上一篇闲聊风控—方案提到了系统形成了风险的控制能力，建立了风控工作的核心组件，而系统又分为分析系统，验证系统，处理系统。本篇重点讲述一下在实时风控场景的分析系统的建设实践，下文统称实时风控系统。

　　从广义的概念来看，在交易的过程中进行的风控操作都属于实时风控，但形式也是多种多样的，抽象来看，实时风控主要分为两部分，分析引擎和决策引擎，以下罗列几个使用到实时风控的业务场景：

　　2、二次验证：在当笔交易过程通过分析，决定对否二次验证用户，降低交易风险；

　　3、简化验证：在当笔交易过程通过分析，决定是否弱化用户验证，提高用户体验；

　　二次验证和简化验证看似很雷同，但是从交易流程的角度来看，应该有先后，在两个不同的点。

　　3、变化多：就是欺诈的手法变化多端，而侦测的手段也要随之而变，而且要即可生效；

　　4、影响小：就是对于交易系统的影响要小，不管是消耗时间给交易系统带了的TPS的影响，还是误拦截对交易系统的成功率带来的影响；

　　为什么是挑战？a、因为实时的含义，所以要求处理时长非常短；b、因为风控的特点，所以分析逻辑非常复杂。以上两点，泛亚电竞注定了分析时长，是系统建设中的一个挑战。

　　2、扩展性：特指分析逻辑的扩展性，风控是一个后置的业务，分析要素和分析规则无法事先确定，需要系统在短时间内对于业务逻辑的扩展进行较好的支持，是系统建设中的一个挑战。

　　3、伸缩性：特指系统承载业务的吞吐量，以及业务间的影响性。吞吐量比较好了解，实时风控的本质是对于【风控请求】的逻辑处理，当【风控请求】的吞吐量提升之后，系统如何通过伸缩来支持；业务间的影响性，业务本身是分散的，但是对于实时风控业务而言，往往是统一的，如何保证不同业务在统一风控时的隔离性，是系统建设中的一个挑战。

　　4、可用性：特指实时风控系统对于业务系统的影响性，如何保证实时风控系统的高可用性，降低对于业务系统的耦合性，是系统建设中的一个挑战。

　　5、大数据：特指在分析过程中需要用到海量的数据用户辅助分析，如何提取海量数据中有价值的信息，松耦合地嵌入到实时分析过程中，是系统建设中的一个挑战。

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