这篇文章是支付风控系统设计的第二篇，重点介绍支持支付风控的数据仓库建设。关于支付系统在风控上的具体需求，可参见上一篇文章 《支付风控场景分析》。

支付风控系统在数据存储设计上和其它业务不同的地方在于数据获取与使用的流程。一般业务系统会先确定系统数据需求，再设计如何在业务流程中采集数据，以及数据的格式怎么定义。而支付风控面临的是一个无法预知的场景，需要在实践中根据当前运行情况不断调整。它会先把数据采集过来，之后才能从中发现可能存在的问题，并针对该问题制订风控规则。也就是风控是先采集数据，再使用数据。

风控分析不仅要看交易数据，还得研究所有相关联的数据，这才能全面分析出来风险的根源，推断出需要采取的措施。因而数据采集工作对风控系统建设和演化是非常重要的。本文分析风控所需要的数据，如何采集和存储数据，建立支持风控的数据仓库。

一、数据来源

一笔交易的风险等级的计算需要考虑到多个维度。未成年人购买高档酒、促销期间羊毛客刷单、在洗钱高发地区的商户销售的物品成交价格远超实际价格。这些可疑交易的识别，仅依靠支付系统本身是无法完成的。用户的年龄、商品特点(是否高档酒)、是否促销、羊毛号的识别等，需要从各业务系统，甚至公司外部收集和用户、商品、商家、地区、手机号相关的数据，通过对这些数据进行分析，提取特征，识别潜在的风险。