CN111538875B - 业务指标采集方法、装置及风控设备 - Google Patents

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Abstract

本说明书一个或多个实施例公开了一种业务指标采集方法、装置及风控设备,用以解决现有风控系统中对业务指标的采集成本较高、且适用性较窄的问题。所述方法包括:接收客户端发送的针对目标业务的风控数据查询请求,所述风控数据查询请求包括所述目标业务的业务标识信息及第一风控维度。基于所述风控指标查询请求,从指定存储器中获取所述业务标识信息对应的、且与所述风控维度相匹配的第一风控数据,所述指定存储器中存储有各业务标识信息与风控数据之间的对应关系。所述风控数据由所述风控设备预先采集业务数据、并按照预设风控维度对所述业务数据进行风控处理后得到。将所述第一风控数据发送至所述客户端。

Description

业务指标采集方法、装置及风控设备
技术领域
本说明书涉及风险控制技术领域,尤其涉及一种业务指标采集方法、装置及风控设备。
背景技术
在业务指标监控方面,现有方案大多采用的是日志监控平台或者是开源体系,如Prometheus+Grafana。针对这两种方案,日常实践中会遇到以下问题:(1)合作伙伴或者商业客户没有日志监控平台,且部署日志监控平台成本较高;(2)使用开源体系的解决方案依赖于客户本身部署运维的能力,对客户本身的能力要求较高,因此不适用于不具有部署运维能力的一般性用户。
可见,现有方案无论是使用日志监控平台还是使用开源体系,都要求客户在使用时部署配套的监控系统,不仅部署成本高、要求客户具备一定的部署运维能力,且由于客户部署环境中监控系统的差异会导致业务指标监控结果受到影响,从而使监控结果的准确性降低。
发明内容
一方面,本说明书一个或多个实施例提供一种业务指标采集方法,应用于风控设备,包括:接收客户端发送的针对目标业务的风控数据查询请求,所述风控数据查询请求包括所述目标业务的业务标识信息及第一风控维度。基于所述风控指标查询请求,从指定存储器中获取所述业务标识信息对应的、且与所述风控维度相匹配的第一风控数据,所述指定存储器中存储有各业务标识信息与风控数据之间的对应关系。所述风控数据由所述风控设备预先采集业务数据、并按照预设风控维度对所述业务数据进行风控处理后得到。将所述第一风控数据发送至所述客户端。
另一方面,本说明书一个或多个实施例提供一种业务指标采集装置,应用于风控设备,包括:接收模块,接收客户端发送的针对目标业务的风控数据查询请求,所述风控数据查询请求包括所述目标业务的业务标识信息及第一风控维度。获取模块,基于所述风控指标查询请求,从指定存储器中获取所述业务标识信息对应的、且与所述风控维度相匹配的第一风控数据,所述指定存储器中存储有各业务标识信息与风控数据之间的对应关系。所述风控数据由所述风控设备预先采集业务数据、并按照预设风控维度对所述业务数据进行风控处理后得到。发送模块,将所述第一风控数据发送至所述客户端。
再一方面,本说明书一个或多个实施例提供一种风控设备,包括:指令响应组件,接收客户端发送的针对目标业务的风控数据查询请求,将所述风控数据查询请求发送至数据查询组件,所述风控数据查询请求包括所述目标业务的业务标识信息及第一风控维度。所述数据查询组件,基于所述风控指标查询请求,从指定存储器中获取所述业务标识信息对应的、且与所述风控维度相匹配的第一风控数据,所述指定存储器中存储有各业务标识信息与风控数据之间的对应关系,所述风控数据由所述风控设备预先采集业务数据、并按照预设风控维度对所述业务数据进行风控处理后得到。将所述第一风控数据发送至所述客户端。
再一方面,本说明书一个或多个实施例提供一种风控系统,包括风控设备和指定存储器,其中:所述风控设备,接收客户端发送的针对目标业务的风控数据查询请求,所述风控数据查询请求包括所述目标业务的业务标识信息及第一风控维度。将所述风控指标查询请求发送至所述指定存储器。所述指定存储器,基于所述风控指标查询请求,将所述业务标识信息对应的、且与所述风控维度相匹配的第一风控数据发送至所述风控设备,所述指定存储器中存储有各业务标识信息与风控数据之间的对应关系。所述风控数据由所述风控设备预先采集业务数据、并按照预设风控维度对所述业务数据进行风控处理后得到。所述风控设备,将获取到的所述第一风控数据发送至所述客户端。
再一方面,本说明书一个或多个实施例提供一种风控设备,包括:处理器;以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器,所述可执行指令在被执行时使所述处理器:接收客户端发送的针对目标业务的风控数据查询请求,所述风控数据查询请求包括所述目标业务的业务标识信息及第一风控维度。基于所述风控指标查询请求,从指定存储器中获取所述业务标识信息对应的、且与所述风控维度相匹配的第一风控数据,所述指定存储器中存储有各业务标识信息与风控数据之间的对应关系。所述风控数据由所述风控设备预先采集业务数据、并按照预设风控维度对所述业务数据进行风控处理后得到。将所述第一风控数据发送至所述客户端。
