伽利略风控系统
项目所用技术:
Springboot、Maven、Git、mysql、Redisson、kafka、flink、xxl-job、nginx 和 jasypt 等
项目描述:
伽利略风控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，帮助金融业务客户接入风控数据、配 置风控规则、输出风控授信用信额度建议、从而达到优化风控结果的一套系统，同时提供了风险分析、反欺诈分析、决策引擎服务、信息核验服务。项目总体架构设计采用微服务架构，通过将功能垂直分解到各个离散的服务中以实现对解决方 案的解耦，并提供更加灵活的服务支持，主要功能模块包括风控调度、决策引擎、特征计算、模型推理、数据网关、适配 服务、日终数据同步、管理后台、报表平台。
主要负责模块:
风控调度:整个风控平台的业务网关，对外提供接口服务，是风控系统的入口和出口。风控调度将进件数据持久化后， 采用异步的方式，根据管理后台策略配置启动策略执行任务，策略执行完成后，风控调度负责对执行结果进行存储并回调 业务系统。
数据网关:风控平台和外部数据源交互的核心模块，负责将第三方如人行征信、天御、百融等形式各样的数据源调用 协议转换为标准的调用协议，保证内部系统可以按照标准的协议去使用第三方数据，并提供数据计费、数据权限隔离功能。
适配服务: 适配服务是风控平台与其他第三方系统交互的桥梁，它支持 http 协议和 tcp 协议或者其他协议互转，确 保风控平台能够以 tcp 的方式或者其他协议跟其他第三方系统进行交互。
技术描述:
1. 项目的微服务基于 SpringBoot 构建，采用前后端分离数据交流采用 restful+json 数据格式;
2. 在接收风控进件请求时，为了提高进件的吞吐量，我们采用进件信息落库后采用多线程异步的方式处理业务逻辑;
3. 风控调度服务采用 xxl-job 定时调度任务技术对未有终态结果的进件重试调用，重试 5 次，5 次过后进件挂起人工介入;
4. 数据网关采用 redis 缓存技术，请求三方数据缓存到 redis 供进件重试调用，减少系统之间的交互;
5. 适配服务采用 mybatis 日期分表技术记录与第三方交互请求及响应数据，快速定位系统交互是否正常;
6. 报表数据加工采用 azkaban、xxl-job 任务调度平台生成 T-1 数据供报表展示使用。