丁濛濛

摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)金融及其應(yīng)用的快速發(fā)展，如何對大量交易數(shù)據(jù)進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控與欺詐預(yù)警已成為銀行和第三方支付平臺的迫切需要。規(guī)則引擎能將規(guī)則匹配與應(yīng)用程序隔離，且在大量數(shù)據(jù)和規(guī)則情況下具有較好的執(zhí)行效率。針對互聯(lián)網(wǎng)金融反欺詐的相關(guān)特點(diǎn)，該文提出了基于規(guī)則引擎的反欺詐模型，并進(jìn)行了規(guī)則庫設(shè)計(jì)、優(yōu)化規(guī)則匹配過程的研究，為規(guī)則引擎在反欺詐場景中的應(yīng)用提供了一種設(shè)計(jì)思路。

關(guān)鍵詞： 反欺詐；規(guī)則引擎；Rete算法；大數(shù)據(jù)

中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2018）01-0001-03

1 概述

近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)金融及其應(yīng)用的快速發(fā)展，網(wǎng)銀支付、快捷支付、移動支付等交易方式的普及給人們的生活帶來了巨大的便利，但隨之而來的是交易風(fēng)險(xiǎn)的提高與欺詐事件的增加。如何對大量交易數(shù)據(jù)進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控與欺詐預(yù)警已成為銀行和第三方支付平臺的迫切需要。

規(guī)則引擎能將規(guī)則匹配與應(yīng)用程序分離，且在大量數(shù)據(jù)和規(guī)則情況下具有較好的執(zhí)行效率[1]。將規(guī)則引擎應(yīng)用于反欺詐系統(tǒng)中，有助于提升系統(tǒng)的擴(kuò)展性、實(shí)現(xiàn)規(guī)則的快速更新。為此，本文開展了基于規(guī)則引擎的互聯(lián)網(wǎng)金融反欺詐研究。

為了提升規(guī)則引擎在互聯(lián)網(wǎng)金融反欺詐場景的表現(xiàn)，本文首先提出了基于規(guī)則引擎的反欺詐模型。其次，設(shè)計(jì)規(guī)則庫以提升對規(guī)則的解釋與評價(jià)能力。此外，本文優(yōu)化了規(guī)則匹配過程，從而能過濾大多數(shù)正常交易數(shù)據(jù)、提升系統(tǒng)匹配效率。

2 背景

在反欺詐系統(tǒng)中，欺詐檢測方法通常包括規(guī)則模型、用戶行為模型、名單管理等。其中規(guī)則模型是建立在對欺詐行為的特點(diǎn)、模式、手段、技術(shù)充分認(rèn)識的基礎(chǔ)上，針對單一或組合欺詐行為模式設(shè)計(jì)的啟動和觸發(fā)機(jī)制[2]。規(guī)則模型的主要優(yōu)點(diǎn)為易于解釋和配置。

規(guī)則引擎起源于基于規(guī)則的專家系統(tǒng)，用來模擬人的行為進(jìn)行決策，能將業(yè)務(wù)決策從應(yīng)用程序中分離出來。規(guī)則引擎通常包括三個部分：規(guī)則庫、事實(shí)集與推理引擎[3]。

·規(guī)則庫（Rule Base）：存儲各類模擬人類求解問題的規(guī)則。一條規(guī)則通常表示為：

IF： LHS （left-hand-side）， THEN： RHS （right-hand-side）

LHS包括一個或多個原子條件 （又叫模式），條件之間通過與、或的邏輯關(guān)系進(jìn)行組合；RHS是滿足所有這些條件（即觸發(fā)規(guī)則）后要執(zhí)行的動作 （action）。

·事實(shí)集（Fact Set）：又叫做工作空間（Working Memory），存儲了用于規(guī)則匹配的事實(shí)，包括初始事實(shí)與執(zhí)行過程中產(chǎn)生的新事實(shí)。

·推理引擎（Inference Engine）：將事實(shí)與規(guī)則相匹配，決定是否觸發(fā)規(guī)則、觸發(fā)哪些規(guī)則以及何時(shí)執(zhí)行動作。推理引擎是規(guī)則引擎的核心部分，決定了規(guī)則引擎的工作效率。

