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3.15不僅關(guān)乎你的“米袋子”,更得看緊你的“錢袋子”

企業(yè)動(dòng)態(tài)
華為公司推出的Real-Time Decision(RTD)分布式實(shí)時(shí)決策引擎FusionInsight RTD,具有數(shù)據(jù)庫的標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)方式(遵循SQL 99標(biāo)準(zhǔn)、PL/SQL語法)和數(shù)據(jù)可靠性機(jī)制,并擁有流處理/CEP(Complex Event Process,復(fù)雜事件處理)的高并發(fā)、低時(shí)延、持續(xù)計(jì)算(滑動(dòng)窗口、模式匹配)能力。

一年一度的3.15晚會(huì)前幾日如期而至,一些“不負(fù)眾望”猛料又浮出水面,再一次更新大家的認(rèn)知。

在這個(gè)皮革奶、蘇丹紅、瘦肉精滿地跑的時(shí)代,“消費(fèi)陷阱”頻出,欺詐已不僅僅滲透到我們生活中的“柴、米、油、鹽、醬、醋、茶”,而是轉(zhuǎn)而盯緊了我們的“錢袋子”。

在 股市暴跌、互聯(lián)網(wǎng)和線下理財(cái)平臺(tái)問題頻出的時(shí)候,有句順口溜是這么說的:土豪死于信托,中產(chǎn)死于股市,屌絲死于P2P,總有一款騙術(shù)屬于你。這句順口溜說的就是金融欺詐。今天小編就趁著3.15之際,給大家扒一扒金融欺詐這件事兒。

我們?cè)谙硎芑ヂ?lián)網(wǎng)、移動(dòng)支付等帶來的便捷的同時(shí),金融機(jī)構(gòu)和廣大消費(fèi)者也面臨著金融詐騙高發(fā)的威脅。金融詐騙形式多樣、方法各異,政府、金融機(jī)構(gòu)不遺余力的宣傳教育消費(fèi)者提高安全意識(shí),但案發(fā)率仍然很高。違規(guī)商戶盜取顧客信用卡信息、黑產(chǎn)盜刷信用卡,使得消費(fèi)者防不勝防。銀行等金融機(jī)構(gòu)不斷加強(qiáng)“風(fēng)控”體系建設(shè),從傳統(tǒng)的“事后風(fēng)控”提高到“事中風(fēng)控”。當(dāng)犯罪分子伸出黑手時(shí),實(shí)時(shí)風(fēng)控系統(tǒng)依靠其精準(zhǔn)的專家規(guī)則、智能的風(fēng)控模型、強(qiáng)大的計(jì)算能力,在數(shù)毫秒之內(nèi)識(shí)別出風(fēng)險(xiǎn)行為,及時(shí)阻止交易,從而保護(hù)消費(fèi)者、國家金融資產(chǎn)免受損失。

在當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)金融、移動(dòng)支付已經(jīng)全民普及的今天,傳統(tǒng)的“批處理”、“準(zhǔn)實(shí)時(shí)”這種事后處理模式顯然已經(jīng)不能應(yīng)對(duì)其中的金融風(fēng)險(xiǎn)。理想的事中處理模式要在海量的轉(zhuǎn)賬、支付交易執(zhí)行過程中“實(shí)時(shí)”完成其歷史數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析、事件流(登錄、查余額、轉(zhuǎn)賬)關(guān)聯(lián)分析、時(shí)間序列分析、深度學(xué)習(xí)模型計(jì)算、同類型消費(fèi)群體分析以及交易網(wǎng)絡(luò)關(guān)系分析等等多種分析手段,最終決策對(duì)當(dāng)前交易是否放行。當(dāng)用戶點(diǎn)擊付款按鈕、或者“掃一掃”的一瞬間,一個(gè)巨大的漏斗在層層過濾掉風(fēng)險(xiǎn),所以超低延時(shí)、非線性、超高并發(fā)是“事中”實(shí)時(shí)風(fēng)控系統(tǒng)需要攻克的主要難題。