再一方面,本说明书一个或多个实施例提供一种存储介质,用于存储计算机可执行指令,所述可执行指令在被执行时实现以下流程:接收客户端发送的针对目标业务的风控数据查询请求,所述风控数据查询请求包括所述目标业务的业务标识信息及第一风控维度。基于所述风控指标查询请求,从指定存储器中获取所述业务标识信息对应的、且与所述风控维度相匹配的第一风控数据,所述指定存储器中存储有各业务标识信息与风控数据之间的对应关系。所述风控数据由所述风控设备预先采集业务数据、并按照预设风控维度对所述业务数据进行风控处理后得到。将所述第一风控数据发送至所述客户端。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本说明书一个或多个实施例中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本说明书一实施例的一种业务指标采集方法的示意性流程图;
图2是根据本说明书一实施例的一种风控设备的示意性框图;
图3是根据本说明书另一实施例的一种业务指标采集方法的示意性流程图;
图4是根据本说明书一实施例的一种业务指标采集装置的示意性框图;
图5是根据本说明书一实施例的一种风控系统的示意性框图;
图6是根据本说明书另一实施例的一种风控设备的示意性框图;
具体实施方式
本说明书一个或多个实施例提供一种业务指标采集方法、装置及风控设备,用以解决现有风控系统中对业务指标的采集成本较高、且适用性较窄的问题。
为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书一个或多个实施例中的技术方案,下面将结合本说明书一个或多个实施例中的附图,对本说明书一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本说明书一个或多个实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本说明书一个或多个实施例保护的范围。
图1是根据本说明书一实施例的一种业务指标采集方法的示意性流程图,如图1所示,该方法应用于风控设备,包括:
S102,接收客户端发送的针对目标业务的风控数据查询请求,该风控数据查询请求包括目标业务的业务标识信息及第一风控维度。
其中,客户端发送的风控数据查询请求用于请求查询目标业务的风控数据。业务标识信息可包括目标业务的业务类型、业务名称等能够唯一确定目标业务的信息。
风控维度如时间维度,第一风控维度如指定时长的时间维度。例如,若第一风控维度为最近一周的时间维度,则客户端发送的风控数据查询请求用于请求查询目标业务在最近一周内的风控数据。
S104,基于风控指标查询请求,从指定存储器中获取业务标识信息对应的、且与风控维度相匹配的第一风控数据。
其中,指定存储器中存储有各业务标识信息与风控数据之间的对应关系。风控数据由风控设备预先采集业务数据、并按照预设风控维度对业务数据进行风控处理后得到。
S106,将第一风控数据发送至客户端。
本实施例中,客户端接收到的第一风控数据是由风控设备预先对采集到的目标业务的业务数据进行风控处理后得到的数据,即风控结果数据。也就是说,客户端通过发送针对目标业务的风控数据查询请求,即可获取到针对目标业务的风控结果数据,而无需用户参与手动操作。
因此,采用本说明书一个或多个实施例的技术方案,使风控设备能够预先采集目标业务的业务数据、并对采集的业务数据进行风控处理后得到风控数据存储至指定数据库,进而在客户端发送针对目标业务的风控数据查询请求后,通过从指定存储器中获取预先存储的风控数据提供给客户端,使得无需部署配套的监控平台即可实现业务指标的风险监控,实现了风控设备中内聚的业务指标采集能力。并且,由于无需部署配套的监控平台,因此业务指标的采集不依赖于用户的部署运维能力,避免造成不同环境下监控平台的部署差异情况,很大程度上提升了业务指标监控结果的准确性。
在一个实施例中,接收客户端发送的针对目标业务的风控数据查询请求之前,需采集目标业务的业务数据,并将业务数据对应的风控数据存储至指定存储器。具体的,可按照如下步骤存储风控数据:
步骤A1、当接收到客户端发送的针对目标业务的风控请求时,确定目标业务对应的风控指标。
其中,风控请求可以是任意能够触发业务风险控制的请求,如客户端发起风控咨询时,即认为客户端发起了风控请求。
业务指标即能够反映出目标业务运行状态的数据,风控指标可为业务指标中的一种或多种,其指的是对目标业务进行风险防控时所针对的业务指标。风控指标可由有权限的相关用户(如数据管理员)预先设置,如单次操作的累积、当前是否是操作的状态、指定时段内操作出现次数等。
在一个实施例中,风控指标可预选存储在风控设备中,如与对应业务的业务标识信息关联存储在风控设备的数据缓存组件中。当需要确定目标业务对应的风控指标时,可从数据缓存组件中查询目标业务的业务标识信息所对应的风控指标。
