CN116862691A - 一种用于银行业务场景下的实时风险监测和预警系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供的一种用于银行业务场景下的实时风险监测和预警系统，所述实时风险监测和预警系统包括：银行业务数据被存储在MongoDB数据库中，并按照业务监管规则的需要对数据模型进行自定义组织。采用ChangeStreams的实时数据监听和通知机制能够实时捕获风险事件，及时作出响应，实现监测和预警系统必需的实时性。
Description
技术领域
本发明涉及银行业务领域，尤其涉及一种用于银行业务场景下的实时风险监测和预警系统。
背景技术
通过规则引擎(Drools、ApacheJRules)实现，使用规则引擎定义一系列规则，对交易数据进行实时评估和匹配，从而触发相应的风险预警；
通过机器学习和数据挖掘实现，利用机器学习算法和数据挖掘技术，可以从大量交易数据中学习和发现风险模式，并进行实时风险预测和预警；
通过使用实时流处理技术(如ApacheKafka、ApacheFlink等)实现，对交易数据进行实时处理和分析，并基于阈值、规则或模型进行风险判断和预警。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的。
根据本发明的一个方面，提供了一种用于银行业务场景下的实时风险监测和预警系统，所述实时风险监测和预警系统包括：
银行业务数据被存储在MongoDB数据库中，并按照业务监管规则的需要对数据模型进行自定义组织。
可选的，所述系统利用MongoDB的ChangeStreams功能来实现实时数据的捕获和监听并实时将变化的数据通知给订阅者。
可选的，所述系统根据银行的风险监测需求，针对不同的银行业务，自定义一系列风险规则。
可选的，所述系统的自定义包括：基于交易类型合规性、交易限额、交易频次限制等因素来进行定义；
规则使用MongoDB的查询语言进行灵活的定义和组合。
可选的，所述系统的实时风险监测具体包括：通过订阅MongoDB的ChangeStreams，系统实时捕获银行业务数据的变化；
当有新的交易或数据更新发生时，ChangeStreams会将相应的数据变化通知给订阅预警信息的监测系统。
可选的，所述系统的规则匹配和预警处理具体包括：
接收到数据变化通知后，系统将对新的数据进行规则匹配和风险分析；系统会逐条应用风险规则，判断是否满足规则定义的风险条件；
如果数据符合任何一个风险规则，系统将生成相应的预警信息。
可选的，所述系统的预警通知和处理包括：
系统生成了风险预警信息，根据预先定义的通知渠道将预警信息发送给相关人员或系统。
可选的，所述风险预警信息包括触发预警的具体交易信息、风险等级和建议的处理措施。
可选的，所述预先定义的通知渠道具体包括：短信、邮件、推送。
本发明提供的一种用于银行业务场景下的实时风险监测和预警系统，所述实时风险监测和预警系统包括：银行业务数据被存储在MongoDB数据库中，并按照业务监管规则的需要对数据模型进行自定义组织。采用ChangeStreams的实时数据监听和通知机制能够实时捕获风险事件，及时作出响应，实现监测和预警系统必需的实时性。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例提供的。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本发明的说明书实施例和权利要求书及附图中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元。
下面结合附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
如图1所示，在具体技术方案实现的过程中，我们关注的点在于对复杂的银行业务场景监测规则配置的灵活程度、应对高并发场景的高可用能力以及整体架构设计的轻便。对此,利用MongoDB自身特性和ChangeStreams能力来实现风险监测和预警系统，可以减少复杂的架构和依赖，简化系统的设计和维护；作为高性能的NoSQL数据库，ChangeStreams能够提供实时的数据捕获和处理能力，实现高性能的实时风险监测和预警；MongoDB基于文档模型来实现，可以灵活地定义和调整监测规则和查询条件能够适应不同的风险监测需求并且MongoDB支持水平扩展和集群部署，可以应对高并发的场景。
一、技术原理
MongoDB这种NoSQL数据库，提供了ChangeStreams功能，可以实时捕获集合中数据的变化并提供通知。ChangeStreams会持续监控指定集合中的数据操作，包括插入、更新和删除操作；MongoDB Oplog是一个有序的、持久化的数据结构，它记录了每个数据库操作的细节，包括操作类型、数据变化、时间戳等。两者相结合实现集合级别的监听，即当指定的集合中的数据发生变化时，ChangeStreams会获取相应的Oplog记录。通过持续轮询和获取Oplog记录，ChangeStreams可以实时捕获集合中的数据变化。一旦有数据变化符合设定的过滤条件，ChangeStreams将立即通过异步通知机制告知订阅者，订阅者可以使用回调函数或异步处理机制进一步处理这些通知。
二、实现原理
