金融行业大数据风控与反欺诈系统开发方案

金融行业大数据风控与反欺诈系统开发方
案
第一章：项目背景与需求分析 (2)
1.1 项目背景 (3)
1.2 需求分析 (3)
1.2.1 功能需求 (3)
1.2.2 技术需求 (3)
1.3 市场现状 (4)
第二章：大数据风控与反欺诈技术概述 (4)
2.1 大数据风控技术 (4)
2.1.1 技术原理 (4)
2.1.2 技术组成 (4)
2.1.3 技术应用 (4)
2.2 反欺诈技术 (4)
2.2.1 技术原理 (5)
2.2.2 技术组成 (5)
2.2.3 技术应用 (5)
2.3 技术发展趋势 (5)
2.3.1 人工智能技术的应用 (5)
2.3.2 跨行业数据融合 (5)
2.3.3 实时监控与动态调整 (5)
2.3.4 隐私保护与合规性 (5)
第三章：系统架构设计 (5)
3.1 系统整体架构 (5)
3.2 数据处理流程 (6)
3.3 系统模块划分 (6)
第四章：数据采集与预处理 (7)
4.1 数据采集策略 (7)
4.2 数据清洗与转换 (7)
4.3 数据存储与备份 (7)
第五章：特征工程与模型构建 (8)
5.1 特征工程方法 (8)
5.2 模型选择与优化 (8)
5.3 模型评估与调整 (9)
第六章：实时监控与预警 (9)
6.1 实时监控系统设计 (9)
6.1.1 数据采集与整合 (9)
6.1.2 数据处理与分析 (9)
6.1.3 风险评估与预警 (9)
6.1.4 系统监控与维护 (10)
6.2 预警规则设定 (10)
6.2.1 基于业务规则的预警 (10)
6.2.2 基于数据挖掘的预警 (10)
6.2.3 基于机器学习的预警 (10)
6.3 响应策略与处理流程 (10)
6.3.1 预警响应策略 (10)
6.3.2 处理流程 (10)
第七章：系统安全与合规性 (11)
7.1 数据安全策略 (11)
7.1.1 数据加密 (11)
7.1.2 数据访问控制 (11)
7.1.3 数据备份与恢复 (11)
7.1.4 数据审计 (11)
7.2 系统合规性要求 (11)
7.2.1 法律法规合规 (11)
7.2.2 行业标准合规 (11)
7.2.3 内部管理制度合规 (11)
7.3 安全与合规性评估 (11)
7.3.1 安全评估 (12)
7.3.2 合规性评估 (12)
第八章：系统开发与实施 (12)
8.1 技术选型与开发工具 (12)
8.1.1 技术选型 (12)
8.1.2 开发工具 (12)
8.2 系统开发流程 (13)
8.2.1 需求分析 (13)
8.2.2 系统设计 (13)
8.2.3 编码实现 (13)
8.2.4 集成测试 (13)
8.2.5 系统部署与上线 (13)
8.3 系统部署与维护 (14)
8.3.1 系统部署 (14)
8.3.2 系统维护 (14)
第九章：项目实施效果评估与优化 (14)
9.1 效果评估指标 (14)
9.2 项目优化策略 (14)
9.3 持续改进与更新 (15)
第十章：未来展望与挑战 (15)
10.1 行业发展趋势 (15)
10.2 技术创新方向 (16)
10.3 面临的挑战与应对策略 (16)
第一章：项目背景与需求分析
1.1 项目背景
金融行业的快速发展，金融业务逐渐从线下转移到线上，互联网、大数据、人工智能等技术的广泛应用，使得金融业务在便捷性、效率等方面得到显著提升。

