技术摘要：
本发明提供了一种金融风控系统及方法，所述系统包括动态规则平台、流数据实时处理模块、数据挖掘与机器学习模块和风控建模模块，所述动态规则平台，用于对金融数据的处理规则进行动态设置；所述流数据实时处理模块，用于根据所述动态规则平台设置的规则对金融数据进行  全部
背景技术：
金融风控云系统指的是金融科技公司输出的一套数据和风控系统，系统的目的是 通过整合外部和内部数据，通过决策引擎和模型建立，帮助客户接入风控数据、配置风控规 则、输出风控建议、从而达到优化风控结果的一套系统。现有技术的金融风控系统存在如下 问题： 1、风控规则引擎难以实现真正动态的配置、部署与服务的管理。 2、现有风控系统难以处理大数据量的交易数据，处理性能较差，并且无法在交易 时第一时间发现潜在风险并进行处理，实效性较差。 3、现有风控模型为通过人工长期实践与归纳出来的，无法适应市场的快速变化， 无法及时识别风险并进行预警或者风控，同时风控模型的指标数据准确性不够。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供了本发明提供了一种金融风控系统及方法，以提高金融风 控系统风控识别的准确性和时效性。 本发明实施例中，提供了一种金融风控系统，其包括动态规则平台、流数据实时处 理模块、数据挖掘与机器学习模块和风控建模模块， 所述动态规则平台，用于对金融数据的处理规则进行动态设置； 所述流数据实时处理模块，用于根据所述动态规则平台设置的规则对金融数据进 行实时处理； 所述数据挖掘与机器学习模块，用于从处理后的金融大数据中发现隐藏的风险并 归纳出风险交易行为； 所述风控建模模块，用于根据所述数据挖掘与机器学习模块的分析结果建立风控 模型并对所述风控模型指标进行动态调整。 本发明实施例中，所述动态规则平台可按照不同的项目、不同的业务、不同的规则 组合出不同的规则文件。 本发明实施例中，所述动态规则平台还用于对金融系统的风控规则、预警规则和 评价规则进行设置。 本发明实施例中，所述流数据实时处理模块,还用于在实施处理的交易数据中发 现风险并根据风险等级进行预警或直接采取措施。 本发明实施例中，所述数据挖掘与机器学习模块还采用爬虫技术抓取系统外部的 风控数据并进行大数据分析。 本发明实施例中，还提供了一种金融风控方法，其包括： 对金融数据的处理规则进行动态设置； 3 CN 111598700 A 说　明　书 2/4 页 根据设置的规则对金融数据进行实时处理； 从处理后的金融大数据中发现隐藏的风险并归纳出风险交易行为； 根据所述数据挖掘与机器学习模块的分析结果建立风控模型并对所述风控模型 指标进行动态调整。 与现有技术相比较，本发明的金融风控系统及方法中，基于规则平台，在大数据与 流数据的基础上，运用数据挖掘跟机器学习，通过抓取整合数据，实现可动态、高智能、高精 确、高可用、可扩展、高效的、实时的风控建模；通过规则平台，简单动态的实现对风控模型 的新增、调整，非常容易扩展；通过大数据挖掘与机器学习，实现智能、精确的风控建模，产 生相应的决策数据；整合规则平台与机器学习，实现精确风控。 附图说明 图1是本发明实施例的金融风控系统的结构示意图。 图2是本发明实施例的金融风控系统中的风控模型的示意图。 图3是本发明实施例的金融风控方法的流程图。