華為公司推出的Real-Time Decision(RTD)分布式實(shí)時(shí)決策引擎FusionInsight RTD,具有數(shù)據(jù)庫的標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)方式(遵循SQL 99標(biāo)準(zhǔn)、PL/SQL語法)和數(shù)據(jù)可靠性機(jī)制,并擁有流處理/CEP(Complex Event Process,復(fù)雜事件處理)的高并發(fā)、低時(shí)延、持續(xù)計(jì)算(滑動(dòng)窗口、模式匹配)能力。為了達(dá)到***性能的實(shí)時(shí)計(jì)算,F(xiàn)usionInsight RTD 將大數(shù)據(jù)運(yùn)算的多種理論與思想糅合在一起,如近數(shù)據(jù)計(jì)算(Near Data Computing)、增量計(jì)算(Incremental Computing)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)立方體(Time Series Cube)等,同時(shí)將硬件能力發(fā)揮到***。

1、近數(shù)據(jù)計(jì)算

FusionInsight RTD采用先進(jìn)的編譯技術(shù),將計(jì)算邏輯下發(fā)在數(shù)據(jù)塊上,配合數(shù)據(jù)建模和路由分發(fā)技術(shù),實(shí)現(xiàn)所有的數(shù)據(jù)在本地內(nèi)存計(jì)算,消除節(jié)點(diǎn)/進(jìn)程間通信。同時(shí)編譯技術(shù)還將多個(gè)同分區(qū)數(shù)據(jù)上的計(jì)算邏輯編譯在一起,減少調(diào)用次數(shù),來節(jié)省調(diào)度層和數(shù)據(jù)計(jì)算層的網(wǎng)絡(luò)開銷。這好比將水質(zhì)檢測(cè)器置入河水中,非取樣帶回實(shí)驗(yàn)室,而失去了原來的“味道”。

2、增量計(jì)算

交易事件是流動(dòng)且有先后次序的、也就是時(shí)序數(shù)據(jù),這類數(shù)據(jù)有兩種比較耗時(shí)的計(jì)算,一種是聚合操作(sum、count、average等),一類是多個(gè)事件發(fā)生模式,如A事件發(fā)生多久后發(fā)生B事件。解決這種問題是流處理/CEP的優(yōu)勢(shì),反而是數(shù)據(jù)庫的劣勢(shì),F(xiàn)usionInsight RTD在數(shù)據(jù)庫的上層增加了流處理實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的增量計(jì)算,同時(shí)兼有數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可靠性。面對(duì)每日數(shù)十億次的交易流水,全量計(jì)算或許要滯后于好幾個(gè)小時(shí),而增量計(jì)算在數(shù)據(jù)時(shí)效性和正確性之間取得了平衡。基于規(guī)則和模型布控時(shí),參考的是***的數(shù)據(jù)指標(biāo),這對(duì)于風(fēng)控如戰(zhàn)場的攻防實(shí)戰(zhàn)中,像一把利劍直插敵人的心臟。

3、時(shí)間數(shù)據(jù)立方體

FusionInsight RTD 基于OLAP 數(shù)據(jù)立方體理論,將時(shí)間序列數(shù)據(jù)立方體引入實(shí)時(shí)決策領(lǐng)域中,時(shí)間序列數(shù)據(jù)立方體包括數(shù)據(jù)維度、計(jì)算指標(biāo)、時(shí)間三個(gè)維度。數(shù)據(jù)維度可以是當(dāng)前客戶、或者卡號(hào)等小維度、也可以是所有客戶、所有持卡人、業(yè)務(wù)號(hào)、渠道號(hào)、設(shè)備等大維度,計(jì)算指標(biāo)分別為數(shù)值型、離散型以及比率型等數(shù)據(jù)類型之上的***、最小、中位數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo),足以滿足金融領(lǐng)域以及IoT領(lǐng)域的決策計(jì)算需求。精確到秒的多叉樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),能夠快速的查詢?nèi)我鈺r(shí)間窗口的計(jì)算指標(biāo),比如當(dāng)前持卡人過去3分鐘、30分鐘、2小時(shí)、24小時(shí)、72小時(shí)的登錄次數(shù)、查詢次數(shù)、交易總和、交易次數(shù)等指標(biāo),展開復(fù)雜事件分析。有了數(shù)據(jù)立方體,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)某用戶24小時(shí)之內(nèi),登錄30秒之后查詢余額,然后一次性將余額全部轉(zhuǎn)出的行為變得非常容易,真正的做到全方位立體監(jiān)控。

4、硬件能力發(fā)揮***

全內(nèi)存計(jì)算,所有計(jì)算全部在內(nèi)存完成;

為了可靠性必須做的持久化落盤,僅寫數(shù)據(jù)的日志,并在落盤時(shí)變?yōu)轫樞驅(qū)懀?/p>

為了可用性實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)多副本,降低了寫性能,但多副本帶來讀性能的倍增;