在一个实施例中,确定目标业务对应的风控指标后,可将确定的风控指标展示给客户端,以使客户端确认风控指标是否正确。若正确,则继续执行步骤A2。
步骤A2、采集风控指标对应的业务数据。
由于步骤A1中已经确定了目标业务对应的风控指标,因此在步骤A2中,只需采集风控指标对应的业务数据即可。例如,对于业务指标A,若目标业务运行过程中产生了业务指标A对应的业务数据,且业务指标A属于风控指标,则风控设备就会采集目标业务运行过程中所产生的业务指标A对应的业务数据。
步骤A3、按照预设风控维度对业务数据进行风控处理,得到目标业务对应的第二风控数据;第二风控数据包括第一风控数据。
在一个实施例中,预设风控维度可为指定时长的时间维度。
在一个实施例中,预设风控维度为预设聚合维度,风控处理可以是数据聚合处理。基于此,在执行步骤A3时,可按照预设聚合维度对业务数据进行聚合,从而得到目标业务对应的第二风控数据。假设预设聚合维度为指定时长的时间维度,则聚合处理时,需对指定时长内的业务数据进行聚合。
步骤A4、将第二风控数据上报至指定存储器进行存储。
经过上述步骤A1-A4,目标业务对应的风控数据就会被风控设备上报至指定存储器中进行存储。这样,当客户端发出针对目标业务的风控数据查询请求时,风控设备即可从指定存储器中获取与客户端所请求的风控数据,并反馈至客户端。对于客户端用户而言,其获取到的即为目标业务的风控数据(即进行聚合之后的数据),而并非零散的各时间点处的业务数据,整个业务指标采集过程对用户而言不可见,因此用户体验也会更好更方便,且客户端对外输出的成本也会大大降低。
在一个实施例中,采集风控指标对应的业务数据(即执行步骤A2)之后,可先在风控设备中缓存风控指标对应的业务数据;当缓存的业务数据达到预设条件时,再将缓存的业务数据上报至指定存储器,由指定存储器对业务数据进行持久化存储。
其中,预设条件可包括:业务数据的数据量达到预设阈值、业务数据的缓存时长达到预设时长等。
例如,采集到的业务数据先存储在风控设备的缓存组件中,当缓存组件中的数据存满时,风控设备就会将缓存组件中的业务数据一并上报至指定存储器。之后采集的业务数据继续缓存至缓存组件,直到缓存组件中的数据存满时一并上报,以此循环。
再例如,预设时长为5分钟。采集到的业务数据先存储在风控设备的缓存组件中,风控设备每隔5分钟从缓存组件中拉取一次业务数据,并将拉取到的业务数据上报至指定存储器。之后采集的业务数据继续缓存至缓存组件,直到距离上一次数据上报的时长达到5分钟时再次上报,以此循环。
本实施例中,通过将采集到的业务数据先缓存在风控设备本地,在缓存的业务数据达到预设条件时,再将多次缓存的业务数据一并上报至指定存储器,减少了风控设备的数据上报次数,从而减轻风控设备的数据执行压力。
基于上述实施例,将缓存的多个业务数据上报至指定存储器,并由指定存储器进行持久化存储之后,可按照预设频率从指定存储器中获取待处理的业务数据,进而按照预设风控维度对待处理的业务数据进行风控处理。其中,待处理的业务数据为指定存储器中未被进行风控处理的业务数据。
可见,若按照预设频率从指定存储器中获取业务数据进行风控处理,则可一次性获取多个业务数据同时进行风控处理,从而使风控处理所针对的业务数据的时间范围更大,加速了大时间范围的数据查询。
图2是根据本说明书一实施例的一种风控设备的示意性框图,如图2所示,风控设备包括指令响应组件210、数据查询组件220、数据采集组件230、风控处理组件240、数据上报组件250及数据缓存组件260。
其中,指令响应组件210,接收客户端发送的针对目标业务的风控数据查询请求,将风控数据查询请求发送至数据查询组件;风控数据查询请求包括目标业务的业务标识信息及第一风控维度。
数据查询组件220,基于风控指标查询请求,从指定存储器中获取业务标识信息对应的、且与风控维度相匹配的第一风控数据;指定存储器中存储有各业务标识信息与风控数据之间的对应关系;风控数据由风控设备预先采集业务数据、并按照预设风控维度对业务数据进行风控处理后得到;将第一风控数据发送至客户端。
在一个实施例中,指令响应组件210,接收客户端发送的针对目标业务的风控请求,将风控请求发送至数据采集组件;
数据采集组件230,基于风控请求,确定目标业务对应的风控指标;采集风控指标对应的业务数据;将采集的业务数据发送至风控处理组件240;
风控处理组件240,按照预设风控维度对业务数据进行风控处理,得到目标业务对应的第二风控数据;将第二风控数据发送至数据上报组件250;第二风控数据包括第一风控数据;将第二风控数据写入指定存储器进行存储。
在一个实施例中,数据缓存组件260,缓存风控指标对应的业务数据;当缓存的业务数据达到预设条件时,将缓存的业务数据发送至数据上报组件;其中,预设条件包括以下至少一项:业务数据的数据量达到预设阈值;业务数据的缓存时长达到预设时长;