系统将使用MongoDB作为监管数据存储的方案。银行业务数据(如交易记录、客户信息等)被存储在MongoDB数据库中，并按照业务监管规则的需要对数据模型进行自定义组织。
ChangeStreams监听：系统利用MongoDB的ChangeStreams功能来实现实时数据的捕获和监听并实时将变化的数据通知给订阅者。
风险规则定义：系统根据银行的风险监测需求，针对不同的银行业务，自定义一系列风险规则。基于交易类型合规性、交易限额、交易频次限制等因素来进行定义。规则可以使用MongoDB的查询语言进行灵活的定义和组合。
实时风险监测：通过订阅MongoDB的ChangeStreams，系统可以实时捕获银行业务数据的变化。当有新的交易或数据更新发生时，ChangeStreams会将相应的数据变化通知给订阅预警信息的监测系统。
规则匹配和预警处理：接收到数据变化通知后，系统将对新的数据进行规则匹配和风险分析。系统会逐条应用风险规则，判断是否满足规则定义的风险条件。如果数据符合任何一个风险规则，系统将生成相应的预警信息。
预警通知和处理：一旦系统生成了风险预警信息，可以根据预先定义的通知渠道(如短信、邮件、推送等)将预警信息发送给相关人员或系统。预警信息可以包括触发预警的具体交易信息、风险等级和建议的处理措施。
以客户交易信息为例来构建数据模型，实现该风险监测和预警系统整体流程。
客户交易模型设计：MongoDB数据库中的数据模型应包括客户信息、交易记录和风险指标等。客户信息模型包括客户ID、姓名、联系方式等字段。交易记录模型包括交易ID、客户ID、交易金额、交易时间等字段。风险指标模型包括客户ID、风险分数、风险等级等字段。客户与交易之间为一对多的关系(一个客户可以有多条交易记录)，客户与风险指标之间为一对多的关系(一个客户可以有多个风险指标)。
使用MongoDB的ChangeStreams功能，监听交易记录集合的数据变更。创建ChangeStreams监听器，过滤需要监视的操作类型和集合。
当监听器接收到数据变更事件时，调用相应的处理逻辑进行实时风险计算和预警。针对每个新的交易记录，从交易记录中提取相关字段，并使用业务规则和风险计算模型进行风险评估。如果风险指标超过预设阈值，触发风险预警，并将预警信息存储到风险预警集合中。
对外部监测系统提供被动信息查询接口，支持根据客户ID、时间范围等条件查询风险预警信息，并将风险预警结果主动发送通知，例如通过电子邮件、短信或集成到其他系统进行进一步处理。
有益效果：采用ChangeStreams的实时数据监听和通知机制能够实时捕获风险事件，及时作出响应，实现监测和预警系统必需的实时性。
利用MongoDB数据库对风险规则和数据模型的存储和管理，实现不同银行业务不同的监管需求自定义化配置，降低了多规则维护复杂度也降低了为满足需求而冗余设计架构带来的复杂度。
基于MongoDB数据库的存储和管理能力，处理大规模数据，有效应对高并发场景，实现监测预警系统的高可用，并支持系统的水平扩展和升级。
以上的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种用于银行业务场景下的实时风险监测和预警系统，其特征在于，所述实时风险监测和预警系统包括：
银行业务数据被存储在MongoDB数据库中，并按照业务监管规则的需要对数据模型进行自定义组织。
2.根据权利要求1所述的一种用于银行业务场景下的实时风险监测和预警系统，其特征在于，所述系统利用MongoDB的ChangeStreams功能来实现实时数据的捕获和监听并实时将变化的数据通知给订阅者。
3.根据权利要求1所述的一种用于银行业务场景下的实时风险监测和预警系统，其特征在于，所述系统根据银行的风险监测需求，针对不同的银行业务，自定义一系列风险规则。
4.根据权利要求3所述的一种用于银行业务场景下的实时风险监测和预警系统，其特征在于，所述系统的自定义包括：基于交易类型合规性、交易限额、交易频次限制等因素来进行定义；
规则使用MongoDB的查询语言进行灵活的定义和组合。
5.根据权利要求1所述的一种用于银行业务场景下的实时风险监测和预警系统，其特征在于，所述系统的实时风险监测具体包括：通过订阅MongoDB的ChangeStreams，系统实时捕获银行业务数据的变化；
当有新的交易或数据更新发生时，ChangeStreams会将相应的数据变化通知给订阅预警信息的监测系统。
6.根据权利要求1所述的一种用于银行业务场景下的实时风险监测和预警系统，其特征在于，所述系统的规则匹配和预警处理具体包括：
接收到数据变化通知后，系统将对新的数据进行规则匹配和风险分析；
系统会逐条应用风险规则，判断是否满足规则定义的风险条件；
如果数据符合任何一个风险规则，系统将生成相应的预警信息。
7.根据权利要求1所述的一种用于银行业务场景下的实时风险监测和预警系统，其特征在于，所述系统的预警通知和处理包括：
系统生成了风险预警信息，根据预先定义的通知渠道将预警信息发送给相关人员或系统。
8.根据权利要求7所述的一种用于银行业务场景下的实时风险监测和预警系统，其特征在于，所述风险预警信息包括触发预警的具体交易信息、风险等级和建议的处理措施。
9.根据权利要求7所述的一种用于银行业务场景下的实时风险监测和预警系统，其特征在于，所述预先定义的通知渠道具体包括：短信、邮件、推送。
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