图80 风险案件库 系统管理-产品管理 接入全景式业务风控系统的前提是需要先创建产品, 系统会分配 appId和appSecret. 这两个参数标识一个应用, 也贯穿整个风控体系, 包括事件, 字段, 指标, 策略等, 就算是调用风控任何一个接口都需要对appId和appSecret进行鉴权。

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智能风控服务RTD 购买RTD服务 RTD管理 访问RTD WebUI界面 资源配置 业务运营 运维中心 导入导出RTDService元数据 在WebUI修改事件源Executor配置 RTDService日志介绍

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进入安全分析页面 在左侧数据空间导航栏中，单击数据空间名称，展开数据管道列后，单击目标管道名称后的“更多 > 数据消费”，进入数据消费页面。 图3 进入数据消费页面 在数据消费页面中，单击当前状态后的，开启数据消费。 开启后，将显示消费配置信息，具体说明如表1所示。 图4 开启数据消费 表1 数据消费参数说明

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云、边缘、H CS O多种部署模式。 可视化数据监管 为数据参与方提供可视化的数据使用流图，提供插件化的 区块链 对接存储，实现使用过程的可审计、可追溯。 智能风控服务 应用在金融领域（银行、保险、证券）风控平台等系统中，解决这些系统所面临的大数据量，高并发，低时延，水平扩展，业务编程，多租户等瓶颈问题。

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应用场景 政企信用联合风控 金融机构对于中小微企业的信用数据通常不足，央行征信数据覆盖率有限，不良企业多家骗贷事件屡有发生。金融机构与政府部门，如税务部门、市场监管部门、水电公司等在保护各方原始数据隐私的前提下，通过多方联合建模，金融机构补充了风控模型特征维度，提升模型准确率。 优势：

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消费数据集 订阅数据集 下载数据集 取消订阅数据集 父主题： 数据集

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消费数据集 订阅数据集 下载数据集 取消订阅数据集 父主题： 用户指南

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基于顶象能力搭建全行级的风控反欺诈中台，服务于客户全部业务线，能够结合具体业务需求配置针对金融业务领域的风控策略。 客户价值： 全面实现全渠道、跨产品、各种关联方式的欺诈风险的实时防控。为行方构建了有效的全行级反欺诈体系，获得亚洲银行家大奖。 电商公司反营销作弊智能风控系统 业务痛点：

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heartbeat.interval.ms=3000 其中： request.timeout.ms要比session.timeout.ms大10s。 session.timeout.ms的大小设置要在服务端参数group.min.session.timeout.ms和group.max

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点集最短路算法用于发现两个点集之间的所有最短路径，可应用于互联网社交、金融风控、路网交通、物流配送等场景下的区块之间关系的分析。 带一般过滤条件环路检测（Filtered Circle Detection） 目的是寻找图中所有满足过滤条件的环路。适用于金融风控中循环转账检测、反洗钱，网络路由中异常链接检测，企业担保圈贷款风险识别等场景。

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应用场景 GES服务适用于互联网应用、 知识图谱 应用、社交网络、金融风控应用、城市工业应用、企业IT应用等场景。 互联网应用 在移动互联网时代，面对庞大的社交关系，媒体传播网络，GES可以帮助客户快速、有效的发现海量数据中隐含的信息。 该场景能帮助您实现以下功能。 推荐好友、商品或资讯

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G表示消费者需要重新加入消费组，若为STABLE表示消费组稳定。 JoinGroup 如果Heartbeat的结果不为STABLE，则消费者会发起joinGroup的请求，通知服务端自己要加入消费组，服务端收到客户端的join请求之后，会将消费组重新分配，此时返回一个syncDe

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目的是寻找图中所有满足过滤条件的环路。适用于金融风控中循环转账检测、反洗钱，网络路由中异常链接检测，企业担保圈贷款风险识别等场景。 子图匹配（Subgraph Matching） 子图匹配（subgraph matching）算法的目的是在一个给定的大图里面找到与一个给定小图同构的子图，

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commitSync()是同步提交，会阻塞线程直到提交消费偏移量执行结果返回。 另外还可以精细的控制对具体分区具体offset数据的确认，确认的offset为已接受数据最大offset+1。例如消费一批数据，最后一条的offset为100，则此时需要commit 101，这样下次消费就会从101开始，不会重复。代码样例如下：

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G表示消费者需要重新加入消费组，若为STABLE表示消费组稳定。 JoinGroup 如果Heartbeat的结果不为STABLE，则消费者会发起joinGroup的请求，通知服务端自己要加入消费组，服务端收到客户端的join请求之后，会将消费组重新分配，此时返回一个syncDe

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开通消费数据存储功能 客户在 对象存储服务 （OBS）中创建桶后，即可开通消费数据存储服务，华为云会按时将账单文件同步存储至您OBS对应的桶资源中。 如何开通账单订阅功能 在OBS中创建桶，详细操作请参见创建桶。 根据下图所示登录费用中心。 进入“消费数据存储”页面。 设置对象存储桶名称。

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业客户在自建风控、拓客、供应商管理系统等应用场景提升决策确定性。企业可使用天眼查数据自建业务平台，基于云端百种数据接口，按需调取，快速搭建自己的商业数据库，满足企业实现低成本、高效调用数据的需求。具有全维度数据、稳定及时、安全准确、赋能多业务场景的核心特征。 在金融领域，可应用于

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Kafka Consumer消费数据丢失 问题背景与现象 用户将消费完的数据存入数据库，发现数据与生产数据不一致，怀疑Kafka消费丢数据。 可能原因 业务代码原因 Kafka生产数据写入异常 Kafka消费数据异常 解决办法 Kafka排查： 通过consumer-groups

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ClickHouse消费Kafka数据异常 问题现象 用户在ClickHouse集群创建Kafka引擎表test.user_log_kafka消费Kafka数据，查看Kafka监控发现凌晨开始出现消息堆积，数据一直没有被消费。 原因分析 Kafka出现消息堆积，说明ClickHo

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查看Kafka数据生产消费详情 操作场景 用户可以通过KafkaUI查看Topic详情、修改Topic Configs、增加Topic分区个数、删除Topic，并可实时查看不同时段的生产数据条数。 安全模式下，KafkaUI对查看Topic详情操作不作鉴权处理，即任何用户都可以查询Topic信息；对于修改Topic

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超强写入：相比于其他NoSQL服务，拥有超强写入性能。 大数据分析：结合Spark等工具，可以用于实时推荐等大数据场景。 金融行业 云数据库 GeminiDB结合Spark等大数据分析工具，可应用于金融行业的风控体系，构建反欺诈系统。 优势： 大数据分析：结合Spark等工具，可以进行实时的反欺诈检测。

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