光大信用卡实时反欺诈系统

基本信息

案例ID:226821

技术顾问:隋文磊 - 10年经验 - 赛仕软件(北京)有限公司

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项目名称:光大信用卡实时反欺诈系统

所属行业:金融 - P2P

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案例介绍

1.信用卡实时反欺诈平台: 基于微服务架构,利用Spring Cloud Gateway 构建网关服务,其作为整个平台的入口,发挥着至关重要的作用。通过配置 Gateway,依据业务规则对不同类型的请求进行精准路由,借助 Nacos 的服务发现功能,它能实时获取各微服务的地址信息,将请求准确无误地分发到对应的微服务实例,确保业务流程顺畅流转。在保障系统安全性方面,我借助多种技术手段实现全面的鉴权机制。利用 Spring Security 结合 JWT(JSON Web Token)技术,对请求进行身份验证,验证通过后,Gateway 会依据 Nacos 中配置的权限规则,进一步校验请求是否有权限访问相应的微服务资源,以此保障系统资源的安全访问。针对高并发场景,我引入 Sentinel 来实现有效的限流操作。在 Gateway 中集成 Sentinel,为不同的接口和微服务设定合理的流量阈值。当请求流量超过设定阈值时,Sentinel 会按照预设策略对请求进行处理,如直接拒绝、排队等待或降级处理,确保系统在高负载下仍能稳定运行,避免因流量过大导致系统崩溃。在微服务间的通信层面,Feign 发挥了关键作用。它基于 Spring Cloud OpenFeign 实现声明式的 HTTP 客户端调用,极大地简化了微服务之间的调用方式。
2.交易引擎服务:基于socket通信技术,制定通信协议,采用多线程技术提高交易模块的并发性,建立完善的服务监控机制,监控常用的交易指标数据,完善运维报警机制,成功应对每日高达百万级的交易请求,保障系统稳定运行。
3.自研规则引擎服务:为提高规则引擎的响应速度,基于 Drools 规则引擎基础上自研了规则扩展功能,实现灵活规则定制与实时计算。通过分布式架构,提高规则引擎的计算力并根据交易数据实时匹配规则,及时发现潜在欺诈风险并触发预警,有效提升欺诈检测的时效性与准确性,大大提高了欺诈识别准确率。
4.自研特征变量平台:利用 SAS,redis等技术来解决实时计算,实现数据的高效流转与处理,提升模型运算效率与准确性,使模型训练时间缩短 40%,为反欺诈决策提供有力支持。
5.反欺诈后台管理 : 为业务部门构建了集告警审查、欺诈处理、资金常管理和报表功能于一体的综合性平台。

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