基于微服務(wù)架構(gòu)的大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)借貸預(yù)警研究

常鳳 胡忠旭 徐小華

(昭通學(xué)院網(wǎng)絡(luò)與信息中心 云南昭通 657000)

目前，隨著互聯(lián)網(wǎng)的日益普及和髙校信息化基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善，大學(xué)生已成為互聯(lián)網(wǎng)的最大使用群體，互聯(lián)網(wǎng)已然成為大學(xué)生學(xué)習(xí)、生活不可或缺的一部分?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的快速發(fā)展給生活帶來(lái)便捷的同時(shí)也帶來(lái)了許多弊端。近幾年，“校園貸”在人們的視野中越來(lái)越頻繁地出現(xiàn)，因其用戶門(mén)檻低、無(wú)需擔(dān)保抵押、放款迅速等特點(diǎn)得到迅速擴(kuò)張，受到高校大學(xué)生的青睞。一些網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)通過(guò)虛假宣傳，引誘學(xué)生借款，學(xué)生群體由于缺乏對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸的危害性和警惕性認(rèn)識(shí)，非常容易被“洗腦”，陷入“高利貸”陷阱。部分學(xué)生因無(wú)力償還累積的大量欠款，身心遭受?chē)?yán)重的侵?jǐn)_而導(dǎo)致自殺事件頻頻發(fā)生，因此，校園網(wǎng)貸行為是高校急需規(guī)范和管理的問(wèn)題。

“校園貸”屬于敏感問(wèn)題，其隱蔽性較強(qiáng)，很難通過(guò)日常規(guī)章制度來(lái)發(fā)現(xiàn)和解決，這給高校對(duì)學(xué)生的監(jiān)督管理工作帶來(lái)一定挑戰(zhàn)。不良網(wǎng)絡(luò)借貸一旦發(fā)生，將會(huì)對(duì)學(xué)生的健康成長(zhǎng)造成極大影響。而大學(xué)生登錄校園網(wǎng)絡(luò)時(shí)將產(chǎn)生能真實(shí)反映其行為傾向、愛(ài)好和動(dòng)機(jī)的海量上網(wǎng)數(shù)據(jù)。該文對(duì)學(xué)生上網(wǎng)行為日志進(jìn)行分析，利用“互聯(lián)網(wǎng)+”的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析學(xué)生上網(wǎng)行為日志，掌握學(xué)生網(wǎng)絡(luò)借貸動(dòng)態(tài)，對(duì)學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險(xiǎn)行為進(jìn)行發(fā)現(xiàn)和預(yù)警，為學(xué)生管理工作人員的提前干預(yù)提供可參考的依據(jù)。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)大多采用單體式架構(gòu)或SOA架構(gòu)，單體式架構(gòu)將所有模塊化組件混合后運(yùn)行在同一個(gè)服務(wù)進(jìn)程中，當(dāng)某個(gè)模塊化組件發(fā)生變化時(shí)，需要所有模塊化進(jìn)行編譯、打包和上線，模塊之間的依賴性強(qiáng)、耦合性高，單體式架構(gòu)無(wú)法對(duì)某個(gè)模塊組件進(jìn)行水平擴(kuò)展，具有擴(kuò)展局限性。SOA 架構(gòu)所有組件是獨(dú)立自主的，服務(wù)通常是粗粒度的，SOA架構(gòu)強(qiáng)調(diào)不同的異構(gòu)服務(wù)之間的協(xié)作和契約，系統(tǒng)替換某個(gè)組件發(fā)生故障時(shí)將會(huì)對(duì)系統(tǒng)造成較大影響[1-2]。

