java风控引擎,智能风控引擎

　　该项目引入了一个基于java语言的轻量级实时风险控制引擎，并使用了Spring Boot MongoDB Grooves等框架。适用于反欺诈应用场景，最低配置，真正开箱即用。

　　通过学习这个项目，我们可以快速了解风险的定义，然后量化风险，最终达到风险集中管理的目的。

　　实时风险分析引擎，可以实时更新风险规则并使其立即生效。

　　它非常适合反欺诈应用。这个项目代号叫雷达，和代码一样，在后面监控交易。

　　具有项目实时风险控制，特殊场景下可在100ms内响应的可视化规则编辑器，灵活支持中文的丰富运算符和计算规则，更易用、更灵活的自定义规则引擎，支持复杂多变场景的插件设计，快速接入其他数据能力平台NoSQL，易于扩展，配置简单性能高，开箱即用！相关网站：https://gitee.com/freshday/radar

　　GitHub:https://github.com/wfh45678/radar//GitHub是一个镜像网站。请将您的贡献代码提交给gitee。

　　https://www.riskengine.cn，官方网站

　　wiki:https://gitee.com/freshday/radar/wikis/home背景随着移动互联网的快速发展，羊毛党迅速崛起。从一个平台到另一个平台，到处都是鸡毛，这还不是最可怕的。由此产生的黑产让大部分互联网应用感到恐惧。通常新推出的app收益比较大，风控体系不完善。经常发现bug，黑产利用bug在短时间内给平台带来巨大损失，比如东多(100元测试券，一夜损失百万W)。针对这种现象，拥有一个实时的风控引擎是所有金融app的当务之急，雷达应运而生。

　　雷达的前身是作者前公司的一个内部研究项目。由于诸多原因，该项目商业化失败。考虑到项目本身的价值，弃之可惜。现在用Springboot重构，删除了很多本地化功能，只保留了风控引擎的核心。它更通用、更轻便、二次开发成本低、开源。希望能给需要风控的你带来一些帮助。

　　项目初衷：我们知道，企业做大了，产品线会很多，几乎每个产品都需要风险控制。通常我们在相应的业务功能代码中编写风险控制的逻辑，大量重复的风险控制逻辑代码被耦合到我们的业务逻辑中。随着时间的积累，代码会变得异常复杂，给后期维护造成巨大的人力成本和风险。

　　因此，集中风险管理势在必行。只有通过统一的管理平台，使用规则引擎和可视化的配置，在一个平台上管理不同产品的风控策略，才是更好的方式，这也是雷达的初衷。

　　将项目架构的前端和后端分开。

　　后端技术框架：Spring Boot My Batis TK Mapper MySQL MongoDB Redis Groovy es swagger

　　前端技术框架：React(SPA)

　　架构图

　　Springboot的技术选择：我是java出身，自然选择Springboot，方便自己和其他Java用户扩展。Mybatis tkmapper:持久层框架。tkMapper提供了Mapper通用模板功能，以减少重复代码的生成。Mysql:本项目中的关系数据库主要用于存储风险模型的元信息。MongoDB:用于存储事件JSON，提供基本的统计计算(例如：max，min，sum，avg，)和复杂的统计概念(sd，variance等.)在内存中计算。ES:提供数据查询和规则命中报告服务。Redis:提供缓存支持，引擎通过使用发布-订阅特性监控管理端相关配置的更新。groovy:规则引擎和风控规则都生成Groovy脚本，实时编辑，动态生成，即时生效。Swagger: Rest API管理用户手册用户手册里有很多图片。为了方便国内用户，推荐CodeCloud的wiki链接。

　　https://gitee.com/freshday/radar/wikis/manual

　　演示门户可以通过管理端快速了解系统从风险定义到风险量化再到风险集中管理的整个工作流程。

　　为了获得更好的体验，请花一分钟时间观看用户手册。

　　演示网址：https://www.riskengine.cn

　　建议大家自己注册用户，避免使用同一个测试账号的干扰。

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