几个月内的交易数据进行统计，分析商户交易的数据，结合央行的合规标准分析，利用分析结果对商户的交易行为进行判定，为业务员对管控商户提供有效的判别依据。利用脚本和程序对交易信息数据进行统计和分析，能在很大程度上提高对交易数据统计处理的效率和准确度，进而提高对商户交易行为分析的准确性和效率，降低了不合理交易成功的可能行。

技术领域

本发明涉及网上交易风险管控领域，特别涉及一种基于离线数据处理的风险交易管控方法、装置及系统。

背景技术

在无现金的时代背景下，交易极度依赖刷卡和扫码支付，第三方支付公司的交易流水数量呈爆炸式增长。在海量的交易中难免存在商户欺诈、非法套现以及其它不合规的交易行为。对于这种有损公司和消费者权益的行为，第三方支付公司有责任和义务进行管控，比如在交易成功之前进行阻断或者对高危商户进行交易预警，以减少消费者和公司的损失。目前对商户和交易的监测，主要依赖于风控专员手动分析商户的交易流水来判定商户是否存在违规行为或者该笔交易是不合规交易，但是这种处理方式效率低下，准确性得不到保证，很难实现对商户和交易的不合规现象进行精准管控，也在很大程度上加大了业务人员的工作量。

并且目前市场上的数据处理主要在oracle中进行，由于公司的交易量巨大，数据处理的难度提升，使用传统的计算统计方式，速度慢，而且容易造成数据的丢失。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于离线数据处理的风险交易管控方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于离线数据处理的风险交易管控方法，包括：

将交易系统中的基础表中的数据通过ETL，以T+1的增量方式进行离线同步，汇总到操作性数据仓库ODS中，减少对交易系统中的源数据的直接操作；

将操作性数据仓库ODS中的数据同步到数据仓库DW的宽表中，建立宽表，将不同的场景中要进行统计的所有字段汇总到宽表中；

在Hive上针对宽表中存储的数据，结合业务需求，对数据进行统计汇总，并将汇总的结果插入到数据库DM中的业务表，数据仓库DM中的业务表存储的是不同的业务场景的数据，而业务表的每个分区则是针对不同的特定的业务场景进行统计的结果，对不同的业务场景，取用不同分区的统计数据，进而准确地判断商户在不同的业务场景种的行为是否合规；

将业务表中各个分区的数据带上不同的标签同步到Aerospike中，以JSON形式进行存储；

交易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，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，以判断结果为依据给当前交易做出对应的风险管控。

进一步地，所述基础表包括交易表、交易明细表以及商户信息表。

进一步地，所述风险管控包括预警以及阻断交易的措施。

本发明还公开了一种基于离线数据处理的风险交易管控装置，应用于风险管理系统，包括：

离线同步模块，用于将交易系统中的基础表中的数据通过ETL，以T+1的增量方式进行离线同步；

宽表建立模块，用于将操作性数据仓库ODS中的数据同步到数据仓库DW的宽表中，建立宽表；

分组汇总模块，用于按照不同的数据统计汇总需求，将数据库DW宽表中的相关字段进行分组汇总到数据仓库DM；

Aerospike同步模块，用于将业务表中各个分区的数据带上不同的标签同步到Aerospike中；