微服務(wù)是將單體應(yīng)用（Monolithic）先拆分成一組微小的服務(wù)組件，每個(gè)服務(wù)運(yùn)行在一個(gè)單獨(dú)的進(jìn)程中，每個(gè)服務(wù)職責(zé)功能單一，可以運(yùn)行多個(gè)實(shí)例，每個(gè)服務(wù)可根據(jù)實(shí)際的需求獨(dú)立進(jìn)行水平伸縮。微服務(wù)架構(gòu)中服務(wù)之間相互隔離，一個(gè)服務(wù)出錯(cuò)，并不會(huì)影響到其他微服務(wù)的運(yùn)行；每個(gè)服務(wù)都可根據(jù)性能需求獨(dú)立地進(jìn)行水平伸縮，擴(kuò)展便捷，成本相對(duì)較低[1-2]。微服務(wù)顯著改善了系統(tǒng)架構(gòu)的彈性，應(yīng)用系統(tǒng)的更新不再牽一發(fā)而動(dòng)全身，同時(shí)通過(guò)容器技術(shù)可以降低系統(tǒng)持續(xù)集成與持續(xù)部署的復(fù)雜度[3]。

該文基于微服務(wù)架構(gòu)的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，在降低平臺(tái)耦合性、平臺(tái)按需擴(kuò)展、敏捷開(kāi)發(fā)和快速部署方面，具有明顯的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。

1 校園貸的主要原因

“校園貸”是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)行為，其產(chǎn)生的原因很多?；趯?duì)高校中不良校園網(wǎng)絡(luò)借貸現(xiàn)象的了解，校園網(wǎng)貸的主要原因有生活費(fèi)水平、消費(fèi)心理、自控能力、金融知識(shí)匱乏、校園貸平臺(tái)自身原因等幾個(gè)方面。

在時(shí)代環(huán)境的影響下，部分大學(xué)生更加注重個(gè)人需求，追求高品質(zhì)、高品牌、高消費(fèi)的生活，超前的消費(fèi)觀和非理性消費(fèi)行為對(duì)其信貸消費(fèi)行為具有深刻影響；其次，由于大學(xué)生對(duì)貸款、借貸類別的金融知識(shí)了解不足，導(dǎo)致對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)及逾期后果認(rèn)知不足，對(duì)其失信行為所帶來(lái)的信用風(fēng)險(xiǎn)“毫不知情”[4]；此外，大學(xué)生的心理發(fā)展尚不成熟，思想和經(jīng)濟(jì)是不獨(dú)立的，仍然需要家長(zhǎng)的引導(dǎo)與支持，若家長(zhǎng)對(duì)學(xué)生生活和思想動(dòng)態(tài)關(guān)注不夠、家庭監(jiān)管不力，也極易誘發(fā)網(wǎng)絡(luò)借貸行為。另外，行業(yè)環(huán)境寬松與網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)虛假宣傳、隱瞞資費(fèi)、降低門(mén)檻，也是發(fā)生校園網(wǎng)貸的重要因素之一。

校園貸款消費(fèi)并非是全盤(pán)否定的，但是大部分學(xué)生的自控能力和理財(cái)能力較差，超前消費(fèi)與消費(fèi)攀比現(xiàn)象較明顯，一旦進(jìn)入了分期還款模式，就會(huì)卷入網(wǎng)貸的漩渦，大部分學(xué)生無(wú)力償還貸款就會(huì)求助于各種不良的校園貸，慢慢形成惡性循環(huán)，很容易走上歧途[5]。

如何有效避免不良網(wǎng)絡(luò)借貸的發(fā)生，需要高校、家庭、社會(huì)這3 個(gè)方面共同構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)防范和教育引導(dǎo)機(jī)制，幫助大學(xué)生樹(shù)立正確的消費(fèi)觀，正確引導(dǎo)大學(xué)生認(rèn)識(shí)“校園貸”，以促進(jìn)大學(xué)生身心健康發(fā)展[6]。

