特征平台的架构图总体可以分为 5 大部分:
• 上游系统有前台系统、决策系统和保护系统;
• 业务方所有的请求都会经过特征网关,特征网关会根据特征的源数据进行链路编排,有些要调用三方数据,人行征信数据,还有一些来自数据集市的数据;
• 数据接入之后就会进入特征数据的加工层,里面有对三方数据的特征加工服务,也有对金融实时特征数据的计算;还有一些反欺诈的特征计算服务,其中包含关系图谱以及一些名单特征的服务;
• 有些基础的特征通过这一层加工之后,就可以提供给上游的业务系统使用了,还有一些需要经过特征组合服务进行再次加工。众安保险通过一个低代码编辑器来实现特征的组合服务和风控模型服务,通过机器学习平台来进行特征的重新加工;
• 基础服务层主要是做特征的后台管理和实时监控。实时特征需要依赖实时计算平台,离线特征依赖离线调度平台。总结来说,特征平台是以微服务化构建的一个特征服务体系,通过接入三方数据、征信数据、内部数据、实时数据、离线数据进行特征加工和服务,组合成的一套特征计算的风控数据产品。
以上内容摘自《Apache Flink 案例集(2022版)》电子书,点击https://developer.aliyun.com/ebook/download/7718 可下载完整版
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