数据上报组件250,将业务数据上报至指定存储器;指定存储器用于对业务数据进行持久化存储。
在一个实施例中,风控处理组件240,按照预设频率从指定存储器中获取待处理的业务数据;按照预设风控维度,对待处理的业务数据进行风控处理。
需要说明的是,在实际应用场景中,根据接收指令的不同,指令响应组件210可以设置为不同的组件,并和其它组件集成为一个组件。可选的,若用于接收风控数据查询请求,则指令响应组件可以和数据查询组件220集成为一个组件,相当于数据查询组件220具有接收风控数据查询请求以及查询风控数据的功能。若用于接收风控请求,则指令响应组件可以和数据采集组件230集成为一个组件,相当于数据采集组件230具有接收风控请求以及采集业务数据的功能。当然,也可设置一个专门的指令响应组件210,用于接收风控数据查询请求及风控请求。
基于图2所示的风控设备的组件结构,图3示出了一具体实施例中一种业务指标采集方法的示意性流程图。如图3所示,包括以下步骤:
步骤1、客户端发出针对目标业务的风控咨询。
步骤1.1、数据采集组件基于风控咨询,从数据缓存组件中查询目标业务对应的风控指标。
本实施例中,数据采集组件具有采集业务数据的功能及接收风控咨询类请求的功能。
步骤1.2、数据缓存组件向数据采集组件返回风控指标。
步骤1.3、数据采集组件将风控指标反馈至客户端。
上述步骤1至1.3,风控设备完成了客户端的风控咨询。
步骤2、数据采集组件采集风控指标对应的业务数据,并发送至数据缓存组件。
步骤2.1、数据缓存组件缓存业务数据。
步骤2.2、数据上报组件定时从数据缓存组件中获取业务数据。
步骤2.3、数据缓存组件向数据上报组件返回业务数据。
步骤2.4、数据上报组件将定时获取到的业务数据上报至指定存储器,由指定存储器对业务数据进行持久化存储。
上述步骤2至2.4,风控设备完成了定时触发业务数据上报,以及定时将业务数据上报至指定存储器进行存储。
步骤3、风控处理组件按预设频率从指定存储器中获取待处理的业务数据。
步骤3.1、指定存储器将待处理的业务数据返回至风控处理组件。
步骤3.2、风控处理组件按时间维度对待处理的业务数据进行聚合处理。
例如,时间维度为每天,则风控处理组件对业务数据进行聚合处理时,可将每天的业务数据进行统计整合,得到聚合处理后的风控数据。
步骤3.3、风控处理组件将聚合后的数据写入指定存储器。
步骤4、客户端发出针对目标业务的风控数据查询请求。
其中,风控数据查询请求包括目标业务的业务标识信息及聚合维度。
步骤4.1、数据查询组件基于风控数据查询请求,从指定存储器中查询风控数据。
该步骤中,从指定存储器中查询的风控数据需与风控数据查询请求中携带的聚合维度相匹配。例如,聚合维度为昨天全天的时间维度,则数据查询组件查询时,需查询指定存储中存储的目标业务在昨天全天的风控数据,即对昨天全天的业务数据进行聚合后得到的数据。
步骤4.2、指定存储器向数据查询组件返回风控数据。
步骤4.3、数据查询组件将查询到的风控数据返回至客户端。
本实施例中,风控设备还可设置有业务大盘,数据查询组件查询到风控数据后,可在业务大盘上显示风控数据,从而使用户通过业务大盘即可查看相关风控数据。
上述步骤3至4.3,风控设备完成了对风控数据的查询,以及将查询到的风控数据通过业务大盘展示给用户的步骤。
由上述实施例可看出,基于风控设备的内部组件结构,使风控设备能够预先采集目标业务的业务数据、并对采集的业务数据进行风控处理后得到风控数据存储至指定数据库,进而在客户端发送针对目标业务的风控数据查询请求后,通过从指定存储器中获取预先存储的风控数据提供给客户端,使得无需部署配套的监控平台即可实现业务指标的风险监控,实现了风控设备中内聚的业务指标采集能力。并且,由于无需部署配套的监控平台,因此业务指标的采集不依赖于用户的部署运维能力,避免造成不同环境下监控平台的部署差异情况,很大程度上提升了业务指标监控结果的准确性。
综上,已经对本主题的特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作可以按照不同的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序,以实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理可以是有利的。
以上为本说明书一个或多个实施例提供的业务指标采集方法,基于同样的思路,本说明书一个或多个实施例还提供一种业务指标采集装置。
图4是根据本说明书一实施例的一种业务指标采集装置的示意性框图,如图4所示,该装置应用于风控设备,包括:
接收模块410,接收客户端发送的针对目标业务的风控数据查询请求;所述风控数据查询请求包括所述目标业务的业务标识信息及第一风控维度;
获取模块420,基于所述风控指标查询请求,从指定存储器中获取所述业务标识信息对应的、且与所述风控维度相匹配的第一风控数据;所述指定存储器中存储有各业务标识信息与风控数据之间的对应关系;所述风控数据由所述风控设备预先采集业务数据、并按照预设风控维度对所述业务数据进行风控处理后得到;