Rete算法是規(guī)則引擎常用的匹配算法，通過將規(guī)則編譯成Rete網(wǎng)絡(luò)來與事實(shí)進(jìn)行匹配[4]。Rete網(wǎng)絡(luò)包括α節(jié)點(diǎn)和β節(jié)點(diǎn)。α節(jié)點(diǎn)由規(guī)則庫中規(guī)則的模式構(gòu)成，用于過濾事實(shí)；β節(jié)點(diǎn)執(zhí)行連接功能，并保存中間結(jié)果。Rete算法最大優(yōu)勢是節(jié)點(diǎn)共享與狀態(tài)保存。近年來，很多研究對Rete算法進(jìn)行了改進(jìn)，包括α與β節(jié)點(diǎn)索引、圖算法優(yōu)化、規(guī)則懶加載等[3，5，6，7]。

此外，還有些研究將規(guī)則引擎在分布式環(huán)境下作了一些改進(jìn)，如規(guī)則分解與部署、消息傳遞模型等，提升了規(guī)則引擎面對大數(shù)據(jù)的執(zhí)行效率[3，8，9]。

3 規(guī)則引擎設(shè)計(jì)

3.1 基于規(guī)則引擎的反欺詐模型

本文提出的基于規(guī)則引擎的反欺詐模型如圖1所示。該模型主要由五個部分組成：計(jì)算集群、存儲系統(tǒng)、規(guī)則庫、規(guī)則引擎和管理平臺。

1） 計(jì)算集群

計(jì)算集群是用來對大規(guī)模的交易記錄進(jìn)行批量計(jì)算，以統(tǒng)計(jì)用戶的交易特征、挖掘數(shù)據(jù)之間的隱藏屬性。計(jì)算集群包括實(shí)時(shí)計(jì)算集群與離線計(jì)算集群，前者主要針對時(shí)效性要求較高的屬性，如實(shí)時(shí)交易金額；后者則是完成每天的定時(shí)任務(wù)，計(jì)算當(dāng)日或一段時(shí)間內(nèi)的相關(guān)屬性，如用戶的常用地址、常用設(shè)備等。

2） 存儲系統(tǒng)

存儲系統(tǒng)包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如MySql）與非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（如Hbase）。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫主要用來存儲格式化數(shù)據(jù)，如交易記錄、用戶個人信息等。非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫因?yàn)槠浯鎯妥x取速度快、數(shù)據(jù)保存方式靈活、可擴(kuò)展性高等優(yōu)點(diǎn)[10]，適合用來存儲用戶統(tǒng)計(jì)量等頻繁更新的數(shù)據(jù)。

3） 規(guī)則庫

規(guī)則庫是規(guī)則引擎重要組成部分，反欺詐規(guī)則引擎中需要建立大量的規(guī)則文件，規(guī)則的集合即為規(guī)則庫。規(guī)則庫由管理平臺進(jìn)行對規(guī)則的維護(hù)，供規(guī)則引擎使用。規(guī)則庫的詳細(xì)設(shè)計(jì)見3.2節(jié)。

4） 規(guī)則引擎

規(guī)則引擎包括規(guī)則庫、事實(shí)集與推理引擎。每一條交易數(shù)據(jù)都需要被裝配成事實(shí)（fact），通過推理引擎與規(guī)則庫中的所有規(guī)則進(jìn)行模式匹配、執(zhí)行命中規(guī)則的動作部分（RHS），從而得到該交易數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)分值，并傳遞給管理平臺。

5） 管理平臺

管理平臺是一個前端web界面，主要用來給業(yè)務(wù)人員進(jìn)行規(guī)則配置（增加、刪除、修改、查詢等），并且可以對規(guī)則的有效性進(jìn)行評價(jià)。此外，規(guī)則引擎還會將風(fēng)險(xiǎn)較高的交易數(shù)據(jù)、對規(guī)則的觸發(fā)情況反映到管理平臺，由相關(guān)人員進(jìn)行確認(rèn)。

