CN111160740A - 一种网约车风险控制系统及控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种网约车风险控制系统及控制方法，包括网关模块、规则引擎模块、名单模块、设备信息模块、解析模块和数据存储模块，所述网关模块鉴别连接的业务系统的合法性；所述规则引擎模块包括接入点和规则模块，所述接入点接收业务系统的用户数据，所述名单模块、设备信息模块和解析模块对接入的用户数据进行分析并得到分析结果数据；所述规则模块结合分析结果数据进行风险判断，然后将判断处理结果通过网关模块返回给业务系统；所述数据存储模块进行数据的保存。本发明通过进行事前业务分析、事中实时规则拦截、事后数据分析，及时发现及处置风险用户的欺诈行为，有效节约运营成本和保证业务顺利开展。
Description
技术领域
本发明涉及一种风险控制系统及控制方法，尤其涉及一种网约车风险控制系统及控制方法。
背景技术
随着互联网的高速发展，多数公司为了快速占领市场，获取更多的用户流量，从而给用户发放大量余额、优惠券等运营活动，来快速吸引大量用户。而这种优惠活动，如果没有专门的风险控制系统进行控制，就会被羊毛党、黑产等非法用户套取。优惠信息很难到达真正的用户手里，导致运营活动失利，耗费了大量运营成本，并且公司声誉受损。目前不同的技术领域有一些对应的风险控制系统，但针对网约车的风险控制，现有技术还没有完整的解决方法。为此，提供一种网约车风险控制系统及控制方法，是非常有必要的。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种网约车风险控制系统及控制方法，实现了对网约车风控系统建设、风险识别、非法用户的处置。
本发明为解决上述技术问题而采用的技术方案是提供一种网约车风险控制系统，包括网关模块、规则引擎模块、名单模块、设备信息模块、解析模块和数据存储模块，所述网关模块鉴别连接的业务系统的合法性，存储合法连接的业务系统的请求；所述规则引擎模块包括接入点和规则模块，所述接入点接收网关模块合法连接的业务系统的用户数据，所述名单模块和设备信息模块收集并存储用户设备相关信息，所述解析模块对接入的用户数据进行分析并得到分析结果数据；所述规则模块根据业务系统的请求匹配业务场景选择风控规则，并结合分析结果数据进行风险判断，然后将判断处理结果通过网关模块返回给业务系统；所述数据存储模块进行用户数据、分析结果数据和判断结果的保存。
进一步的，所述网关给合法的业务系统分配有业务代码，进行连接的业务系统提供的业务代码正确，则允许该业务系统接入，否则为非法请求，不允许接入；业务系统将请求发送到网关时进行加密，网关接收请求时进行解密；所述网关返回判断处理结果给业务系统时进行加密，业务系统接收判断处理结果时进行解密。
进一步的，所述接入点接收的用户数据包括乘客端的数据和司机端的数据，所述乘客端的数据包括注册、登录、发送短信、下订单、支付和修改个人资料的用户数据，所述司机端的数据包括注册、登录、接单、收车、发起支付和修改个人信息的用户数据。
进一步的，所述规则模块中根据不同的业务场景制定有风控规则，多个所述风控规则并发执行，所述风控规则运行的结果包括通过、拒绝和再验证，根据运行结果配置有应对策略；所述风控规则按照执行属性包括模拟规则、上线规则和下线规则，所述风控规则的执行属性为可更改属性，所述模拟规则运行但不拦截，所述上线规则运行且返回规则的运行结果，所述下线规则不生效。
进一步的，所述规则引擎模块还设有预警池，所述规则引擎模块对用户行为数据进行分析，如果用户行为或者订单数据触犯风控规则，则将该用户行为或者订单数据作为预警事件加入到预警池中，并对进入预警池的预警事件做出处置，处置结果包括放行、待定和拦截；用户数据分析无风险则放行，用户数据分析判断不出是否有风险则待定留作观察；用户数据分析有风险则拦截。
进一步的，所述名单模块对用户数据进行筛选得到的数据包括IP地址、设备型号、手机号码和邮箱地址；根据用户行为设定不同类型的名单，并设定名单的有效期和名单生效场景，然后存储到名单库中；所述名单包括黑名单、白名单和灰名单，所述黑名单记录的为风险用户信息，所述白名单记录的为内部测试用户信息，所述灰名单记录的为潜在风险用户信息。