发送模块430,将所述第一风控数据发送至所述客户端。
在一个实施例中,所述装置还包括:
确定模块,在所述接收客户端发送的针对目标业务的风控数据查询请求之前,当接收到所述客户端发送的针对所述目标业务的风控请求时,确定所述目标业务对应的风控指标;
采集模块,采集所述风控指标对应的业务数据;
风控处理模块,按照所述预设风控维度对所述业务数据进行风控处理,得到所述目标业务对应的第二风控数据;所述第二风控数据包括所述第一风控数据;
存储模块,将所述第二风控数据写入所述指定存储器进行存储。
在一个实施例中,所述装置还包括:
缓存模块,在所述采集所述风控指标对应的业务数据之后,在所述风控设备中缓存所述风控指标对应的所述业务数据;
上报模块,当缓存的所述业务数据达到预设条件时,将缓存的所述业务数据上报至所述指定存储器;所述指定存储器用于对所述业务数据进行持久化存储;
其中,所述预设条件包括以下至少一项:所述业务数据的数据量达到预设阈值;所述业务数据的缓存时长达到预设时长。
在一个实施例中,所述风控处理模块包括:
获取单元,按照预设频率从所述指定存储器中获取待处理的所述业务数据;
风控处理单元,按照所述预设风控维度,对所述待处理的所述业务数据进行风控处理。
在一个实施例中,所述预设风控维度包括预设聚合维度;
所述风控处理模块包括:
聚合单元,按照所述预设聚合维度将所述业务数据进行聚合,得到所述目标业务对应的所述第二风控数据。
在一个实施例中,所述预设风控维度包括指定时长的时间维度。
本领域的技术人员应可理解,上述业务指标采集装置能够用来实现前文所述的业务指标采集方法,其中的细节描述应与前文方法部分描述类似,为避免繁琐,此处不另赘述。
采用本说明书一个或多个实施例的装置,使风控设备能够预先采集目标业务的业务数据、并对采集的业务数据进行风控处理后得到风控数据存储至指定数据库,进而在客户端发送针对目标业务的风控数据查询请求后,通过从指定存储器中获取预先存储的风控数据提供给客户端,使得无需部署配套的监控平台即可实现业务指标的风险监控,实现了风控设备中内聚的业务指标采集能力。并且,由于无需部署配套的监控平台,因此业务指标的采集不依赖于用户的部署运维能力,避免造成不同环境下监控平台的部署差异情况,很大程度上提升了业务指标监控结果的准确性。
基于同样的思路,本说明书一个或多个实施例还提供一种风控系统。如图5所示,风控系统包括风控设备510和指定存储器520,其中:
所述风控设备510,接收客户端发送的针对目标业务的风控数据查询请求;所述风控数据查询请求包括所述目标业务的业务标识信息及第一风控维度;将所述风控指标查询请求发送至所述指定存储器520;
所述指定存储器520,基于所述风控指标查询请求,将所述业务标识信息对应的、且与所述风控维度相匹配的第一风控数据发送至所述风控设备510;所述指定存储器中存储有各业务标识信息与风控数据之间的对应关系;所述风控数据由所述风控设备510预先采集业务数据、并按照预设风控维度对所述业务数据进行风控处理后得到;
所述风控设备510,将获取到的所述第一风控数据发送至所述客户端。
基于同样的思路,本说明书一个或多个实施例还提供一种风控设备,如图6所示。风控设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异,可以包括一个或一个以上的处理器601和存储器602,存储器602中可以存储有一个或一个以上存储应用程序或数据。其中,存储器602可以是短暂存储或持久存储。存储在存储器602的应用程序可以包括一个或一个以上模块(图示未示出),每个模块可以包括对风控设备中的一系列计算机可执行指令。更进一步地,处理器601可以设置为与存储器602通信,在风控设备上执行存储器602中的一系列计算机可执行指令。风控设备还可以包括一个或一个以上电源603,一个或一个以上有线或无线网络接口604,一个或一个以上输入输出接口605,一个或一个以上键盘606。
具体在本实施例中,风控设备包括有存储器,以及一个或一个以上的程序,其中一个或者一个以上程序存储于存储器中,且一个或者一个以上程序可以包括一个或一个以上模块,且每个模块可以包括对风控设备中的一系列计算机可执行指令,且经配置以由一个或者一个以上处理器执行该一个或者一个以上程序包含用于进行以下计算机可执行指令:
接收客户端发送的针对目标业务的风控数据查询请求;所述风控数据查询请求包括所述目标业务的业务标识信息及第一风控维度;
基于所述风控指标查询请求,从指定存储器中获取所述业务标识信息对应的、且与所述风控维度相匹配的第一风控数据;所述指定存储器中存储有各业务标识信息与风控数据之间的对应关系;所述风控数据由所述风控设备预先采集业务数据、并按照预设风控维度对所述业务数据进行风控处理后得到;
将所述第一风控数据发送至所述客户端。
可选地,计算机可执行指令在被执行时,还可以使所述处理器:
