一种基于风控规则引擎的交易监管系统的制作方法

本发明涉及风控系统领域，具体为一种基于风控规则引擎的交易监管系统。

背景技术：

1、交易监管系统是一种用于监控和管理金融交易活动的综合性平台，旨在确保交易的合法性和安全性，该系统通过实时监控交易数据，识别异常和潜在风险，及时采取措施防止欺诈和违规行为，交易监管系统通常集成了风控规则引擎、数据分析模块、实时监控模块和报告生成模块等，能够提供全面的交易监控、风险评估和合规管理功能，它不仅提高了交易的透明度和安全性，还增强了监管机构和企业对市场风险的控制能力，在交易监管的基础上，一般其会基于风控规则引擎去进行监管，而风控规则引擎是一种用于识别和管理风险的智能系统，通过预定义的规则和策略来分析和处理数据，从而作出风控决策，它能够接收大量的实时数据，提取有用特征，并根据这些特征匹配相应的风控规则，从而判断和应对潜在的风险，风控规则引擎通常包括数据接收、特征提取、规则匹配和决策执行等多个模块，能够高效地识别风险并采取相应措施。

2、首先，现有风控系统大多依赖于静态规则和预定义策略，缺乏智能化的动态调整能力，由于无法根据实时数据和历史数据进行智能优化，系统在面对快速变化的风险环境时，反应迟缓，往往不能及时调整风控策略，导致风控效果不理想，此外，静态规则的更新和优化需要人工干预，效率低下，难以应对复杂多变的业务场景；

3、其次，传统风控系统在数据处理方面存在显著不足，许多系统仅能处理单一来源的数据，难以整合来自用户行为、交易记录和设备状态等多源异构数据，这种数据处理能力的局限性，导致系统无法全面、准确地识别和应对风险，此外，现有系统的数据预处理和特征提取能力较弱，无法充分利用数据中蕴含的有价值信息，导致风控决策的精准度受到限制；

4、最后，面对大规模数据处理需求，传统风控系统的计算架构往往难以胜任，现有系统普遍采用集中式计算架构，处理能力有限，难以扩展，容易在高负荷条件下出现性能瓶颈，同时，缺乏有效的负载均衡和故障恢复机制，导致系统在负载过重或出现故障时，无法维持高效稳定地运行，这种处理能力和可扩展性的不足，限制了系统的应用范围和处理效率。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于风控规则引擎的交易监管系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于风控规则引擎的交易监管系统，其特征在于，包括配置层、规则引擎、动作引擎、智能化规则优化模块、数据融合模块和分布式计算架构；

3、所述配置层用于为每个风控场景设置策略规则集，所述策略规则集包含多个策略规则，每个策略规则包含规则属性、特征条件和这些特征条件的属性；

4、所述规则引擎用于接收和分析风控数据，提取特征，根据这些特征识别风控场景，并在相应的策略规则集中匹配符合特征条件的规则，按照预设的策略组合模式确定最佳梯度；

5、所述动作引擎用于执行最佳梯度对应的操作；

6、所述智能化规则优化模块包括数据处理单元、特征工程与提取单元、模型训练与评估单元、规则优化单元与反馈与调整单元，所述数据处理单元用于对数据进行清洗与归一化，保证数据质量和一致性，数据归一化表达式为：

7、

8、其中，x是原始数据，x′是归一化后的数据；

9、所述特征工程与提取单元用于从预处理后的数据中提取有用特征，生成特征向量用于模型训练和优化；

10、所述模型训练与评估单元功能用于训练预测模型，评估其准确性和性能，选择最优模型进行部署，所述模型采用长短期记忆网络模型，具体公式如下：

11、输入门公式：

12、it＝σ(wi·[ht-1,xt]+bi)，

13、遗忘门公式：

14、ft＝σ(wf·[ht-1,xt]+bf)，

15、输出门公式：

16、ot＝σ(wo·[ht-1,xt]+bo)，

17、其中，it，ft，ot是输入门的激活值，用于决定当前时刻输入信息的多少，σ是激活函数，值在0和1之间，wi，wf，wo是输入门的权重矩阵，ht-1是上一个时刻的隐藏状态，xt是当前时刻的输入数据，bi，bf，bo输入门的偏置向量；

