【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及金融产业大数据分析，尤其涉及一种基于大数据指标规则模型的商业汇票风控方法。
技术介绍
1、商业承兑汇票是指由法人或其他组织签发的，银行及财务公司以外的付款人承兑，由承兑人在指定日期无条件支付确定金额给收款人或者持票人的票据。随着商业承兑汇票应用领域的不断扩展，基于商业汇票的风控系统在不断发展改进，但仍然存在一些缺点。当前商业汇票风控系统存在的问题是：
2、1、过度依赖历史数据：风控系统通常基于历史数据和模型进行分析，但这可能导致对新型欺诈模式的识别能力不足。对于前所未见的风险，传统的历史数据模型可能无法提供足够的准确性。
3、2、对抗性攻击：恶意行为者可能会采取对抗性措施，试图规避或欺骗风控系统。这可能包括欺诈者采取更加隐蔽的欺诈手段，使得风控系统更难检测。
4、3、模型解释性：一些复杂的机器学习模型可能缺乏解释性，难以理解模型的决策过程。这在需要透明度和可解释性的行业和法规环境中可能是一个问题。
5、4、快速变化的威胁：技术和欺诈手段不断演变，因此风控系统需要不断适应和更新。这可能需要更灵活和及时的更新机制，以捕捉新兴的风险。
6、5、资源需求：一些先进的风控系统可能需要大量的计算资源，包括高性能计算和大数据存储，这可能对一些组织的预算和基础设施提出挑战。
7、基于以上不足，设计一种输入采集的原始数据就能得到准确风控结果的风控模型并简化使用方法、降低使用门槛，成为提供票据流转服务的交易平台亟须解决的技术问题。
技术
1、本专利技术要解决的技术问题是：克服现有技术中存在的不足，提供一种基于大数据指标规则模型的商业汇票风控方法，通过规则引擎与大数据指标相结合，基于对供应链场景中的异源数据进行规范化采集、形成规范的风控指标库，再对风控规则的灵活配置生成风控模型，使用者只需要调用风控模型就能得到风控结果。本专利技术技术方案如下：
2、本专利技术提供一种基于大数据指标规则模型的商业汇票风控方法，其特征在于，包括：
3、s1选择执行方式，选择采取同步执行方式或者异步执行方式；所述同步执行方式，指收到请求后直接将参数输入模型执行，模型处理结束后马上反馈风控结果；所述异步执行方式，指收到请求后反馈受理成功，并将参数输入模型执行；当模型处理完毕，延迟等待至异步执行时间条件满足后，再反馈处理风控结果；
4、s2选择实现方式，包括配置实现和编码实现两种类型；
5、s2.1所述配置实现方式，采用模型关联规则、规则关联指标、指标关联参数的方式，通过规则指标配置流程和风控数据执行流程两个步骤，实现对风控结果的准确判定；所述模型为1个以上规则及规则间运算公式的集合；所述规则为1个以上指标及指标间运算公式的集合；所述指标对应1个以上关联参数，每个关联参数对应1个指标数据；每个指标对应1个接口地址、1个返回值标识；
6、m1所述规则指标配置流程，其特征在于，包括：
7、m1.1新增指标，在新增的指标中配置其关联参数、接口地址、返回值标识；
8、m1.2选择指标，在规则中配置指标时，选择所述规则关联的指标并定义指标间运算公式；
9、m1.3选择规则，在模型中配置规则时，选择所述模型关联的规则并定义规则间运算公式；
10、m1.4建立关联，通过建立模型、规则、指标关联关系，获取所述模型涉及的所有指标参数；
11、m2所述风控数据执行流程，其特征在于，包括：
12、m2.1校验模型参数，将m1.4生成的所述模型涉及的所有指标参数、接口地址、返回值标识读取到缓存中，校验所述指标参数是否存在空值，如校验结果无空值，跳转步骤m2.2；如校验结果存在空值，跳转步骤m1.1重新配置；
13、m2.2获取指标数据，根据缓存中得到的m2.1所述指标关联参数、接口地址、返回值标识，调用接口从远程数据库中读取对应的指标数据，带入指标运算公式计算得到单个指标运算结果；
14、m2.3规则结果计算，包括：
15、m2.3.1将模型中所有的规则读取到缓存，获取每条规则及规则间运算公式；
16、m2.3.2将m2.2获取的指标数据作为输入，基于多线程并行计算得到每个规则运算结果；
17、m2.3.3将m2.3.2所述单个规则运算结果作为输入，代入所述规则间运算公式进行计算，得到模型运算结果；
18、s2.2所述编码实现方式，模型为使用者预留了扩展接口，允许使用其自定义的jar文件，通过热加载方式把类及方法加载进来，实例化后反射执行模型，获取模型编码执行的结果；
19、s3反馈风控结果，根据s1所述的执行方式，将m2.3.3得到的配置实现方式风控模型运算结果或者s2.2中计算的编码实现方式风控模型执行结果，生成执行日志并图形化展示。
20、进一步的，s2.1所述规则间运算公式包括数学运算符和qlexpress规则引擎。
21、进一步的，s2.1所述指标间运算公式包括数学运算符和qlexpress规则引擎。