3.2 規(guī)則庫設(shè)計(jì)

規(guī)則是由條件（LHS）和動作（RHS）構(gòu)成的推理語句，在反欺詐系統(tǒng)中，LHS部分通常是對交易數(shù)據(jù)的描述。交易數(shù)據(jù)包括轉(zhuǎn)出/轉(zhuǎn)入用戶信息、交易額、交易時(shí)間、轉(zhuǎn)出/轉(zhuǎn)入地址、IP地址等字段。某些規(guī)則可以直接使用交易數(shù)據(jù)的相關(guān)字段表示，但是存在一些規(guī)則的條件無法由這些字段描述，例如以下兩條規(guī)則：

規(guī)則1：endprint

IF： 轉(zhuǎn)出金額高于a & 轉(zhuǎn)出地址不是常用地址， THEN： 設(shè)置風(fēng)險(xiǎn)分值

規(guī)則2：

IF： 已開戶時(shí)間小于7天 & 收款I(lǐng)P為異常IP， THEN： 設(shè)置風(fēng)險(xiǎn)分值

其中，用戶常用地址、已開戶時(shí)間、異常IP等無法通過交易數(shù)據(jù)直接得出。由于單獨(dú)某條交易數(shù)據(jù)不能完整地反映交易特征、部分字段不是數(shù)值型數(shù)據(jù)不能直接使用，需要對原始數(shù)據(jù)作預(yù)處理，因此本文引入用戶統(tǒng)計(jì)量和全局統(tǒng)計(jì)量的概念。

定義（用戶統(tǒng)計(jì)量）：以賬戶為中心，根據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的特征自定義組合數(shù)據(jù)項(xiàng)，把其中交易關(guān)鍵值與其相關(guān)信息整合處理，以此生成的一系列反應(yīng)用戶交易特征的數(shù)據(jù)叫做用戶統(tǒng)計(jì)量（Account Statistics）。

定義（全局統(tǒng)計(jì)量）：從全局交易數(shù)據(jù)中通過對某些特征組合、計(jì)算等手段獲取，對所有用戶都適用的數(shù)據(jù)叫做全局統(tǒng)計(jì)量（Global Statistics）。

部分用戶統(tǒng)計(jì)量如表1所示：

常用的全局統(tǒng)計(jì)量包括異常IP地址、異常MAC地址等。于是，規(guī)則的LHS可以由交易數(shù)據(jù)相關(guān)字段與用戶統(tǒng)計(jì)量、全局統(tǒng)計(jì)量表示；RHS部分則是對觸發(fā)了規(guī)則（即匹配LHS）的數(shù)據(jù)設(shè)置風(fēng)險(xiǎn)分值。則上述兩條規(guī)則可以表示為：

R1：

IF： money>=a & outAddress ！= fromUser.commonOutAddress

THEN： riskScore = riskScore+b

R2：

IF： fromUser.openDays <= 7 & toIp ∈ globalStatistics.abnormalIps

THEN： riskScore = riskScore+c

顯然，規(guī)則的風(fēng)險(xiǎn)分值由人為根據(jù)經(jīng)驗(yàn)給定并不完全準(zhǔn)確，因此本文引入了對規(guī)則的評價(jià)機(jī)制，如圖2所示。當(dāng)規(guī)則引擎運(yùn)行時(shí)，會統(tǒng)計(jì)每條規(guī)則的觸發(fā)次數(shù)，并反饋給管理平臺對規(guī)則進(jìn)行評價(jià)與修改。規(guī)則的主要評價(jià)指標(biāo)包括準(zhǔn)確率（precision）、召回率（recall），如下所示：

precision = TP / （TP+FP）

recall = TP / （TP+FN）

在這里，TP是觸發(fā)的欺詐交易數(shù)量，F(xiàn)P是觸發(fā)的非欺詐交易數(shù)量，F(xiàn)N是未觸發(fā)的欺詐交易數(shù)量。當(dāng)規(guī)則的準(zhǔn)確率與召回率較低時(shí)，可以對規(guī)則進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。