所述接收客户端发送的针对目标业务的风控数据查询请求之前,当接收到所述客户端发送的针对所述目标业务的风控请求时,确定所述目标业务对应的风控指标;
采集所述风控指标对应的业务数据;
按照所述预设风控维度对所述业务数据进行风控处理,得到所述目标业务对应的第二风控数据;所述第二风控数据包括所述第一风控数据;
将所述第二风控数据上报至所述指定存储器进行存储。
可选地,计算机可执行指令在被执行时,还可以使所述处理器:
所述采集所述风控指标对应的业务数据之后,在所述风控设备中缓存所述风控指标对应的所述业务数据;
当缓存的所述业务数据达到预设条件时,将缓存的所述业务数据上报至所述指定存储器;所述指定存储器用于对所述业务数据进行持久化存储;
其中,所述预设条件包括以下至少一项:所述业务数据的数据量达到预设阈值;所述业务数据的缓存时长达到预设时长。
可选地,计算机可执行指令在被执行时,还可以使所述处理器:
按照预设频率从所述指定存储器中获取待处理的所述业务数据;
按照所述预设风控维度,对所述待处理的所述业务数据进行风控处理。
可选地,所述预设风控维度包括预设聚合维度;
计算机可执行指令在被执行时,还可以使所述处理器:
按照所述预设聚合维度将所述业务数据进行聚合,得到所述目标业务对应的所述第二风控数据。
可选地,所述预设风控维度包括指定时长的时间维度。
本说明书一个或多个实施例还提出了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质存储一个或多个程序,该一个或多个程序包括指令,该指令当被包括多个应用程序的电子设备执行时,能够使该电子设备执行上述风控方法,并具体用于执行:
接收客户端发送的针对目标业务的风控数据查询请求;所述风控数据查询请求包括所述目标业务的业务标识信息及第一风控维度;
基于所述风控指标查询请求,从指定存储器中获取所述业务标识信息对应的、且与所述风控维度相匹配的第一风控数据;所述指定存储器中存储有各业务标识信息与风控数据之间的对应关系;所述风控数据由所述风控设备预先采集业务数据、并按照预设风控维度对所述业务数据进行风控处理后得到;
将所述第一风控数据发送至所述客户端。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元,具体可以由计算机芯片或实体实现,或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的,计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
为了描述的方便,描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然,在实施本说明书一个或多个实施例时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白,本说明书一个或多个实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本说明书一个或多个实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本说明书一个或多个实施例是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述,例如程序模块。一般地,程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请,在这些分布式计算环境中,由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于系统实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅为本说明书一个或多个实施例而已,并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说,本说明书一个或多个实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书一个或多个实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本说明书一个或多个实施例的权利要求范围之内。

Claims (16)

1.一种业务指标采集方法,应用于风控设备,包括:
接收客户端发送的针对目标业务的风控数据查询请求;所述风控数据查询请求包括所述目标业务的业务标识信息及第一风控维度;
基于所述风控数据查询请求,从指定存储器中获取所述业务标识信息对应的、且与所述风控维度相匹配的第一风控数据;所述指定存储器中存储有各业务标识信息与风控数据之间的对应关系;所述风控数据由所述风控设备预先采集业务数据、并按照预设风控维度对所述业务数据进行风控处理后得到,所述业务数据为能够反映出所述目标业务运行状态的数据;