进一步的，所述解析模块对筛选的IP地址和手机号码进行解析，确认IP地址和手机号的详细信息，包括归属地和国家；所述设备信息模块通过查询第三方服务获取设备详细信息。
本发明为解决上述技术问题而采用的另一技术方案是提供一种网约车风险控制方法，包括如下步骤：S1：通过网关连接到业务系统，并将业务系统的请求发送到规则引擎模块；S2：规则引擎模块的接入点连接到业务系统接收用户数据；S3：规则引擎模块查询名单模块，进行初步判断；S4：解析模块和设备信息模块，获取请求用户的IP地址、手机号和设备的详细信息；S5：规则引擎模块根据业务系统的请求，匹配业务场景选择风控规则，结合步骤S4中的信息，运行风控规则进行风险判断，然后将判断处理结果通过网关模块返回给业务系统；S6：将用户数据、分析结果数据和判断结果保存到数据存储模块；分析保存的数据并更新风控规则。
进一步的，所述步骤S3具体包括规则引擎模块判断业务系统的请求的用户是否在名单库中，若在名单库中，则判断所在的名单类型：在白名单中则直接放过，在黑名单则直接拦截；在灰名单则进行进一步判断。
进一步的，所述步骤S5中的判断处理结果包括对存在风险的用户的处罚策略，判断用户行为存在风险后，通过风险度高低匹配对应的处罚策略，所述处罚策略包括二次信息验证、拉入黑名单、冻结账户和拦截此次请求。
本发明对比现有技术有如下的有益效果：本发明提供的网约车风险控制系统及控制方法，通过预设的风控规则和对用户数据的分析，设置黑、白、灰名单和预警池，实现事前业务分析；通过风控规则对用户请求进行风险判断，实现事中实时规则拦截；通过用户数据、分析结果数据和判断结果的分析不断的更新风控规则，实现事后数据分析，从而及时发现及处置风险用户的欺诈、刷单、薅羊毛等行为，最终达到有效节约运营成本和保证业务顺利开展的目标。
附图说明
图1为本发明实施例中网约车风险控制系统架构图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的描述。
图1为本发明实施例中网约车风险控制系统结构示意图。
请参见图1，本发明实施例的网约车风险控制系统，包括网关模块、规则引擎模块、名单模块、设备信息模块、解析模块和数据存储模块，所述网关模块鉴别连接的业务系统的合法性，存储合法连接的业务系统的请求；所述规则引擎模块包括接入点和规则模块，所述接入点接收网关模块合法连接的业务系统的用户数据，所述名单模块和设备信息模块收集并存储用户设备相关信息，所述解析模块对接入的用户数据进行分析并得到分析结果数据；所述规则模块根据业务系统的请求匹配业务场景选择风控规则，并结合分析结果数据进行风险判断，然后将判断处理结果通过网关模块返回给业务系统；所述数据存储模块进行用户数据、分析结果数据和判断结果的保存。
优选的，本发明实施例的网约车风险控制系统，网关给合法的业务系统分配有业务代码，进行连接的业务系统提供的业务代码正确，则允许该业务系统接入，否则为非法请求，不允许接入；业务系统将请求发送到网关时进行加密，网关接收请求时进行解密；所述网关返回判断处理结果给业务系统时进行加密，业务系统接收判断处理结果时进行解密。保证数据传输安全，防篡改。
具体的，本发明实施例的网约车风险控制系统，接入点接收的用户数据包括乘客端的数据和司机端的数据，所述乘客端的数据包括注册、登录、发送短信、下订单、支付和修改个人资料的用户数据，所述司机端的数据包括注册、登录、接单、收车、发起支付和修改个人信息的用户数据。
具体的，本发明实施例的网约车风险控制系统，规则模块中根据不同的业务场景制定有风控规则，多个所述风控规则并发执行，所述风控规则运行的结果包括通过、拒绝和再验证，根据运行结果配置有应对策略；所述风控规则按照执行属性包括模拟规则、上线规则和下线规则，所述风控规则的执行属性为可更改属性，所述模拟规则运行但不拦截，所述上线规则运行且返回规则的运行结果，所述下线规则不生效。风控规则是根据业务场景提前制定的，如单手机号10分钟内最多只能发送30条短信。风控规则分优先级，优先级高的处罚相对比较严。风控规则是由条件组成，支持AND、OR多条件配置。条件是简单事件的计算维度，比如a>3。条件可以是属性、扩展属性、指标、函数。属性是业务系统直接传过来的参数名称，也可以是转换后的内部的参数名称，规则累积里面可以直接用这个参数。指标是根据一定的统计维度制定的累积，如单设备单日登录次数，就是一个指标。扩展属性是指经过规则引擎一定的逻辑处理清洗出来的参数名称，比如业务系统给过来参数IP，是223.104.212.182，业务规则要对IP前三段进行限制，业务数据过来时，需要清洗出IP前三段的参数，223.104.212。函数是经过一定的逻辑运算得出的结果，如加、减、乘、除。
