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风控智能化体系建设依赖大量深度学习/机器学习模型进行实时在线的风险识别、智能决策。要求可以将算法模型快速部署为在线服务,供决策引擎调用。 风控决策引擎涵盖交易、支付、营销等核心链路,业务场景对决策系统性能要求极高,平均tp99<50ms。要求算法模型实时服务在高吞吐量下,仍能满足性能要求。 精细化运营大背景下,算法模型服务需要支持大促不降级,且不能通过野蛮加机器方式提高吞吐量。要求从技术及架构层进行改进,对算法模型在线推理性能有质的提升。
风控智能化体系建设依赖大量深度学习/机器学习模型进行实时在线的风险识别、智能决策。要求可以将算法模型快速部署为在线服务,供决策引擎调用。
风控决策引擎涵盖交易、支付、营销等核心链路,业务场景对决策系统性能要求极高,平均tp99<50ms。要求算法模型实时服务在高吞吐量下,仍能满足性能要求。
精细化运营大背景下,算法模型服务需要支持大促不降级,且不能通过野蛮加机器方式提高吞吐量。要求从技术及架构层进行改进,对算法模型在线推理性能有质的提升。
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