但是与此同时金融风险也在不断加大，尤其是欺诈行为日益猖獗，给金融机构带来了巨大的损失。

为了保障金融市场的稳定和金融消费者的权益，大数据风控与反欺诈系统在金融行业中的应用显得尤为重要。

本项目旨在开发一套金融行业大数据风控与反欺诈系统，通过运用大数据分析技术，对金融业务中的风险进行有效识别、评估和控制，降低欺诈风险，提高金融机构的风险管理水平。

1.2 需求分析
1.2.1 功能需求
（1）数据采集与整合：系统需要具备自动采集金融机构内外部数据的能力，并对数据进行清洗、整合，形成统一的数据源。

（2）数据分析与挖掘：系统需运用大数据分析技术，对采集到的数据进行分析和挖掘，发觉潜在的欺诈行为和风险点。

（3）风险识别与评估：系统根据数据分析结果，对金融业务中的风险进行识别和评估，为金融机构提供有效的风险预警。

（4）风险控制与策略制定：系统根据风险识别与评估结果，制定相应的风险控制策略，降低欺诈风险。

（5）可视化展示：系统需具备数据可视化功能，将分析结果以图表、报告等形式展示给金融机构，便于决策者及时了解风险状况。

1.2.2 技术需求
（1）大数据技术：系统需采用成熟的大数据技术，如Hadoop、Spark等，实现数据的采集、存储、处理和分析。

（2）人工智能技术：系统需运用人工智能技术，如机器学习、自然语言处理等，提高风险识别和评估的准确性。

（3）数据安全与隐私保护：系统需具备严格的数据安全与隐私保护措施，保证金融机构的数据安全。

（4）系统稳定性与可扩展性：系统应具备高稳定性、高可扩展性，以满足
金融机构不断增长的业务需求。

1.3 市场现状
当前，金融行业大数据风控与反欺诈系统市场呈现出以下特点：
（1）市场需求旺盛：金融行业风险管理的需求不断增长，大数据风控与反欺诈系统市场潜力巨大。

（2）技术竞争激烈：国内外众多企业纷纷布局大数据风控与反欺诈市场，技术竞争日益激烈。

（3）政策支持力度加大：我国对金融风险防控高度重视，政策支持力度不断加大，为大数据风控与反欺诈系统的发展提供了有利条件。

（4）行业应用逐渐拓展：大数据风控与反欺诈系统不仅在金融行业得到广泛应用，还逐渐拓展到其他领域，如保险、电商等。

第二章：大数据风控与反欺诈技术概述
2.1 大数据风控技术
2.1.1 技术原理
大数据风控技术是基于海量数据分析和挖掘，运用机器学习、统计分析等方法，对金融业务中的风险进行识别、评估和控制的过程。

其主要原理包括数据采集、数据处理、特征工程、模型构建与评估等环节。

2.1.2 技术组成
（1）数据采集：通过各类渠道收集金融业务中的数据，包括客户基本信息、交易记录、信用报告等。

（2）数据处理：对采集到的数据进行清洗、转换、整合，使其符合模型需求。

（3）特征工程：提取数据中的关键特征，用于模型训练和评估。

（4）模型构建与评估：采用机器学习算法构建风险预测模型，通过交叉验证、AUC值等方法评估模型功能。

2.1.3 技术应用
大数据风控技术在金融行业中的应用包括信贷风险控制、投资风险分析、反欺诈等。

2.2 反欺诈技术
2.2.1 技术原理
反欺诈技术是通过分析客户行为、交易特征等数据，运用机器学习、规则引擎等方法，识别和防范欺诈行为的过程。

其主要原理包括数据采集、行为分析、欺诈检测、预警与响应等环节。

2.2.2 技术组成
（1）数据采集：收集客户行为数据、交易数据、设备信息等。

（2）行为分析：对客户行为进行挖掘，分析其行为模式、交易习惯等。

（3）欺诈检测：运用机器学习、规则引擎等方法，识别欺诈行为。

（4）预警与响应：发觉欺诈行为后，及时预警并采取相应措施。

2.2.3 技术应用
反欺诈技术在金融行业中的应用包括账户欺诈防范、交易欺诈防范、身份欺诈防范等。

2.3 技术发展趋势
2.3.1 人工智能技术的应用
人工智能技术的发展，大数据风控与反欺诈系统将更多地采用深度学习、自然语言处理等先进技术，提高风险识别和欺诈防范的准确性。