本发明实施例的网约车风险控制系统，规则引擎模块还设有预警池，所述规则引擎模块对用户行为数据进行分析，如果用户行为或者订单数据触犯风控规则，则将该用户行为或者订单数据作为预警事件加入到预警池中，并对进入预警池的预警事件做出处置，处置结果包括放行、待定和拦截；用户数据分析无风险则放行，用户数据分析判断不出是否有风险则待定留作观察；用户数据分析有风险则拦截。
本发明实施例的网约车风险控制系统，名单模块对用户数据进行筛选得到的数据包括IP地址、设备型号、手机号码和邮箱地址；根据用户行为设定不同类型的名单，并设定名单的有效期和名单生效场景，然后存储到名单库中；所述名单包括黑名单、白名单和灰名单，所述黑名单记录的为风险用户信息，所述白名单记录的为内部测试用户信息，所述灰名单记录的为潜在风险用户信息。黑名单，系统识别出的风险用户信息入黑名单，命中黑名单直接拒绝此次用户行为；白名单，内部用户信息，如一些业务场景，测试人员验证时可能会命中很多拦截规则，这时可把测试人员信息录入短期白名单，规则引擎运行命中规则时直接放过；灰名单，规则引擎配置相应灰名单规则，识别出有潜在风险的用户自动入灰名单库。举行运营活动时，可设置灰名单用户不参加优惠活动，或者此类型用户不发放优惠；如注册拉新发券，如果新注册用户信息在灰名单中，可不发券。名单模块中的黑白灰名单可进行增、删、改、查操作，对添加到黑名单中的司机不能登录APP、不能进行出车；对添加到黑名单中的乘客不能登录APP、不能进行下单操作、不能领取优惠券。白名单用户不受风控规则的管控，任何触碰风控规则的行为都默认通过。解析模块对IP地址和手机号码进行解析，确认IP地址和手机号的详细信息，包括归属地和国家；设备信息模块通过查询第三方服务获取设备信息。
优选的，本发明实施例的网约车风险控制系统，还设置有案件库，欺诈案件或特定的团伙作案进入案件库，方便后续进行数据分析，优化规则，提高风控准确率。还设置有综合查询，可对用户行为及订单数据进行查询，根据业务需求，针对乘客信息和司机信息设置不同的查询界面及检索关键字，如手机号，ID号，时间等进行查询。
本发明实施例的网约车风险控制控制方法，包括如下步骤：
S1：通过网关连接到业务系统，并将业务系统的请求发送到规则引擎模块；
S2：规则引擎模块的接入点连接到业务系统接收用户数据；
S3：规则引擎模块查询名单模块，进行初步判断：判断业务系统的请求的用户是否在名单库中，若在名单库中，则判断所在的名单类型：在白名单中则直接放过，在黑名单则直接拦截；在灰名单则进行进一步判断；
S4：解析模块和设备信息模块，获取请求用户的IP地址、手机号和设备的详细信息；
S5：规则引擎模块根据业务系统的请求，匹配业务场景选择风控规则，结合步骤S4中的信息，运行风控规则进行风险判断，然后将判断处理结果通过网关模块返回给业务系统；判断处理结果包括对存在风险的用户的处罚策略，判断用户行为存在风险后，通过风险度高低匹配对应的处罚策略，所述处罚策略包括二次信息验证、拉入黑名单、冻结账户和拦截此次请求；
S6：将用户数据、分析结果数据和判断结果保存到数据存储模块；分析保存的数据并更新风控规则。
综上所述，本发明提供的网约车风险控制系统及控制方法，通过预设的风控规则和对用户数据的分析，设置黑、白、灰名单和预警池，实现事前业务分析；通过风控规则对用户请求进行风险判断，实现事中实时规则拦截；通过用户数据、分析结果数据和判断结果的分析不断的更新风控规则，实现事后数据分析，从而及时发现及处置风险用户的欺诈、刷单、薅羊毛等行为，最终达到有效节约运营成本和保证业务顺利开展的目标。
虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然其并非用以限定本发明，任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的修改和完善，因此本发明的保护范围当以权利要求书所界定的为准。
Claims (10)
