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qniu
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携程是如何把大数据用于实时风控的

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  •   qniu · 2016-11-11 10:39:22 +08:00 · 2504 次点击
    这是一个创建于 2946 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    11 月 15 日(周二)晚 8 点,在斗鱼直播。报名戳这里: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MDI3MjA5MQ==&mid=2697265573&idx=1&sn=21a8b4bb741383ed22acf1a68c2c71a6&chksm=8376fe91b4017787a0f929b01968290c053afe65a4ad2b344c4f55ba1658c801b8503d8ea039&mpshare=1&scene=1&srcid=1111CR8mmoVDmVoBmMezB2oi&pass_ticket=GrN3ApiPKLBLUCaaxhFTb57AI0k64rlufcHG3leafl4%3D#rd

    作为国内 OTA 领头羊,携程每天都遭受着严酷的风险威胁,个人银行卡信息泄露、账号被盗用、营销活动被恶意刷单、恶意抢占资源……

    携程风控从零起步,经过五年的进化,目前已经有一套完整的风控体系,覆盖了事前、事中、事后的各个交易环节。

    目前实时风控部分,已经做到百毫秒级的响应,欺诈识别率超过 90%。异步流式处理引擎每天分析 20 亿条以上的交易数据、用户数据、行为数据,并做到了准实时(秒级)的给实时风控引擎提供决策数据。离线分析更是拥有强大的处理能力(超过 1000Core )。

    风控系统从 1.0 到现在的 3.0 ,也从基于“简单规则+DB ”,发展到目前的能支撑 10x 交易增长的智能化风控系统、基于规则引擎、实时模型计算、流式处理、 M/R 等技术打造的大数据风控基础设施,拥有实时和准实时的风险决策引擎、数据分析能力。

    在本次微分享中,你将会了解到:

    携程风控体系架构

    大数据在风控领域的应用

    携程 UBT 数据分析结果怎么用于实时风控

    基于海量交易数据准实时清洗风险画像

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