4、平台化工程化
※ 数据源接入与特征加工工程化当决策引擎完成工程化后，大量的风控开发工作集中在数据源 API 接入和特征开发上，而借助工程化、平台化可以进一步减少开发工作。数据源接入大多工作可模板化解决，通过配置请求地址 、请求方式、超时时间等必要信息，再结合入参、出参报文映射解析实现模板化接入数据源。入参通过配置参数映射或常量值完成。
简单的报文解析，可以通过 Jsonp 的方式，直接从结果集中提取关键字段。
复杂的报文解析，需要进一步代码加工工作，也可以开发一些常用的函数辅助完成粗加工。
对于批量加载特征且有多源依赖的，可以通过构造接口依赖关系图，并通过逐层调用执行加工。
※ 模型工程化随着大规模机器学习的应用，为进一步提升模型迭代效率，让模型迭代周期从月级降低到天级，将模型工程化，打造出自动建模平台及模型管理平台，整体工程分为离线工程和在线工程两部分。离线工程，机器学习平台，主要围绕模型训练和回溯，通过自动特征工程、自动建模技术（AutoML）提高模型迭代效率和效果。按模型开发流程依次分为：数据管理（维护样本和数据集），数据挖掘（自动特征工程），算法选择（支持 XGBoost/LightGBM等），模型训练（训练任务管理），模型调优（自动调参），效果评估（一键打分），发布上线（输出标准 PMML 模型和 python pickle 模型）。
在线工程，模型引擎，通过加载模型库模型文件（支持 PMML 和 pickle），完成实时预测打分，并提供 API 供决策引擎调用。
模型管理平台，包括模型资产管理、生命周期管控、监控报警管理，整合机器学习平台实现模型生成后一键热部署，整合决策引擎配置实现关联调用和在线陪跑。总结：第三代风控系统，针对业务的高速发展，满足互联网三高场景，全面平台化，打造出一个完整的风控中台。
▌第四代：数字化智能化创新
第四代风控系统通过全面大数据、人工智能、云计算、区块链等技术实现进一步提质增效，个人觉得大多数企业仍处于此探索阶段，故称为数字化智能化创新阶段。
1、智能化决策
智能化决策基于数据分析、机器学习、深度学习、专家经验，通过归因下探，规则量化，全链路过程监控追踪，结果回溯等手段实现规则策略自动调优、自动生成与推荐，达成风控“自动驾驶”。用以解决人工配置操作风险、策略效果衰减以及迭代调整滞后等问题。
实践中自动调优风控策略以及自适应模型也会带来“可解释性”问题和稳定性因素，需要大量 AB 实验探索，与专家经验对比，人工干预和过程管控不可或缺。2、图应用随着黑产职业化分工和集团化发展，金融风险呈现规模化特征，给传统规则策略和模型识别带来巨大挑战，针对个体行为属性的特征难以识别团伙行为的规模风险，因此关联分析需求及图解决方案成为风控发展的新趋势。
图数据库应用，图数据库相比关系型数据库具有更高效的关联查询性能。通过图数据库群体特征（如二度联系人中黑名单用户占比）能更好的识别团伙欺诈；通过图计算特征进行子图匹配，发现相似模式风险账号；利用社区发现算法进行社群发现，识别群体风险；通过图连通性、路径发现做失联修复；通过构建用户 360 视图（异构图）完善用户画像，更好地发现信贷风险；此外基于图神经网络的深度学习技术成为图应用的发展趋势。
实践中 Neo4j 代表的原生图数据库，满足一般中小规模数据量级，有更好的性能表现，但其集群版本不支持开源；JanusGraph 分布式数据库，可以构建更大规模图，性能方面略有不足。购买商业版或自造轮子开发图数据库，解决海量数据构建异构图，原生图，以及查询性能成为关键。
3、隐私计算与联邦学习
随着数据安全法和个人信息保护法的实施，数据安全和隐私保护日趋严格，为了满足“原始数据不出域，数据可用不可见”，隐私计算解决方案成为破局之道。隐私计算分为联邦学习（FL）、安全多方计算（MPC）、可信执行环境（TEE）等。联邦学习是通过数据加密计算，分布式机器学习，实现各公司间数据在不出库的前提下完成联合建模需求。FATE 框架使用多方安全计算 (MPC) 以及同态加密 (HE) 技术构建底层安全计算协议，以此支持不同种类的机器学习的安全计算，包括逻辑回归、基于树的算法、深度学习和迁移学习等，基于此框架可快速构建隐私计算体系。
实践中由于要求合作双方部署同套隐私计算方案，而市面上隐私计算体系割裂，不同解决方案难以互通，成本较高成为主要限制屏障。
4、区块链
区块链去中心化、不可篡改、开放自治的特性，建立数据联盟链，既保障了数据的可信赖，又可利用其网络广播特性实现数据共享，有效解决大数据风控的数据孤岛问题；在供应链金融方面区块链提供信用保证和履约保证，提供更好的风控解决方案；在金融智能合约应用上，通过区块链可编程特点，构建智能合约，有效防范了人为操作风险。区块链技术+大数据+人工智能的组合也是未来风控的发展趋势。
▌总结 Roadmap
风控系统演进之路，从不断提升效率实现自动化，解决性能、可靠性问题，到全面数字化、智能化升级，不断探索应用新技术手段提升风控效果。各家系统发展和迭代方式不同，但基本演进思路和发展方向殊途同归。
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