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携程在线风控系统的架构解析和问题总结

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携程技术微分享
4.5

携程在线风控系统自 2011 年上线以来,随着携程业务的不断扩大,共经历了 3 次重大改版。日流量从百万级增加到现在的 10 亿级,平均每笔支付请求需要执行的风险判断从 50 条规则增加到现在的400+规则、5 个实时模型和3个准实时模型。经历 3 次大版本后,平均耗时从 600ms 逐步降低到了 150ms,降低了 80%。

本场 Chat 将分享携程在线风控系统的现有架构,及演进的过程中碰到的问题和对应的解决方案。


实录提要:

  • 携程的风控系统在逻辑上是如何切分的,和美团的因子=>规则=>场景类似吗?
  • 那规则的产出是 yes 或者 no,还是具体的风险分值?
  • 离线规则引擎的数据存储方式是什么?因子数据存储hive,还是HBase?
  • 机器学习模块和规则引擎模块是怎么做融合的?
  • 规则变更有质量保证流程吗,如何保障手抖搞错?
  • 有没有考虑规则对业务进行灰度?
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