2 校園貸的治理策略

國(guó)家相關(guān)部門(mén)加強(qiáng)對(duì)“校園貸”的監(jiān)管。針對(duì)降低“校園貸”風(fēng)險(xiǎn)，國(guó)家對(duì)此已經(jīng)出臺(tái)了一系列政策。2009 年，國(guó)家銀監(jiān)會(huì)就公布了《關(guān)于進(jìn)一步規(guī)范信用卡業(yè)務(wù)通知》一文，針對(duì)18 周歲以上，但是無(wú)經(jīng)濟(jì)來(lái)源、穩(wěn)定工作的居民，必須確定第二還款人，并且在辦理時(shí)簽訂書(shū)面協(xié)議，確定其還款責(zé)任，否則不予辦理”[7]。2017年，教育部于頒文明確禁止網(wǎng)貸平臺(tái)向大學(xué)生放貸。2021 年，國(guó)家銀保監(jiān)會(huì)等五部委下發(fā)的《關(guān)于進(jìn)一步規(guī)范大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)貸款監(jiān)督管理工作的通知》，明確了小額貸款公司不得向大學(xué)生發(fā)放互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)貸款[8]。

學(xué)校加強(qiáng)大學(xué)生“校園貸”防范工作。很多高校通過(guò)定期開(kāi)設(shè)法律知識(shí)講座、金融知識(shí)相關(guān)課程，培養(yǎng)大學(xué)生的融資信貸常識(shí)和安全常識(shí)，加強(qiáng)學(xué)生對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸的法律常識(shí)、拖欠貸款風(fēng)險(xiǎn)知識(shí)的進(jìn)一步了解；高校也會(huì)利用主題班會(huì)及網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)通過(guò)真實(shí)案例，提醒學(xué)生網(wǎng)絡(luò)貸款存在的問(wèn)題，幫助學(xué)生遠(yuǎn)離網(wǎng)絡(luò)借貸，樹(shù)立起網(wǎng)絡(luò)借貸的安全防范意識(shí)；此外，理性的消費(fèi)觀是抵御不良校園貸的前提，部分高校也通過(guò)營(yíng)造節(jié)約型校園文化環(huán)境，主動(dòng)引導(dǎo)學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)行為，積極引導(dǎo)大學(xué)生樹(shù)立正確、健康的社交觀念和消費(fèi)觀。

在家庭方面，幫助學(xué)生養(yǎng)成合理、科學(xué)的消費(fèi)習(xí)慣。大學(xué)生沒(méi)有經(jīng)濟(jì)來(lái)源，在消費(fèi)上還得依靠父母。父母以身作則，積極倡導(dǎo)勤儉節(jié)約的家風(fēng)家規(guī)，關(guān)心關(guān)注學(xué)生的消費(fèi)心理、經(jīng)濟(jì)情況，并多與孩子溝通，有利于幫助學(xué)生養(yǎng)成合理、科學(xué)的消費(fèi)習(xí)慣。

國(guó)家對(duì)非法校園貸的明令禁止，高校對(duì)學(xué)生教育管理的加強(qiáng)和引導(dǎo)，家庭教育的重視，一定程度上可以控制大學(xué)生盲目貸款的行為，降低校園貸造成的負(fù)面結(jié)果，雖然這些治理策略雖然得了一定成效，但由于網(wǎng)絡(luò)信息監(jiān)管體制和技術(shù)不到位，依然給許多不良網(wǎng)貸平臺(tái)可趁之機(jī)，“校園貸”現(xiàn)象仍屢禁不止。一種精準(zhǔn)、高效的智能檢測(cè)預(yù)警方法，能有效補(bǔ)齊高校治理校園借貸的短板，是高校做好人文關(guān)懷和學(xué)生關(guān)愛(ài)工作，提高管理效率的有效途徑。

3 微服務(wù)架構(gòu)分析平臺(tái)

該系統(tǒng)基于微服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)借貸預(yù)警研究采用Spring Cloud搭建微服務(wù)架構(gòu)，其框架的基礎(chǔ)功能主要由服務(wù)注冊(cè)與發(fā)現(xiàn)、負(fù)載均衡、服務(wù)網(wǎng)關(guān)和集群服務(wù)容錯(cuò)等[9-10]。其框架如圖1所示。