1.一种网约车风险控制系统，其特征在于，包括网关模块、规则引擎模块、名单模块、设备信息模块、解析模块和数据存储模块，所述网关模块鉴别连接的业务系统的合法性，存储合法连接的业务系统的请求；所述规则引擎模块包括接入点和规则模块，所述接入点接收网关模块合法连接的业务系统的用户数据，所述名单模块和设备信息模块收集并存储用户设备相关信息，所述解析模块对接入的用户数据进行分析并得到分析结果数据；所述规则模块根据业务系统的请求匹配业务场景选择风控规则，并结合分析结果数据进行风险判断，然后将判断处理结果通过网关模块返回给业务系统；所述数据存储模块进行用户数据、分析结果数据和判断结果的保存。
2.如权利要求1所述的网约车风险控制系统，其特征在于，所述网关给合法的业务系统分配有业务代码，进行连接的业务系统提供的业务代码正确，则允许该业务系统接入，否则为非法请求，不允许接入；业务系统将请求发送到网关时进行加密，网关接收请求时进行解密；所述网关返回判断处理结果给业务系统时进行加密，业务系统接收判断处理结果时进行解密。
3.如权利要求1所述的网约车风险控制系统，其特征在于，所述接入点接收的用户数据包括乘客端的数据和司机端的数据，所述乘客端的数据包括注册、登录、发送短信、下订单、支付和修改个人资料的用户数据，所述司机端的数据包括注册、登录、接单、收车、发起支付和修改个人信息的用户数据。
4.如权利要求1所述的网约车风险控制系统，其特征在于，所述规则模块中根据不同的业务场景制定有风控规则，多个所述风控规则并发执行，所述风控规则运行的结果包括通过、拒绝和再验证，根据运行结果配置有应对策略；所述风控规则按照执行属性包括模拟规则、上线规则和下线规则，所述风控规则的执行属性为可更改属性，所述模拟规则运行但不拦截，所述上线规则运行且返回规则的运行结果，所述下线规则不生效。
5.如权利要求1所述的网约车风险控制系统，其特征在于，所述规则引擎模块还设有预警池，所述规则引擎模块对用户行为数据进行分析，如果用户行为或者订单数据触犯风控规则，则将该用户行为或者订单数据作为预警事件加入到预警池中，并对进入预警池的预警事件做出处置，处置结果包括放行、待定和拦截；用户数据分析无风险则放行，用户数据分析判断不出是否有风险则待定留作观察；用户数据分析有风险则拦截。
6.如权利要求1所述的网约车风险控制系统，其特征在于，所述名单模块对用户数据进行筛选得到的数据包括IP地址、设备型号、手机号码和邮箱地址；根据用户行为设定不同类型的名单，并设定名单的有效期和名单生效场景，然后存储到名单库中；所述名单包括黑名单、白名单和灰名单，所述黑名单记录的为风险用户信息，所述白名单记录的为内部测试用户信息，所述灰名单记录的为潜在风险用户信息。
7.如权利要求6所述的网约车风险控制系统，其特征在于，所述解析模块对筛选的IP地址和手机号码进行解析，确认IP地址和手机号的详细信息，包括归属地和国家；所述设备信息模块通过查询第三方服务获取设备详细信息。
8.一种网约车风险控制方法，其特征在于，采用权利要求1-7任一项所述的网约车风险控制系统，包括如下步骤：
S1：通过网关连接到业务系统，并将业务系统的请求发送到规则引擎模块；
S2：规则引擎模块的接入点连接到业务系统接收用户数据；
S3：规则引擎模块查询名单模块，进行初步判断；
S4：解析模块和设备信息模块，获取请求用户的IP地址、手机号和设备的详细信息；
S5：规则引擎模块根据业务系统的请求，匹配业务场景选择风控规则，结合步骤S4中的信息，运行风控规则进行风险判断，然后将判断处理结果通过网关模块返回给业务系统；
S6：将用户数据、分析结果数据和判断结果保存到数据存储模块；分析保存的数据并更新风控规则。
9.如权利要求8所述的网约车风险控制系统，其特征在于，所述步骤S3具体包括规则引擎模块判断业务系统的请求的用户是否在名单库中，若在名单库中，则判断所在的名单类型：在白名单中则直接放过，在黑名单则直接拦截；在灰名单则进行进一步判断。
10.如权利要求8所述的网约车风险控制系统，其特征在于，所述步骤S5中的判断处理结果包括对存在风险的用户的处罚策略，判断用户行为存在风险后，通过风险度高低匹配对应的处罚策略，所述处罚策略包括二次信息验证、拉入黑名单、冻结账户和拦截此次请求。
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