1. 设备指纹在XX应用情况
1.1 指纹使用情况及调用量
使用情况： 目前指纹已在XX业务风控反欺诈策略上线使用；
服务调用量： 平均每日调用量30W+，每月调用1000W+，截止2023年2月份已累计调用8000W次。
1.2 指纹在小贷风控场景的效果
根据风控策略实验反馈：在指纹(特征>=3)拦截用户群体中，dpd5单量逾期高于大盘10%，dpd5金额逾期高于大盘18%，线上效果比较明显。
1.3 客户端打点场景
1： 登录｜注册
2： 去进件
2. XX业务方问题汇总
2.1 采集的设备信息字段列表
目前主要使用客户端上报字段，大约六七十个，主要包括手机品牌、型号、安卓ID、IMEI、网络、MAC地址等。
详细内容参考：设备指纹数据采集
2.2 设备信息采集对终端的性能占用
CPU总占用：6.7%；
内存总占用：27.4%。
2.3 设备信息采集SDK终端防破解/篡改能力
使用SDK，客户端打点采集进行加固；
2.4 设备信息生成服务端耗时
最近一个月指纹生成平均耗时30ms，最长耗时200ms。
2.5 设备信息查询接口TPS和相应时长
调用量: 396218,
P95: 51ms,
P99: 71ms,
调用成功率: 100.0%,
TPS: 50;
2.6 设备唯一标识碰撞率/稳定度
与TD指纹在XX业务的效果对比，“碰撞率”、“错误率” 均在千分之一左右，识别准确率为99.95%左右，接近TD水平。
碰撞率：0.1253%
准确率：99.5117%
2.7 设备指纹服务端高可用保证
Nginx 运维做的高可用;
Mysql DBA做到主从;
服务，3台，高可用。
2.8 弱网环境处理流程
开发初 业务方给出 峰值 要求 qps 500，实际 100
测试环境可快速部署，切域名，进行紧急部署。