圖1 微服務(wù)架構(gòu)圖

該研究從高校上網(wǎng)行為感知系統(tǒng)獲取學(xué)生上網(wǎng)數(shù)據(jù)，對(duì)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行建模研究。系統(tǒng)采用Hadoop 進(jìn)行存儲(chǔ)，從分布式文件系統(tǒng)HDFS 獲取待處理的信息，利用MapReduce 分布式的計(jì)算方式從多個(gè)維度進(jìn)行高效的海量數(shù)據(jù)分析。平臺(tái)架構(gòu)如圖2所示。

圖2 平臺(tái)架構(gòu)圖

基于分布式微服務(wù)的架構(gòu)模式，可將數(shù)據(jù)分析應(yīng)用進(jìn)行粒度拆分，實(shí)現(xiàn)針對(duì)不同用戶行為特征的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，諸如教師工作效率應(yīng)用分析、離職傾向分析、行為風(fēng)險(xiǎn)分析、學(xué)生沉迷網(wǎng)絡(luò)分析、學(xué)業(yè)預(yù)警分析、貧困判定分析等微服務(wù)模塊，模塊之間相互獨(dú)立，通過(guò)可視化Web 界面實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的傳輸和共享，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)多樣化服務(wù)需求下的網(wǎng)絡(luò)挖掘數(shù)據(jù)可視化功能的開(kāi)發(fā)和擴(kuò)展。

4 網(wǎng)貸行為的分類

針對(duì)校園網(wǎng)貸用戶的特點(diǎn)，可選取“搜索貸款網(wǎng)站”“訪問(wèn)網(wǎng)貸URL”“發(fā)生網(wǎng)銀行為”“產(chǎn)生消費(fèi)行為”“發(fā)生賬單數(shù)據(jù)”作為發(fā)生網(wǎng)絡(luò)借貸行為的研究屬性，并建立相應(yīng)信息庫(kù)。信息庫(kù)可修改、完善，以提升研判網(wǎng)絡(luò)用戶的準(zhǔn)確率，最終通過(guò)Web可視化工具，展示分析結(jié)果。網(wǎng)貸行為大致分析過(guò)程如圖3所示。

圖3 網(wǎng)貸行為屬性分類

5 網(wǎng)貸行為特征挖掘

網(wǎng)貸相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)，包括信貸網(wǎng)站訪問(wèn)、信貸關(guān)鍵字搜索記錄和網(wǎng)銀行為等。網(wǎng)絡(luò)借貸行為數(shù)據(jù)模型的建立包括原始數(shù)據(jù)中的自變量、模型中的自變量，并通過(guò)二者的比對(duì)來(lái)確定模型中的自變量，檢測(cè)模型選取的特征都是針對(duì)一個(gè)上網(wǎng)用戶去統(tǒng)計(jì)的，L（Loan）表示信貸網(wǎng)站；B（Bank）表示網(wǎng)銀/支付網(wǎng)站。檢測(cè)模型選取的特征值定義如下。

（1）發(fā)生“搜索信貸關(guān)鍵字”行為的頻次。

（2）訪問(wèn)信貸網(wǎng)URL地址的深度超過(guò)2級(jí)的頻次。通過(guò)用戶訪問(wèn)的URL，深度分析上網(wǎng)用戶訪問(wèn)網(wǎng)貸網(wǎng)站的沉浸指數(shù)，判斷是否真正地深入瀏覽信貸網(wǎng)站，并且可以排除廣告網(wǎng)頁(yè)的因素，減少誤判。

（3）通過(guò)關(guān)聯(lián)分析技術(shù)，關(guān)聯(lián)訪問(wèn)了網(wǎng)貸并且在短時(shí)間內(nèi)訪問(wèn)了網(wǎng)銀。這個(gè)特征很大程度說(shuō)明了發(fā)生借貸行為，而不僅僅只是關(guān)注網(wǎng)貸。