2.3.2 跨行业数据融合
为提高风险识别能力，金融行业将逐步实现与互联网、运营商等行业的跨数据融合，形成更全面的风险评估体系。

2.3.3 实时监控与动态调整
大数据风控与反欺诈系统将实现实时监控，根据业务变化和数据积累，动态调整模型参数，提高系统适应性和准确性。

2.3.4 隐私保护与合规性
在技术发展的同时金融行业将更加注重隐私保护和合规性，保证大数据风控与反欺诈系统的合法性和可持续性。

第三章：系统架构设计
3.1 系统整体架构
金融行业大数据风控与反欺诈系统的整体架构设计，旨在实现对海量数据的快速处理、有效分析和精准识别。

系统整体架构主要包括以下几个层次：
（1）数据源层：包括各类金融业务数据、外部数据、互联网数据等，为系统提供原始数据基础。

（2）数据存储层：对原始数据进行清洗、转换、存储，为后续数据处理和分析提供数据支持。

（3）数据处理与分析层：对数据进行预处理、特征提取、模型训练等操作，实现对风险的识别和预警。

（4）业务应用层：将分析结果应用于具体业务场景，实现风险控制、欺诈防范等功能。

（5）系统管理与服务层：负责系统监控、运维、安全防护等，保证系统稳定高效运行。

3.2 数据处理流程
金融行业大数据风控与反欺诈系统的数据处理流程主要包括以下几个环节：（1）数据采集：从各类数据源获取原始数据，包括结构化数据和非结构化数据。

（2）数据清洗：对原始数据进行去重、去噪、缺失值处理等操作，提高数据质量。

（3）数据转换：将清洗后的数据进行格式转换、类型转换等，使其满足后续分析需求。

（4）数据存储：将转换后的数据存储到数据库或分布式文件系统中，以便后续分析。

（5）特征提取：从数据中提取与风险相关的特征，为模型训练提供支持。

（6）模型训练：利用机器学习算法对特征进行训练，构建风险识别模型。

（7）模型评估与优化：评估模型功能，通过调整参数、优化算法等手段提高模型准确率。

（8）模型部署与应用：将训练好的模型部署到业务系统中，实现实时风险识别。

3.3 系统模块划分
金融行业大数据风控与反欺诈系统可划分为以下模块：
（1）数据采集模块：负责从各类数据源获取原始数据。

（2）数据清洗模块：对原始数据进行去重、去噪、缺失值处理等操作。

（3）数据转换模块：将清洗后的数据进行格式转换、类型转换等。

（4）数据存储模块：将转换后的数据存储到数据库或分布式文件系统中。

（5）特征提取模块：从数据中提取与风险相关的特征。

（6）模型训练模块：利用机器学习算法对特征进行训练。

（7）模型评估与优化模块：评估模型功能，优化模型参数。

（8）模型部署与应用模块：将训练好的模型部署到业务系统中。

（9）系统监控模块：监控系统运行状态，发觉并解决系统故障。

（10）系统管理模块：负责系统运维、安全防护等工作。

第四章：数据采集与预处理
4.1 数据采集策略
数据采集是金融行业大数据风控与反欺诈系统的基础环节。

本方案针对数据采集制定了以下策略：
（1）全面覆盖：根据业务需求，对各类金融业务数据进行全面采集，包括交易数据、用户数据、设备数据等。

（2）多源整合：整合内外部数据源，提高数据丰富度和准确性。

外部数据包括公开数据、合作数据等；内部数据包括业务系统数据、日志数据等。

（3）实时采集：采用流式数据处理技术，实现数据实时采集，以满足实时风控和反欺诈的需求。

（4）安全合规：遵循相关法律法规，保证数据采集的合法性、合规性。

4.2 数据清洗与转换
数据清洗与转换是提高数据质量的关键环节。

本方案采取以下措施：
（1）数据去重：去除重复数据，保证数据唯一性。

