风控需要精确模型吗？

背景

风控，是用来对业务进行风险控制的一套系统。最简单的控制方式，就是对用户的交易金额、交易次数进行限制。今天要讨论的问题就是：实时场景下，类似于交易金额这种限制，是否需要达到精确的控制？
乍一看，似乎没有讨论的必要，肯定是精确的好了。但是事事无绝对，选择的精粹在于“取舍”，有利则取，无利则舍。
下面分别列出两个模型的实现思路，再进行对比，看看哪种方案能构建出稳健的风控系统。

近似值模型

定义

近似值模型的思想是并不要求金额的累计值实时精确，而是大致精确就可以。

实现思路

因为风控期望控制的，肯定是有风险的用户，而这些用户不会像正常用户那样按照一定的时间间隔正常操作，通常会借用黑客技术，发送大量的并发请求。

如上图所示，由于大量的并发请求到达风控后，其它请求的金额可能并没有累加到“累计结果”上，就已经返回了，造成累计金额的不精确性，所以是个近似值模型。

精确模型

定义

精确的意思就是要精确计算每次的交易金额，业务方来风控查询的时候，总能反馈出最新的精确结果。

实现思路

基于近似值模型，可以知道在大并发情况下，计算结果是不精确的。解决方案是把并发的请求，转换为串行的请求，这样每个请求获得的累计值都是最新的：

通过增加“请求串行化”的功能，把并发的请求排列起来，一个结束后，再执行另一个请求。这样就能获得准确的结果。

精确模型 PK 近似值模型

下面对两种模型的风控能力进行评估。

指标	精确模型	近似值模型
精确性	精确	不精确
效率	低	高
风控拦截	精确拦截	个别放过
稳定性	低	高

稳定性比较

经过以上指标的对比发现，近似值模型在效率、稳定性上会有一些优势。

原因是精确模型是串行计算的，如果恶意用户发送大量的并发请求，会造成风控处理不过来而占用了大量的连接，风控会处于假死状态，业务方实际上就会处于裸奔状态。
为了精确性，而置业务方为裸奔状态，是得不偿失的。

当然，也可以在发现有大量请求等待的时候，转换为“近似值模型”，这样风控系统也会正常运行。但是这样的结果就变成了：恶意用户一来就使用“近似模型”，普通用户使用“精确模型”，背离了我们的初衷。

风控效果

近似值模型，不能实现精确的风控效果，只能是一个趋势的控制，比如说限额100，实际是在150才控制住。与没有风控相比，还是有一定的效果的。
另外，风控不能依赖于单个规则，需要多个规则协作，效果才能好一些。多个规则的情况下，近似值模型的控制能力会有所提升。

精确模型的适合场景

精确模型更适合的是业务场景，比如业务方有要求，每个用户每天限额100，这个是硬性指标，必须是精确的，超过了就会被公司或客户追责，这种确实是需要精确控制的。

总结

风控，稳定应该是第一位的。

如果精确模型能高效、稳定，风控应该选择精确模型；如果精确模型不能达到高效、稳定，还不如退而求其次，选择近似值模型。