互联网内容风控已成为各互联网企业和政府重点关注的技术,由于互联网数据具有产生速度快,更新频率高的特点,单纯的依靠人工审核成本高、误差率高。目前的审核方法主要是基于规则和算法模型的机审与人审结合的方式。这就需要依赖于算法和模型的快速迭代以及数据处理的周期需要尽可能的短,而传统的算法管理平台无法实现这些需求。风控算法管理平台的需求应运而生。传统的算法管理平台存在着算法和模型耦合、数据处理性能低,模型迭代能力弱等缺点。风控场景下,需要对模型进行快速迭代以适用违规内容的快速变更和对抗,并且对数据处理的速度具有较高的要求。本文结合风控场景下算法管理平台的需求,以国内某大型互联网公司的风控系统为背景,设计并实现了风控算法管理平台,解决了如下问题:通过组件化设计和对模型的原子化管理,解耦了算法和模型,使得算法人员和特定的模型研发人员能够各司其职,提高风控的整体迭代效率;通过数据缓存、并行化、数据预处理等技术使得平台的数据处理性能得到了极大的提高,目前在高峰期能很稳定的运行;通过模型文件拆分、镜像与数据分离、自动化AB测试等技术,大大提高了模型的迭代效率和部署速度,使得各类风控模型能快速稳定的迭代。目前,本平台已在大型互联网公司投入使用。在模型迭代效率和易用性上,模型和算法的平均迭代速度提高了1,5倍,得到了算法团队的好评。性能上,在平均QPS为5000,峰值QPS达20000的场景下,运转稳定高效。