（2）数据补全：对缺失数据进行填充，提高数据完整性。

（3）数据标准化：统一数据格式，便于后续分析处理。

（4）数据校验：对数据进行校验，剔除异常数据，提高数据准确性。

（5）数据转换：将原始数据转换为适合风控和反欺诈分析的数据格式。

4.3 数据存储与备份
数据存储与备份是保障数据安全的重要措施。

本方案制定以下策略：
（1）分布式存储：采用分布式存储技术，提高数据存储的可靠性和扩展性。

（2）热备冗余：对关键数据进行热备冗余，保证数据不丢失。

（3）定期备份：定期对数据进行备份，以应对可能的数据损坏或丢失风险。

（4）加密存储：对敏感数据进行加密存储，保障数据安全。

（5）权限管理：实行严格的权限管理，保证数据访问的安全性。

第五章：特征工程与模型构建
5.1 特征工程方法
特征工程在金融行业大数据风控与反欺诈系统开发中占据着的地位。

以下是几种常用的特征工程方法：
（1）数据预处理：数据预处理是特征工程的第一步，主要包括数据清洗、数据整合、数据转换等，旨在保证数据质量，提高模型训练效果。

（2）特征提取：特征提取是从原始数据中提取出对目标变量有显著影响的特征，常用的方法包括相关性分析、主成分分析（PCA）、因子分析等。

（3）特征选择：特征选择是在特征提取的基础上，筛选出对模型功能贡献最大的特征。

常用的方法有过滤式、包裹式和嵌入式等。

（4）特征转换：特征转换是对特征进行规范化、离散化、编码等操作，以提高模型训练效果。

常用的方法包括标准化、归一化、独热编码等。

5.2 模型选择与优化
在金融行业大数据风控与反欺诈系统中，选择合适的模型是关键。

以下是一些常用的模型选择与优化方法：
（1）模型选择：根据业务需求和数据特点，选择适合的模型。

常用的模型有逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、梯度提升决策树（GBDT）等。

（2）模型参数优化：通过调整模型参数，提高模型功能。

常用的方法有网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等。

（3）模型融合：将多个模型的预测结果进行融合，以提高预测准确性。

常用的方法有加权平均、堆叠等。

（4）模型调优：通过交叉验证、早停等策略，对模型进行调优，防止过拟合。

5.3 模型评估与调整
模型评估与调整是保证模型功能的关键环节。

以下是一些常用的模型评估与调整方法：
（1）评估指标：根据业务需求，选择合适的评估指标。

常用的评估指标有准确率、召回率、F1值、AUC等。

（2）混淆矩阵：通过混淆矩阵，直观地了解模型在各个类别上的预测效果。

（3）模型调整：根据评估结果，对模型进行调整。

调整方法包括优化模型参数、增加或减少特征、更换模型等。

（4）模型监控与迭代：在模型上线后，持续监控模型功能，并根据实际情况进行迭代优化。

通过对特征工程、模型选择与优化、模型评估与调整的深入研究，可以为金融行业大数据风控与反欺诈系统提供有效的技术支持。

在此基础上，还需结合业务场景和实际需求，不断优化模型，提高风控与反欺诈效果。

第六章：实时监控与预警
6.1 实时监控系统设计
实时监控系统是金融行业大数据风控与反欺诈系统的重要组成部分，其设计目标是实现对业务流程中各个关键环节的实时监控，保证风险和欺诈行为能够被及时发觉和处理。

以下是实时监控系统设计的关键要素：
6.1.1 数据采集与整合
实时监控系统需具备高效的数据采集能力，从各类业务系统中抽取关键数据，如交易记录、用户行为数据、设备信息等。