18、记忆单元更新公式：

19、

20、其中，是候选记忆单元的状态值，tanh是双曲正切函数，值在-1和1之间，wc是记忆单元的权重矩阵，ht-1是上一个时刻的隐藏状态，bc是当前时刻的输入数据，bc是记忆单元的偏置向量；

21、隐藏状态更新公式：

22、ht＝ot·tanh(ct)，

23、其中，ht是当前时刻的隐藏状态，ot是输出门的激活值，tanh(ct)是当前时刻记忆单元状态的激活值；

24、所述评估采用均方误差函数进行，所述均方误差函数表达式为：

25、

26、其中，mse是均方误差，用于评估模型预测值与真实值之间的差异，n是样本数量，yi是真实值，是预测值；

27、所述规则优化单元用于调整和优化策略规则，更新规则优先级和执行顺序，所述优化策略规则采用梯度提升决策树进行优化，优化公式为：

28、

29、其中，yi是预测值，hm(xi)是第m棵决策树，γm是对应的系数；

30、所述反馈与调整单元用于根据实时监测的数据调整模型参数和策略规则，保持系统的动态优化，所述调整模型参数采用强化学习中的q学习进行实时调整，强化学习公式为：

31、

32、其中，q(st,at)是状态－动作值函数，表示在状态st下执行动作at的价值，α是学习率，控制更新的步长，rt+1是奖励值，r是折扣因子，衡量未来奖励的重要性，是在状态st+1下选择最佳动作a所能获得的最大价值；

33、所述数据融合模块用于收集和融合不同来源的数据，进行综合处理和分析；

34、所述分布式计算架构用于使用分布式计算技术进行大规模数据处理。

35、优选的，所述规则引擎包括数据接收模块、特征提取模块、场景识别模块、特征匹配模块、梯度选择模块；

36、所述数据接收模块用于接收风控数据；

37、所述特征提取模块用于与数据接收模块连接，用于从接收的数据中提取特征；

38、所述场景识别模块用于与特征提取模块连接，用于根据提取特征确定风控场景和相关策略规则集；

39、所述特征匹配模块用于与场景识别模块连接，根据策略规则集的优先级顺序读取特征条件用于获取满足特征条件及其属性，并根据这些特征属性确定梯度；

40、所述梯度选择模块用于从所有策略规则集中的梯度中选择最佳梯度；

41、所述特征提取模块与所述数据接收模块通过电性连接，所述场景识别模块与所述特征提取模块通过电性连接，所述特征匹配模块与所述场景识别模块通过电性连接，所述梯度选择模块与所述特征匹配模块通过电性连接。

42、优选的，所述特征匹配模块根据特征读取模式读取策略规则集中的特征条件；所述特征读取模式包括设置读取规则，当提取的特征满足读取规则时，按照策略规则集的优先级顺序读取特征条件。

43、优选的，所述数据融合模块包括数据采集单元、数据预处理单元、数据整合单元与特征提取单元；

44、所述数据采集单元用于确保系统能够整合不同类型的数据，如用户行为数据、交易数据、设备数据；

45、所述数据预处理单元用于清洗和规范化数据，去噪处理，保证数据的质量和一致性；

46、所述数据整合单元用于融合来自不同来源的数据，形成一个统一的数据集，以便进一步分析和处理；

47、所述特征提取单元用于识别和提取对风控决策有用的特征，生成特征向量；

48、所述数据分析单元用于使用高级分析算法对特征数据进行深入分析，支持风控决策。

49、优选的，所述数据清洗包括移除缺失值与处理异常值；

50、所述去噪处理采用均值滤波，具体公式如下：

51、

52、其中，y[i]是去噪后的数据，x[i]是原始数据，k是窗口大小；

53、所述高级分析算法采用分类算法，具体公式如下：

54、

55、其中，θ是参数向量，用于定义模型的权重，x是特征向量，表示输入数据的特征，e是自然对数的底数，约等于2.71828，m是样本数量，α是学习率，控制梯度下降的步长，所述公式表示在每一步梯度下降迭代中，更新参数向量θ以最小化损失函数，进而优化分类模型。