3.3 優(yōu)化匹配過程

由3.2節(jié)，每一條用于匹配的事實(shí)由交易數(shù)據(jù)、用戶統(tǒng)計(jì)量與全局統(tǒng)計(jì)量組成，然后由Rete算法將規(guī)則庫轉(zhuǎn)換成Rete網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行模式匹配。當(dāng)規(guī)則較多時(shí)，每條事實(shí)數(shù)據(jù)都需要與α網(wǎng)絡(luò)中的大量節(jié)點(diǎn)進(jìn)行匹配。而在反欺詐場景中，正常的交易數(shù)據(jù)占總交易數(shù)據(jù)的大多數(shù)，因此在交易數(shù)據(jù)的規(guī)則匹配過程中存在一定的時(shí)間浪費(fèi)。

為了提高匹配速度，本文對規(guī)則匹配過程進(jìn)行優(yōu)化，增加一個預(yù)規(guī)則匹配過程。由于很多反欺詐規(guī)則共有一個或多個相同的條件，我們首先對反欺詐規(guī)則進(jìn)行分簇。對規(guī)則的劃分以規(guī)則LHS中最小的原子條件為依據(jù)，例如：

因?yàn)镽1和R2都包含原子條件a，所以可以劃分到同一規(guī)則簇中。此外，一條規(guī)則最多只能被分到一個規(guī)則簇中。規(guī)則簇中所有規(guī)則的共同原子條件為規(guī)則簇的特征條件。特征條件定義如下：

定義（特征條件）：規(guī)則簇C（c） = {R1，R2，R3… | c ∈ LHS of R1，R2，R3…}，其中條件c為該規(guī)則簇C的特征條件。

規(guī)則簇的劃分算法如下。首先，構(gòu)建一個<條件，次數(shù)>的鍵值對Conditions，統(tǒng)計(jì)規(guī)則庫中所有規(guī)則的條件出現(xiàn)次數(shù)。然后遍歷每條規(guī)則，如果當(dāng)前已有規(guī)則簇的任一特征條件屬于該規(guī)則的LHS，則將該規(guī)則加入到對應(yīng)的規(guī)則簇中；否則，根據(jù)該規(guī)則構(gòu)建一個新規(guī)則簇，以在Conditions中出現(xiàn)次數(shù)最多的條件為特征條件，這樣能最大化特征條件的特征度（即以該條件為特征的規(guī)則數(shù)），并減少規(guī)則簇的數(shù)量。

分簇之后，根據(jù)規(guī)則簇的特征條件集合創(chuàng)建預(yù)匹配規(guī)則，以過濾正常的交易數(shù)據(jù)。只有在預(yù)匹配過程中返回為true的數(shù)據(jù)才會進(jìn)行正式的規(guī)則匹配。預(yù)匹配規(guī)則生成過程如圖3所示。

通過規(guī)則預(yù)匹配，大部分正常交易數(shù)據(jù)都會被過濾，從而在一定程度上提升了規(guī)則引擎對總體數(shù)據(jù)的匹配效率。

4 總結(jié)

本文開展了基于規(guī)則引擎的互聯(lián)網(wǎng)金融反欺詐研究，提出基于規(guī)則引擎的反欺詐模型，并進(jìn)行了規(guī)則庫設(shè)計(jì)、優(yōu)化匹配過程等工作，為規(guī)則引擎在反欺詐場景中的應(yīng)用提供了一種實(shí)現(xiàn)思路。

在未來的工作中，我們將進(jìn)一步對大數(shù)據(jù)環(huán)境中的規(guī)則引擎進(jìn)行研究，從而提升規(guī)則引擎在互聯(lián)網(wǎng)金融反欺詐中的表現(xiàn)。此外，還將把規(guī)則引擎與基于用戶行為的模型、名單管理相結(jié)合，提高對欺詐風(fēng)險(xiǎn)檢測的準(zhǔn)確率，建立一套完整的互聯(lián)網(wǎng)金融反欺詐系統(tǒng)。

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