将所述第一风控数据发送至所述客户端。
2.根据权利要求1所述的方法,所述接收客户端发送的针对目标业务的风控数据查询请求之前,还包括:
当接收到所述客户端发送的针对所述目标业务的风控请求时,确定所述目标业务对应的风控指标;
采集所述风控指标对应的业务数据;
按照所述预设风控维度对所述业务数据进行风控处理,得到所述目标业务对应的第二风控数据;所述第二风控数据包括所述第一风控数据;
将所述第二风控数据上报至所述指定存储器进行存储。
3.根据权利要求2所述的方法,所述采集所述风控指标对应的业务数据之后,还包括:
在所述风控设备中缓存所述风控指标对应的所述业务数据;
当缓存的所述业务数据达到预设条件时,将缓存的所述业务数据上报至所述指定存储器;所述指定存储器用于对所述业务数据进行持久化存储;
其中,所述预设条件包括以下至少一项:所述业务数据的数据量达到预设阈值;所述业务数据的缓存时长达到预设时长。
4.根据权利要求3所述的方法,所述按照所述预设风控维度对所述业务数据进行风控处理,包括:
按照预设频率从所述指定存储器中获取待处理的所述业务数据;
按照所述预设风控维度,对所述待处理的所述业务数据进行风控处理。
5.根据权利要求2至4中任一项所述的方法,所述预设风控维度包括预设聚合维度;
所述按照所述预设风控维度对所述业务数据进行风控处理,得到所述目标业务对应的第二风控数据,包括:
按照所述预设聚合维度将所述业务数据进行聚合,得到所述目标业务对应的所述第二风控数据。
6.根据权利要求1所述的方法,所述预设风控维度包括指定时长的时间维度。
7.一种业务指标采集装置,应用于风控设备,包括:
接收模块,接收客户端发送的针对目标业务的风控数据查询请求;所述风控数据查询请求包括所述目标业务的业务标识信息及第一风控维度;
获取模块,基于所述风控数据查询请求,从指定存储器中获取所述业务标识信息对应的、且与所述风控维度相匹配的第一风控数据;所述指定存储器中存储有各业务标识信息与风控数据之间的对应关系;所述风控数据由所述风控设备预先采集业务数据、并按照预设风控维度对所述业务数据进行风控处理后得到,所述业务数据为能够反映出所述目标业务运行状态的数据;
发送模块,将所述第一风控数据发送至所述客户端。
8.根据权利要求7所述的装置,还包括:
确定模块,在所述接收客户端发送的针对目标业务的风控数据查询请求之前,当接收到所述客户端发送的针对所述目标业务的风控请求时,确定所述目标业务对应的风控指标;
采集模块,采集所述风控指标对应的业务数据;
风控处理模块,按照所述预设风控维度对所述业务数据进行风控处理,得到所述目标业务对应的第二风控数据;所述第二风控数据包括所述第一风控数据;
存储模块,将所述第二风控数据写入所述指定存储器进行存储。
9.根据权利要求8所述的装置,还包括:
缓存模块,在所述采集所述风控指标对应的业务数据之后,在所述风控设备中缓存所述风控指标对应的所述业务数据;
上报模块,当缓存的所述业务数据达到预设条件时,将缓存的所述业务数据上报至所述指定存储器;所述指定存储器用于对所述业务数据进行持久化存储;
其中,所述预设条件包括以下至少一项:所述业务数据的数据量达到预设阈值;所述业务数据的缓存时长达到预设时长。
10.一种风控设备,包括:
指令响应组件,接收客户端发送的针对目标业务的风控数据查询请求,将所述风控数据查询请求发送至数据查询组件;所述风控数据查询请求包括所述目标业务的业务标识信息及第一风控维度;
所述数据查询组件,基于所述风控数据查询请求,从指定存储器中获取所述业务标识信息对应的、且与所述风控维度相匹配的第一风控数据;所述指定存储器中存储有各业务标识信息与风控数据之间的对应关系;所述风控数据由所述风控设备预先采集业务数据、并按照预设风控维度对所述业务数据进行风控处理后得到,所述业务数据为能够反映出所述目标业务运行状态的数据;将所述第一风控数据发送至所述客户端。
11.根据权利要求10所述的设备,还包括数据采集组件、风控处理组件及数据上报组件;
所述指令响应组件,接收所述客户端发送的针对所述目标业务的风控请求,将所述风控请求发送至所述数据采集组件;
所述数据采集组件,基于所述风控请求,确定所述目标业务对应的风控指标;采集所述风控指标对应的业务数据;将采集的所述业务数据发送至所述风控处理组件;
所述风控处理组件,按照所述预设风控维度对所述业务数据进行风控处理,得到所述目标业务对应的第二风控数据;将所述第二风控数据发送至所述数据上报组件;所述第二风控数据包括所述第一风控数据;将所述第二风控数据写入所述指定存储器进行存储。
12.根据权利要求11所述的设备,还包括数据缓存组件;
所述数据缓存组件,缓存所述风控指标对应的所述业务数据;当缓存的所述业务数据达到预设条件时,将缓存的所述业务数据发送至所述数据上报组件;其中,所述预设条件包括以下至少一项:所述业务数据的数据量达到预设阈值;所述业务数据的缓存时长达到预设时长;
所述数据上报组件,将所述业务数据上报至所述指定存储器;所述指定存储器用于对所述业务数据进行持久化存储。