通過數(shù)據(jù)分塊實(shí)現(xiàn)分布式和并發(fā),無鎖設(shè)計(jì),將CPU跑到***。

“大數(shù)據(jù)+人工智能”是未來大數(shù)據(jù)風(fēng)控的突破口。大數(shù)據(jù)、人工智能、活體識(shí)別、人像比對(duì)、設(shè)備指紋、人臉識(shí)別等大量的風(fēng)控技術(shù),在將來都可以被運(yùn)用到風(fēng)控場景之中。FusionInsight RTD 加強(qiáng)規(guī)則風(fēng)控能力的同時(shí)、全力以赴推動(dòng)人工智能在風(fēng)控場景中的落地,如已經(jīng)在客戶現(xiàn)場實(shí)施的多模型實(shí)時(shí)評(píng)分引擎、即將發(fā)布的特征變量平臺(tái)能夠支持千萬維超大模型毫秒級(jí)的預(yù)測(cè)。FusionInsight RTD 將構(gòu)建端到端的實(shí)時(shí)在線推理平臺(tái),不僅支持華為自研的數(shù)據(jù)挖掘模型,還通過引入PMML標(biāo)準(zhǔn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型與合作伙伴展開積極合作,共同推進(jìn)人工智能在實(shí)時(shí)風(fēng)控領(lǐng)域的發(fā)展。

移動(dòng)互聯(lián)時(shí)代,互聯(lián)網(wǎng)金融、區(qū)塊鏈等全新的業(yè)務(wù)模式不斷驅(qū)動(dòng)著金融創(chuàng)新,招商銀行率先提出了向著“輕型銀行”和“一體兩翼”的戰(zhàn)略目標(biāo)轉(zhuǎn)型,在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域與華為持續(xù)緊密合作,共同推進(jìn)金融大數(shù)據(jù)的聯(lián)合創(chuàng)新。雙方共同探索實(shí)踐的FusionInsight RTD 平臺(tái)一經(jīng)推出,其高可靠、高性能、易用性、創(chuàng)新性、自主性的五大特點(diǎn),可實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)人員在一周之內(nèi)寫出上百個(gè)業(yè)務(wù)規(guī)則。不僅如此,F(xiàn)usionInsight RTD 完整的集群管理方案,如主備、雙活,給系統(tǒng)維護(hù)任意留下靈活的操作空間。新風(fēng)控系統(tǒng)上線后,招商銀行在手機(jī)銀行、掌上生活等主要的線上以及線下渠道進(jìn)行了布控,對(duì)包括登錄、轉(zhuǎn)賬、支付等重要交易節(jié)點(diǎn)進(jìn)行了全方位的風(fēng)險(xiǎn)攔截。新系統(tǒng)的推行,使招行風(fēng)險(xiǎn)案件量下降了50%以上,挽回的經(jīng)濟(jì)損失超過億元, 系統(tǒng)在生產(chǎn)環(huán)境的真實(shí)業(yè)務(wù)處理過程中達(dá)到了10000TPS,而且響應(yīng)時(shí)間穩(wěn)定在50毫秒左右,性能比傳統(tǒng)的風(fēng)控系統(tǒng)提升了近10倍,業(yè)務(wù)的連續(xù)性可達(dá)到99.99%。

除了在銀行領(lǐng)域,F(xiàn)usionInsight RTD在某千億級(jí)全球電商平臺(tái)也承擔(dān)著保價(jià)護(hù)航的關(guān)鍵角色,在短短的3個(gè)月內(nèi),該項(xiàng)目從調(diào)研到實(shí)施落地,每天經(jīng)歷數(shù)十億次的實(shí)時(shí)風(fēng)控決策請(qǐng)求。正是基于在國內(nèi)的成功運(yùn)用,該組織正打算將FusionInsight RTD部署在國外站點(diǎn),并合作展開國際聯(lián)合風(fēng)控。

FusionInsight RTD 并沒有滿足于現(xiàn)狀,不斷的加大研發(fā)投入,積極的擁抱新技術(shù)、與全球高校研究機(jī)構(gòu)展開合作,將新的理論集成于產(chǎn)品,幫助客戶樹立安全可信的高大形象,為老百姓管好“錢袋子”。在“大數(shù)據(jù)+人工智能”的風(fēng)頭浪尖上,華為大數(shù)據(jù)是堅(jiān)定的踐行者。

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 51CTO
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