金融風控云系統指的是金融科技公司輸出的一套數據和風控系統，金融風控云系統主要分為后臺管理系統和風控云系統兩塊，本文主要來講講金融風控云系統如何設計，一起來看看~

一、金融風控云介紹

金融風控云系統指的是金融科技公司輸出的一套數據和風控系統，系統的目的是通過整合外部和內部數據，通過決策引擎和模型建立，幫助客戶接入風控數據、配置風控規則、輸出風控建議、從而達到優化風控結果的一套系統。

金融風控云的服務提供方式是為客戶提供數據和風控接口，接口一般是按調用量或者包年收費。金融風控云系統提供了風險分析、反欺詐分析、決策引擎服務、信息核驗服務、策略調用服務、統計報表等功能，

系統發展的目標利用金融科技公司的金融服務能力，圍繞客戶場景，輸出數據和技術服務能力，從而不斷提升客戶的金融科技能力。金融風控云系統主要分為：后臺管理系統和風控云系統兩塊。

二、后臺管理系統

后臺管理系統主要是金融服務公司內部運營后臺，主要是管理客戶賬號和提供運營支撐的功能。

（1）賬號管理

賬號管理主要包括管理客戶聯系人、聯系方式、郵箱、地址、管理員等，對于客戶核心數據，只有管理員和超級管理員可以查看。

（2）權限管理

權限管理主要包括客戶賬號的權限申請處理、權限開通。權限變更之后，客戶在風控云系統刷新后能看到新開權限菜單。

（3）計費管理

主要查詢客戶所有接口調用情況，每個接口按照合同談好的計費方式，計算接口總的調用費用。

（4）幫助中心

主要是管理幫助問題分類和上傳一些常用的問題，問題主要包括安全性問題、系統操作類問題、系統規則解釋等。

（5）培訓中心

主要是管理培訓分類和上傳培訓資料和視頻材料，培訓中心包括每個模塊的使用說明以及一些風控規則說明。

三、風控云系統

風控云系統主要是提供給客戶使用的后臺系統，一般商務談判之后，運營人員會給客戶開通試用，如果簽訂了合作協議和支付款項后，試用賬號會變成正式賬號。

1. 風險概況

風險概況主要是工作臺的形式支持列表和圖表的方式展示風控結果，風控結果分為拒絕、人工審批和通過三種結果。

具體顯示字段包括今日拒絕事件數、人工審核事件數、今日通過事件和總事件，以及每個事件的詳細命中規則。風險概況支持列表和圖表展示，支持按時間周期，風控結果類型查詢。

2. 數據接入管理

數據接入是整個風控云系統的核心，如果沒有足夠全面和大量的數據，那么風控云系統是發揮不了重要的作用的，以下列出國內風控領域主要的風控數據源。

風控數據源

接入管理主要實現數據接入申請、在線調用查詢、歷史調用記錄、數據說明、API接入說明。其中API接口文檔主要包括 API調用方式、線上接口地址、API的輸入字段、API的輸出字段以及返回的狀態碼等。

3.決策引擎

風控決策引擎是一堆風控規則的集合，通過不同的分支、層層規則的遞進關系進行運算。在大數據的背景之下，風控決策引擎的目的是梳理眾多的數據來源，根據不同的業務場景和業務模式靈活配置，是輔助風險審批的一種系統化的工具。

（1）風險規則管理

風險規則管理是把每個數據接入的輸出字段作為一個規則，相當于接入數據在系統當中的實例化，供策略管理調用，很多個規則組成一個策略。

（2）策略管理

策略主要用于反欺詐和信用評級，可以設置反欺詐策略和信用評級策略，策略管理主要分為新增、刪除、修改、排序等，每個策略由N多風險規則組成，不同的策略之間可以設置冠軍和挑戰者模式，供業務端調用，用于比較最后的得分。每個風險規則設置包括規則名稱、規則的風險權重、規則結果的執行條件等。

規則配置

每個規則設置了風險權限和觸發條件之后，所有的規則集用綜合加權平均法計算出策略的總得分，每一筆訂單調用風控策略之后，計算出該筆訂單的得分，可以給不同的得分區間設定拒絕，人工審核和通過三種結果，用于輔助風控決策。

（3）決策流管理

由于接入數據的成本和重要性不同，所有規則的運行需要大量的時間、金錢與性能，可以通過決策流來管理規則的優先級和觸發條件，決策流類似工作流，可以設置節點和節點到下一步的數據流轉流程。

決策流舉例

策略節點主要配置執行條件，比如上圖中黑名單的策略節點，可以選擇單條或者多條規則，一條規則代表一個外部數據的黑名單規則，規則返回結果的匹配依據可以自定義設置，如等于、大于、小于等，如果符合設置執行條件結果，執行進入一下節點。

（4）策略調用管理

策略調用管理支持單筆或者批量導入數據，策略調用結果查詢。策略調用管理對于每筆訂單調用可以生成調用報告，調用報告主要包括策略總得分、策略分組命中風險情況、客戶基本信息等。

策略調用管理

（5）統計報表

統計報表主要包括決策流匯總報表、節點匯總報表、命中風險匯總報表、決策流日志，流量查詢和計費查詢等。

（6）消息中心

消息中心主要包括培訓通知、賬號密碼修改通知、新產品上線通知等。

（7）培訓中心

風控數據接入和流程引擎配置比較復雜，同時風控本身邏輯性也比較強，整個風控系統需要一套完成的培訓體系，不斷對使用者進行培訓，培訓中心主要包括系統使用文檔、系統操作視頻和風控策略建議的視頻交流。

（8）在線幫助

金融風控云系統是一套客戶服務系統，需要不斷得到客戶的滿意度，在線幫助主要包括專屬運營電話和問題反饋。對于每個客戶，接入數據和風控云提供的服務可能有不同，同時也包括其他服務的申請。

四、總結

除了上面介紹的功能，金融風控云還在朝著模型化和場景化發展。在模型化方面，比如：在欺詐分和信用分建立中，用人工和機器建模的方式比起綜合加權法，更能挖掘出數據背后的一些規律，得出的結果理論上也更精確。

在場景化方面，當前的風控云只是提供了一套通用的數據接入和規則建立方式，前往發展可以利用場景中沉淀中的經驗，基于經驗的定制化規則和服務，對實際風控業務會更有幫助。

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