丁濛濛

摘要：随着互联网金融及其应用的快速发展，如何对大量交易数据进行快速、准确的风险监控与欺诈预警已成为银行和第三方支付平台的迫切需要。规则引擎能将规则匹配与应用程序隔离，且在大量数据和规则情况下具有较好的执行效率。针对互联网金融反欺诈的相关特点，该文提出了基于规则引擎的反欺诈模型，并进行了规则库设计、优化规则匹配过程的研究，为规则引擎在反欺诈场景中的应用提供了一种设计思路。

关键词： 反欺诈；规则引擎；Rete算法；大数据

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）01-0001-03

1 概述

近年来，随着互联网金融及其应用的快速发展，网银支付、快捷支付、移动支付等交易方式的普及给人们的生活带来了巨大的便利，但随之而来的是交易风险的提高与欺诈事件的增加。如何对大量交易数据进行快速、准确的风险监控与欺诈预警已成为银行和第三方支付平台的迫切需要。

规则引擎能将规则匹配与应用程序分离，且在大量数据和规则情况下具有较好的执行效率[1]。将规则引擎应用于反欺诈系统中，有助于提升系统的扩展性、实现规则的快速更新。为此，本文开展了基于规则引擎的互联网金融反欺诈研究。

为了提升规则引擎在互联网金融反欺诈场景的表现，本文首先提出了基于规则引擎的反欺诈模型。其次，设计规则库以提升对规则的解释与评价能力。此外，本文优化了规则匹配过程，从而能过滤大多数正常交易数据、提升系统匹配效率。……