金融大数据-实时反欺诈解决方案(中文)

金融大数据典型应用分析：实时反欺诈VS传统反欺诈

?传统集中式架构，并发量低，潮涌场景下时延高

?主要为结构化数据，无法处理半结构化数据

?客户行为习惯参与规则运算与规则配置，支持度不高?仅支持黑名单类的简单实时控制，复杂规则无法实时处理

?部分规则无法直接在线配置，需要通过开发程序实现

大数据实时反欺诈，从事后追踪到事中控制

网上支付

网上转账

刷卡消费

规则管理多维报表案件管理数据采集

流程管理系统集成外呼确认

终止交易转案处理

疑似欺诈处理流处理系统Flume,Kafka 实时欺诈侦测Farmer RTD 离线分析HBase ，Spark Fusionlnsight

数据查询

反馈结果

外部数据大数据风控平台网点网上银行POS 刷卡自助设备交易渠道核心系统放行交易信贷

信用卡支付结算

反欺诈系统

传统反欺诈系统传统反欺诈流程

实时反欺诈流程取现

数据全、时延低、发布快、零中断

快：百万TPS, 毫秒级时延

?分布式架构，线性扩展，消除

性能瓶颈

?百万TPS，时延<1s

?1万TPS，时延<50ms

稳：业务零中断

?任何情况下数据不丢失，业务不中断

?RPO=0,RTO≈0，MTTR=25min 易：10分钟上线新规则

?自定义/开发变量、规则、规则模型

?在线规则测试

全：多渠道来源，多数据类型

?支持多渠道综合分析，30天时间窗

口（单渠道10+亿级记录）

?支持结构化、非结构化、半结构化

数据处理

Diverse, fast,

easy, stable

Thank You.

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