13.根据权利要求11所述的设备,所述风控处理组件,按照预设频率从所述指定存储器中获取待处理的所述业务数据;按照所述预设风控维度,对所述待处理的所述业务数据进行风控处理。
14.一种风控系统,包括风控设备和指定存储器,其中:
所述风控设备,接收客户端发送的针对目标业务的风控数据查询请求;所述风控数据查询请求包括所述目标业务的业务标识信息及第一风控维度;将所述风控数据查询请求发送至所述指定存储器;
所述指定存储器,基于所述风控数据查询请求,将所述业务标识信息对应的、且与所述风控维度相匹配的第一风控数据发送至所述风控设备;所述指定存储器中存储有各业务标识信息与风控数据之间的对应关系;所述风控数据由所述风控设备预先采集业务数据、并按照预设风控维度对所述业务数据进行风控处理后得到,所述业务数据为能够反映出所述目标业务运行状态的数据;
所述风控设备,将获取到的所述第一风控数据发送至所述客户端。
15.一种风控设备,包括:
处理器;以及
被安排成存储计算机可执行指令的存储器,所述可执行指令在被执行时使所述处理器:
接收客户端发送的针对目标业务的风控数据查询请求;所述风控数据查询请求包括所述目标业务的业务标识信息及第一风控维度;
基于所述风控数据查询请求,从指定存储器中获取所述业务标识信息对应的、且与所述风控维度相匹配的第一风控数据;所述指定存储器中存储有各业务标识信息与风控数据之间的对应关系;所述风控数据由所述风控设备预先采集业务数据、并按照预设风控维度对所述业务数据进行风控处理后得到,所述业务数据为能够反映出所述目标业务运行状态的数据;
将所述第一风控数据发送至所述客户端。
16.一种存储介质,用于存储计算机可执行指令,所述可执行指令在被执行时实现以下流程:
接收客户端发送的针对目标业务的风控数据查询请求;所述风控数据查询请求包括所述目标业务的业务标识信息及第一风控维度;
基于所述风控数据查询请求,从指定存储器中获取所述业务标识信息对应的、且与所述风控维度相匹配的第一风控数据;所述指定存储器中存储有各业务标识信息与风控数据之间的对应关系;所述风控数据由风控设备预先采集业务数据、并按照预设风控维度对所述业务数据进行风控处理后得到,所述业务数据为能够反映出所述目标业务运行状态的数据;
将所述第一风控数据发送至所述客户端。
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Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112347180B (zh) * 2020-12-04 2023-08-01 航天信息股份有限公司企业服务分公司 推送数据的方法及电子设备
CN112737821B (zh) * 2020-12-22 2022-05-27 新华三大数据技术有限公司 数据采集方法及装置
CN112712432A (zh) * 2020-12-30 2021-04-27 上海金仕达软件科技有限公司 一种风控方法、装置、系统及存储介质
CN113191889A (zh) * 2021-05-26 2021-07-30 中国工商银行股份有限公司 风控配置方法、配置系统、电子设备及可读存储介质
CN115102951A (zh) * 2022-07-29 2022-09-23 上海电气风电集团股份有限公司 一种数据实时发布方法、装置和设备
CN116151627B (zh) * 2023-04-04 2023-09-01 支付宝(杭州)信息技术有限公司 一种业务风控的方法、装置、存储介质及电子设备

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106295382A (zh) * 2015-05-20 2017-01-04 阿里巴巴集团控股有限公司 一种信息风险防控方法及装置
CN109213781A (zh) * 2018-08-27 2019-01-15 平安科技(深圳)有限公司 风控数据查询方法及装置
CN110781500A (zh) * 2019-09-30 2020-02-11 口碑(上海)信息技术有限公司 一种数据风控系统以及方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106295382A (zh) * 2015-05-20 2017-01-04 阿里巴巴集团控股有限公司 一种信息风险防控方法及装置
CN109213781A (zh) * 2018-08-27 2019-01-15 平安科技(深圳)有限公司 风控数据查询方法及装置
CN110781500A (zh) * 2019-09-30 2020-02-11 口碑(上海)信息技术有限公司 一种数据风控系统以及方法

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