同时需要对采集到的数据进行清洗、转换和整合，形成统一的数据格式，便于后续分析和处理。

6.1.2 数据处理与分析
实时监控系统应采用先进的数据处理技术，如分布式计算、内存计算等，以满足大数据量的实时处理需求。

系统需对采集到的数据进行实时分析，运用机器学习、统计分析等方法，挖掘潜在的欺诈行为和风险点。

6.1.3 风险评估与预警
实时监控系统需根据预设的风险评估模型，对实时数据进行分析，判断业务流程中的风险程度。

当风险超过阈值时，系统应自动触发预警，通知相关人员采
取相应措施。

6.1.4 系统监控与维护
实时监控系统应具备自我监控和自我维护的能力，保证系统稳定运行。

同时系统管理员可对监控参数进行配置和调整，以满足不同业务场景的需求。

6.2 预警规则设定
预警规则是实时监控系统的重要组成部分，合理的预警规则能够提高风险识别的准确性。

以下是预警规则设定的关键要素：
6.2.1 基于业务规则的预警
根据业务场景和风险类型，设定相应的预警规则。

例如，对于交易金额、交易频率等关键指标，设置阈值和预警等级，当指标超过阈值时，触发预警。

6.2.2 基于数据挖掘的预警
通过数据挖掘技术，挖掘历史风险案例中的特征规律，形成预警规则。

例如，分析用户行为数据，发觉某些行为模式与欺诈行为高度相关，将这些行为模式作为预警规则。

6.2.3 基于机器学习的预警
运用机器学习算法，对实时数据进行训练，形成预警模型。

当新数据输入模型时，模型能够预测出潜在的风险，并触发预警。

6.3 响应策略与处理流程
当实时监控系统触发预警后，应采取相应的响应策略和处理流程，保证风险得到有效控制。

6.3.1 预警响应策略
预警响应策略包括：人工审核、自动拦截、临时冻结等。

根据预警等级和业务场景，选择合适的响应策略。

6.3.2 处理流程
预警处理流程如下：
（1）预警触发：实时监控系统发觉潜在风险，触发预警。

（2）预警通知：预警信息发送至相关人员，如业务管理员、风险分析师等。

（3）风险评估：相关人员对预警信息进行评估，确定风险等级。

（4）响应策略执行：根据风险评估结果，执行相应的响应策略。

（5）风险处理：对风险进行跟踪和处理，直至风险消除。

（6）反馈与优化：对预警处理过程进行反馈，优化预警规则和响应策略。

第七章：系统安全与合规性
7.1 数据安全策略
7.1.1 数据加密
为保证金融行业大数据风控与反欺诈系统中的数据安全，我们将采用国际通行的加密算法，如AES、RSA等，对存储和传输的数据进行加密处理，以防止数据泄露和非法访问。

7.1.2 数据访问控制
系统将实施严格的用户权限管理，保证经过授权的用户才能访问相关数据。

权限分为数据查看、数据修改和数据删除等不同级别，以实现对数据的精细化管理。

7.1.3 数据备份与恢复
为应对可能的数据丢失或损坏情况，系统将定期对数据进行备份，并制定详细的恢复策略。

备份频率根据数据重要性和业务需求进行调整，保证数据安全。

7.1.4 数据审计
系统将记录所有数据操作日志，包括数据访问、修改和删除等操作，以便对数据安全事件进行追踪和分析。

7.2 系统合规性要求
7.2.1 法律法规合规
金融行业大数据风控与反欺诈系统开发过程中，需严格遵守国家相关法律法规，如《网络安全法》、《数据安全法》等，保证系统合规性。

7.2.2 行业标准合规
系统需符合金融行业的相关标准，如ISO 27001信息安全管理体系、PCI DSS 支付卡行业数据安全标准等，以保障系统在行业内的合规性。

7.2.3 内部管理制度合规
系统开发过程中，需遵循公司内部管理制度，包括但不限于数据安全管理制度、系统安全管理制度等，保证系统运行的安全性和合规性。

7.3 安全与合规性评估
7.3.1 安全评估
为保证系统安全，将定期开展安全评估，包括但不限于以下内容：
系统漏洞扫描与修复；
数据安全审计；
安全防护措施有效性评估；
应急响应能力评估。

7.3.2 合规性评估
为保障系统合规性，将定期进行合规性评估，包括以下方面：
法律法规合规性检查；
行业标准合规性检查；
内部管理制度合规性检查；
第三方合规性评估。