56、优选的，所述分布式计算架构包括分布式计算节点、任务调度单元、数据存储单元、负载均衡单元、故障恢复单元；

57、所述分布式计算节点用于分担计算任务，处理大规模数据，提高计算效率和速度；

58、所述任务调度单元用于动态分配计算资源，优化任务执行顺序，确保系统的高效运行；

59、所述数据存储单元用于提供高效的存储解决方案，确保数据的安全和快速访问；

60、所述负载均衡单元用于动态调整计算节点的工作负荷，防止单个节点过载，提升系统的稳定性和性能；

61、所述故障恢复单元用于确保系统在出现故障时能够快速恢复，保持计算任务的连续性。

62、优选的，所述分布式计算节点包括cpu、内存、存储单元和网络接口，所述节点之间采用高速网络互联，支持数据交换和任务协同。

63、优选的，所述载均衡单元采用轮询调度算法、最小连接数调度算法等进行负载均衡，负载均衡公式为：

64、

65、其中，节点的i负载与其当前负载和容量成比例。

66、优选的，所述数据接收模块收集风控基础数据，包括用户行为数据、交易数据、设备数据，再通过数据融合模块对收集的数据进行清洗、归一化和去噪处理，确保数据的质量和一致性，并将预处理后的数据进行整合，形成一个统一的数据集，之后数据融合模块从整合的数据中提取特征，生成特征向量，在采用规则引擎根据提取的特征确定风控场景，并选择相应的策略规则集，对应规则引擎根据策略规则集的优先级顺序读取特征条件，获取满足特征条件及其属性，并根据这些特征属性确定梯度，使得智能化规则优化模块使用历史数据进行模型训练和评估，根据评估结果优化策略规则，动态调整规则优先级和执行顺序，任务调度单元根据系统当前负荷和任务需求，动态分配计算资源，优化任务执行顺序，分布式计算架构的计算节点分担计算任务，处理大规模数据，提高计算效率和速度，同步的数据分析模块使用高级分析算法对提取的特征进行分析，支持风控决策，而规则引擎将从所有策略规则集中的梯度中选择最佳梯度，最后根据选择的最佳梯度动作引擎执行最佳梯度对应的操作，并记录执行结果，并且智能化规则优化模块实时监测系统运行情况，基于反馈数据动态调整模型和规则，保持系统的动态优化，完成之后数据存储单元提供高效的存储解决方案，确保数据的安全和快速访问，对应存储管理单元通过小波变换数据压缩算法对存储的数据进行管理和检索，减少存储空间占用，通过负载均衡单元动态调整计算节点的工作负荷，防止单个节点过载，提升系统的稳定性和性能，使得故障恢复单元实时监测节点和任务状态，确保系统在出现故障时能够快速恢复，保持计算任务的连续性。

67、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

68、1、本发明提出的智能化规则优化模块，显著提升了风控策略的动态调整和优化能力，该模块利用历史数据进行模型训练和评估，动态调整规则优先级和执行顺序，此优化机制确保系统能够自适应地应对不断变化的风险环境，保持在复杂业务场景中的最佳性能，从而提高了风控决策的准确性和实时性。

69、2、本发明提出的对多源异构数据的综合处理和分析，数据融合模块确保数据的质量和一致性，并通过特征提取和高级分析算法，支持精准的风控决策，多层次的数据融合与分析提高了风控决策的精准度，确保系统能够全面、准确地识别和应对各种风险。

70、3、本发明提出的高效分布式计算架构，大幅提升了系统的处理能力和可扩展性，通过任务调度和负载均衡，系统能够动态分配计算资源，优化任务执行顺序，防止单个节点过载，故障恢复单元确保系统在故障时快速恢复，保持计算任务的连续性，该架构有效应对大规模数据处理需求，确保系统的高效、稳定运行。