22、进一步的，m2.3获取指标数据包括：当指标数量不超过10项时，为每个指标建立1个线程，采用多线程并行方式一次性获取参数；当指标数量超过10项时，按照每组10个指标进行分组，每次建立10个线程读取1组10个指标，采用分组读取方式分轮次获取参数；使用countdownlatch方法对各个线程的执行结果进行汇总，等待所有线程全部执行完毕后再执行下一个步骤。
23、进一步的，m2.2所述远程数据库包括sql计算引擎、mapreduce计算引擎、graph计算引擎。
24、进一步的，历史风控模型可以作为m1.2所述指标使用。
25、本专利技术的有益效果是：
26、1、本专利技术提供的基于大数据指标规则模型的商业汇票风控方法，包含配置实现和编码实现两种类型；编码实现支持jar包热加载的方式运行，获取该模型编码执行的结果；配置实现是一个模型关联一个或多个规则，模型运行的结果是多个规则结果的汇总，汇总的运算逻辑支持逻辑与或非表达式，适配业务能力大大增强。
27、2、本专利技术提供的基于大数据指标规则模型的商业汇票风控方法，获取指标结果时采用多线程并行、分轮次获取方式，有效提高了指标获取数据速度和吞吐量；利用大数据单一指标输出指标库的模式，指标可重复利用率高；在多个模型使用同一指标的情况下，缓存命中率高，模型运行速度快。
28、3、本专利技术提供的基于大数据指标规则模型的商业汇票风控方法，利用数学运算符和qlexpress规则引擎相结合的配置方式，使得模型的灵活性大大增强，能够适应灵活多变的业务规则；通过设置同步和异步通知，减少复杂风控模型线程等待时间。
29、4、本专利技术提供的基于大数据指标规则模型的商业汇票风控方法，指标的数据来源利用大数据技术，包括sql计算引擎、mapreduce计算引擎本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据指标规则模型的商业汇票风控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据指标规则模型的商业汇票风控方法，其特征在于，S2.1所述规则间运算公式包括数学运算符和QLExpress规则引擎。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据指标规则模型的商业汇票风控方法，其特征在于，S2.1所述指标间运算公式包括数学运算符和QLExpress规则引擎。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据指标规则模型的商业汇票风控方法，其特征在于，M2.3所述获取指标数据包括：当指标数量不超过10项时，为每个指标建立1个线程，采用多线程并行方式一次性获取参数；当指标数量超过10项时，按照每组10个指标进行分组，每次建立10个线程读取1组10个指标，采用分组读取方式分轮次获取参数；使用CountDownLatch方法对各个线程的执行结果进行汇总，等待所有线程全部执行完毕后再执行下一个步骤。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据指标规则模型的商业汇票风控方法，其特征在于，M2.2所述远程数据库包括SQL计算引擎、MapRedu
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据指标规则模型的商业汇票风控方法，其特征在于，历史风控模型可以作为S2.1所述指标使用。
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据指标规则模型的商业汇票风控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据指标规则模型的商业汇票风控方法，其特征在于，s2.1所述规则间运算公式包括数学运算符和qlexpress规则引擎。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据指标规则模型的商业汇票风控方法，其特征在于，s2.1所述指标间运算公式包括数学运算符和qlexpress规则引擎。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据指标规则模型的商业汇票风控方法，其特征在于，m2.3所述获取指标数据包括：当指标数量不超过10项时，为每个指标建立1个线程，采用多线...
【专利技术属性】
技术研发人员：魏建华，侯凯，胡自川，赵梓杰，
申请(专利权)人：深度山东数字科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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