[发明专利]一种算法的变量数据智能中台系统

说明书

本发明的一种算法的变量数据智能中台系统，包括：数据对接模块，配置为管理内部系统已有的数据源和从外部系统获取数据源并生成衍生变量；变量开发模块，包括前台自主开发单元以及后台代码开发单元，所述前台代码开发单元配置为通过系统内部封装开发衍生变量常见函数，提供页面选择使用；所述后台代码开发单元配置为通过可视化界面拖拽式开发新增变量，衍生能在线上系统运行计算的变量逻辑；以及变量逻辑计算模块，配置为根据衍生变量的配置和参数进行实时计算，并根据变量的计算类型，动态输出衍生变量的计算结果。本发明的一种算法的变量数据智能中台系统，能够提高对大数据类型的覆盖度，实时在线处理能力强，处理时效快。

技术领域

本发明属于金融风控技术领域，具体来说是一种算法的变量数据智能中台系统。

背景技术

随着经济的高速发展与信息技术的进步，互联网金融行业发展迅猛。我国互联网金融平台数量不断增加，金融服务模式也呈现多样化，但发展的同时也伴随着诸多金融风险。网络黑灰产已形成完整的、成熟的产业链，每年千亿级别的投入规模，超过1000万的“从业者”，其专业度也高于大多数技术人员，给互联网及金融平台的攻防对抗带来严峻的挑战。加强风险管控是互联网金融良性发展的重要保障。

在大数据风控的大背景下，很多的同行业的数据以及有一定关联度的跨行业数据在金融风控领域得到了应用。但是金融领域的多场景化，同一场景内的多流程环节化，使得大数据的应用并不是可以在这些场景和流程环境中完全通用的，必须根据具体的业务内容制定出特定的使用策略。

而如何将这些大数据能够挖掘出在这些场景和流程环节中的价值，那不仅仅是需要对这些数据能够有充分的业务认识，并且也需要对金融机构的风控场景和环节要非常了解，这样才能制定出有针对性的数据价值挖掘和风控业务的使用策略，这就对于业务的、软件系统的要求会很高。

在现阶段，金融机构对于机构内、行业内、行业外的大数据在风控场景和环节的使用，还存在不小的障碍，从数据的利用率和技术手段上主要表现为以下几点：

单一厂商对于大数据类型的覆盖度还比较有限，基本上都是集中在自己业务擅长的几种数据；

落地的软件系统处理的能力有限，绝大部分不支持线上实时的处理，更多的是事后处理。而近几年金融机构都在大力发展线上业务，且比重逐年上升，因此对于实施处理的软件系统在线实时处理能力和处理时效有很大的需求。

发明内容

1.发明要解决的技术问题

本发明的目的在于解决现有技术中存在的金融风控系统中对于大数据类型的覆盖度还比较有限、以及在线实时处理能力差、处理时效长的缺陷，提出一种算法的变量数据智能中台系统。

2.技术方案

为达到上述目的，本发明提供的技术方案为：

本发明的一种算法的变量数据智能中台系统，包括：

数据对接模块，配置为管理内部系统已有的数据源和从外部系统获取数据源，再对获取到的数据源中的原始数据进行变量衍生，生成衍生变量；

变量开发模块，包括前台自主开发单元以及后台代码开发单元，所述前台代码开发单元配置为通过系统内部封装开发衍生变量常见函数，提供页面选择使用；所述后台代码开发单元配置为通过可视化界面拖拽式开发新增变量，衍生能在线上系统运行计算的变量逻辑；

以及变量逻辑计算模块，配置为根据衍生变量的配置和参数进行实时计算，并根据变量的计算类型，动态输出衍生变量的计算结果。

其优选的技术方案为：

如上所述的一种算法的变量数据智能中台系统，所述数据对接模块包括：数据源管理单元和数据源查询单元，所述数据源管理单元被配置为用于根据不同部门、不同业务场景的需求选择使用不同的数据源。