（4）每天訪問(wèn)不同L的最大種類數(shù)。

（5）平均每天訪問(wèn)信貸網(wǎng)站的頻率。

（6）發(fā)生“訪問(wèn)L 且一小時(shí)內(nèi)訪問(wèn)B”行為的次數(shù)，訪問(wèn)網(wǎng)銀/支付網(wǎng)站的頻率，關(guān)聯(lián)分析訪問(wèn)網(wǎng)貸和訪問(wèn)網(wǎng)銀的行為。

6 數(shù)據(jù)分析模型

數(shù)據(jù)分析平臺(tái)通過(guò)采集大量的網(wǎng)貸相關(guān)數(shù)據(jù)，從而找出滿足網(wǎng)貸特征的上網(wǎng)用戶。通過(guò)訓(xùn)練模型得到最終判定網(wǎng)貸行為的計(jì)算公式。將模型應(yīng)用于新產(chǎn)生的網(wǎng)貸相關(guān)數(shù)據(jù)，檢測(cè)有無(wú)網(wǎng)貸行為的上網(wǎng)用戶。并采用多維分析和關(guān)聯(lián)分析等技術(shù)減少網(wǎng)貸檢測(cè)的誤判。

檢測(cè)模型選取LR作為判別模型，其能夠給出一個(gè)樣本是否為正/負(fù)樣本的概率，直接對(duì)條件概率P(y|x)建模，而這個(gè)概率可以作為網(wǎng)貸風(fēng)險(xiǎn)值輸出，從而對(duì)風(fēng)險(xiǎn)用戶進(jìn)行排行。

各特征值作為輸入的特征向量X，公式如下。

通過(guò)模型訓(xùn)練，最終得出模型預(yù)測(cè)的多項(xiàng)式公式如下。

其中，X的值為所提取的特征值；W為其權(quán)重向量；a為向量W的第七個(gè)元素。

在真實(shí)數(shù)據(jù)中，通過(guò)抽取上述特征，并應(yīng)用上述模型公式計(jì)算，系統(tǒng)可以識(shí)別出準(zhǔn)確率超過(guò)90%的網(wǎng)貸行為。

7 應(yīng)用效果

通過(guò)特征提取和關(guān)鍵字技術(shù)分析大量的網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)，最終輸出不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的用戶信息，具體見(jiàn)圖4。

圖4 網(wǎng)貸風(fēng)險(xiǎn)用戶

自定義設(shè)置：通過(guò)自定義網(wǎng)貸URL，網(wǎng)貸敏感詞、網(wǎng)貸標(biāo)題敏感詞實(shí)現(xiàn)信息庫(kù)更新。

最終輸出信息用戶字段主要有內(nèi)容、學(xué)號(hào)、班級(jí)、號(hào)碼、網(wǎng)站、標(biāo)簽、流量、耗時(shí)、關(guān)鍵字匹配等信息，為學(xué)生管理工作人員提前干預(yù)提供可參考的依據(jù)。

圖5 自定義設(shè)置

8 結(jié)語(yǔ)

該文基于高校在大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險(xiǎn)管理方面面臨的挑戰(zhàn)，研究微服務(wù)架構(gòu)下的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)借貸行為風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)學(xué)生上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度建模，通過(guò)模型最終輸出具有高、中、低風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的網(wǎng)絡(luò)借貸行為上網(wǎng)用戶，以便及時(shí)向?qū)W校相關(guān)管理部門(mén)提前預(yù)警，防止惡性事件發(fā)生。該方法在一定程度上避免不良校園網(wǎng)絡(luò)借貸事故的發(fā)生，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)學(xué)校加強(qiáng)學(xué)生關(guān)愛(ài)和學(xué)生管理工作具有指導(dǎo)意義。