通过以上安全与合规性评估，保证金融行业大数据风控与反欺诈系统在运行过程中满足相关要求，为金融行业提供安全、合规的数据处理服务。

第八章：系统开发与实施
8.1 技术选型与开发工具
8.1.1 技术选型
在金融行业大数据风控与反欺诈系统的开发过程中，技术选型。

本系统主要涉及以下技术选型：
（1）数据存储：采用分布式数据库，如Hadoop HDFS、MySQL、MongoDB 等，以满足大数据存储需求。

（2）数据处理：使用Spark、Flink等大数据处理框架，实现实时数据处理和离线数据处理。

（3）数据挖掘与分析：采用Python、R等数据分析工具，以及机器学习库（如TensorFlow、PyTorch等）进行数据挖掘和分析。

（4）模型评估与优化：运用交叉验证、A/B测试等方法评估模型功能，并根据评估结果进行优化。

（5）安全性：采用加密技术、访问控制等手段保障数据安全和系统安全。

8.1.2 开发工具
（1）开发环境：使用Eclipse、IntelliJ IDEA等集成开发环境（IDE）进行编码、调试和项目管理。

（2）版本控制：采用Git进行代码版本控制，实现协同开发和代码管理。

（3）自动化构建：使用Jenkins、Travis CI等自动化构建工具，提高开发效率。

（4）测试工具：运用JUnit、TestNG等测试框架进行单元测试和集成测试，保证系统质量。

8.2 系统开发流程
8.2.1 需求分析
（1）分析金融行业大数据风控与反欺诈的业务场景，明确系统功能需求。

（2）梳理业务流程，确定系统模块划分。

（3）撰写详细的需求文档，包括功能需求、功能需求、安全需求等。

8.2.2 系统设计
（1）根据需求文档，进行系统架构设计，包括数据架构、业务架构、技术架构等。

（2）设计系统模块划分、接口定义、数据交互协议等。

（3）撰写系统设计文档，为后续开发提供指导。

8.2.3 编码实现
（1）按照设计文档，进行模块化开发。

（2）编写代码，实现系统功能。

（3）进行单元测试，保证模块功能正确。

8.2.4 集成测试
（1）将各个模块进行集成，形成完整的系统。

（2）进行集成测试，检查系统各部分之间的协同工作情况。

（3）针对测试中发觉的问题，进行修复和优化。

8.2.5 系统部署与上线
（1）部署系统到生产环境。

（2）进行上线测试，保证系统稳定运行。

（3）对系统进行功能优化和监控。

8.3 系统部署与维护
8.3.1 系统部署
（1）部署硬件设备，包括服务器、存储设备等。

（2）安装操作系统、数据库、中间件等基础软件。

（3）配置网络环境，保证系统正常运行。

（4）部署应用系统，包括前端、后端、数据库等。

8.3.2 系统维护
（1）定期检查系统运行状况，保证系统稳定可靠。

（2）对系统进行功能优化，提高系统处理能力。

（3）及时修复系统漏洞，保障系统安全。

（4）更新系统版本，引入新功能，满足业务发展需求。

（5）对系统进行备份，防止数据丢失。

第九章：项目实施效果评估与优化
9.1 效果评估指标
为保证金融行业大数据风控与反欺诈系统开发项目的实施效果，需制定一套科学、全面的评估指标。

以下为主要效果评估指标：
（1）准确性：衡量系统对欺诈行为的识别能力，计算准确率、召回率和F1值等指标。

（2）实时性：评估系统在处理大量数据时的响应速度，以满足金融业务对实时性的要求。

（3）覆盖度：评估系统对各类欺诈行为的覆盖范围，包括已知欺诈类型和新出现的欺诈手法。

（4）误报率：衡量系统对正常行为的误判概率，以降低误报对客户体验的影响。

（5）资源消耗：评估系统在运行过程中对硬件资源、网络资源等的占用情况。

（6）业务影响：分析系统实施后对业务流程、客户体验等方面的影响。

9.2 项目优化策略
针对评估指标中的不足，以下为项目优化策略：
（1）算法优化：不断研究和引入新的机器学习算法，提高欺诈行为的识别准确性。

（2）数据质量提升：加强数据清洗、预处理和特征工程等环节，提高数据质量。

（3）模型调优：根据实际业务需求，调整模型参数，提高模型功能。

（4）实时性优化：优化数据处理流程，降低系统延迟，满足实时性要求。

（5）系统扩展性：设计可扩展的系统架构，便于后续功能模块的接入和升级。

（6）监控与预警：建立完善的监控体系，实时监测系统运行状态，发觉异常情况及时预警。

9.3 持续改进与更新
为保证金融行业大数据风控与反欺诈系统的长期有效性，以下为持续改进与更新的措施：
（1）数据更新：定期更新数据集，引入新的欺诈案例，提高系统对新型欺诈手法的识别能力。

（2）算法迭代：跟踪国内外最新的机器学习研究成果，不断优化和迭代算法。

（3）业务反馈：收集业务部门的反馈意见，针对实际业务需求调整系统功能和功能。

（4）技术支持：加强与相关技术领域的合作，引入先进技术，提升系统整体水平。

（5）合规性检查：定期进行合规性检查，保证系统符合相关法律法规要求。

（6）人员培训：加强团队人员的技术培训，提高团队整体素质，以适应不断变化的市场环境。

第十章：未来展望与挑战
10.1 行业发展趋势
金融行业对大数据风控与反欺诈系统的不断深入应用，未来行业发展趋势可从以下几个方面进行展望：
（1）风控体系不断完善：金融行业将加强对大数据风控与反欺诈系统的研。