破冰金融風(fēng)險 大數(shù)據(jù)核心技術(shù)護航

張貝貝

互聯(lián)網(wǎng)金融依靠技術(shù)手段和渠道革命，突破了傳統(tǒng)金融的壟斷壁壘，金融從“高大上”走向普通民眾，迎來了大眾的普惠的金融時代。然而另一方面，這也給金融安全帶來了極大挑戰(zhàn)。

隨著互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，電子銀行交易、網(wǎng)絡(luò)購物支付等互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)不斷普及，金融科技創(chuàng)新為我們的生活帶來了諸多便利，但同時，一些金融風(fēng)險和安全問題日益暴露，網(wǎng)絡(luò)詐騙、金融欺詐等問題呈日漸高發(fā)態(tài)勢。

在嚴(yán)峻的外部欺詐形勢下，金融機構(gòu)通過大數(shù)據(jù)智能化風(fēng)控模型，打造“防、控、補”一體的金融業(yè)務(wù)全流程反欺詐體系，從事前、事中和事后主動加強網(wǎng)絡(luò)金融風(fēng)險管理，而在這其中大數(shù)據(jù)技術(shù)起到了保駕護航的作用。

作為一家致力于提供金融風(fēng)險監(jiān)控解決方案的公司，杭州邦盛金融信息技術(shù)有限公司（簡稱邦盛金融技術(shù)）不斷進行技術(shù)創(chuàng)新、業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)積累，引領(lǐng)著大數(shù)據(jù)實時處理的浪潮。

厚積薄發(fā) 聚焦實時大數(shù)據(jù)

在嚴(yán)峻的外部欺詐形勢下，金融機構(gòu)通過大數(shù)據(jù)智能化風(fēng)控模型，打造“防、控、補”一體的金融業(yè)務(wù)全流程反欺詐體系，從事前、事中和事后主動加強網(wǎng)絡(luò)金融風(fēng)險管理，而在這其中大數(shù)據(jù)技術(shù)起到了保駕護航的作用。

在這樣的市場背景下，邦盛金融技術(shù)卻選擇集中人力、財力埋頭開發(fā)底層大數(shù)據(jù)平臺，這又是基于何種市場判斷呢？

對此，杭州邦盛金融信息技術(shù)有限公司CEO王新宇解釋道，“當(dāng)時在國內(nèi)并沒有毫秒級的實時處理平臺，我們看準(zhǔn)了未來一定是有大規(guī)模數(shù)據(jù)的極速分析需求，所以才花了三年多的時間做技術(shù)攻關(guān)，把底層的平臺開發(fā)好?，F(xiàn)在我們的實時處理平臺可以做到每秒鐘處理30萬筆交易流水，對全量的歷史數(shù)據(jù)進行分析挖掘，每筆分析0.1秒即分析出結(jié)果?！?/p>

這樣的判斷除了對市場的敏銳觀察，還有經(jīng)驗的積累，王新宇帶領(lǐng)的團隊主要來自于美國某知名銀行的實時風(fēng)控與合規(guī)部。實際上在美國投資合規(guī)檢查領(lǐng)域有類似的應(yīng)用，比如在股票下單之前，需要一個極短的時間做指令的實時合規(guī)檢查，這就需要實時的數(shù)據(jù)處理。作為在金融行業(yè)深鉆多年的技術(shù)團隊，邦盛金融技術(shù)追求的是技術(shù)的極致，是毫秒級的數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。

而相比較而言，王新宇認(rèn)為，當(dāng)時不少國內(nèi)金融領(lǐng)域的底層平臺和技術(shù)，更多地是被國外技術(shù)廠商所占據(jù)，更多的國內(nèi)廠商只是開發(fā)一些應(yīng)用。直至現(xiàn)在，一些所謂的大數(shù)據(jù)公司仍然停留在應(yīng)用層面的開發(fā)。并不甘心做這種角色的王新宇選擇做自己，做擁有自主知識產(chǎn)權(quán)技術(shù)的底層平臺。

時間到了2014年，邦盛金融技術(shù)基于這個平臺，開始做金融風(fēng)險的實時分析，產(chǎn)品主要應(yīng)用在銀行、電商、保險、證券以及涉及互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新的各個領(lǐng)域。由此，邦盛金融技術(shù)不斷在行業(yè)中發(fā)聲。

深挖行業(yè) 保駕金融安全

事實上，想要敲開金融行業(yè)的大門并非易事，系統(tǒng)的安全性、可靠性、可用性、可擴張性、恢復(fù)性，各種各樣安全類的特性，都對IT服務(wù)商提出了很高的要求，包括團隊對業(yè)務(wù)的理解能力，服務(wù)金融行業(yè)的經(jīng)驗積累，還有資源整合能力等等。那么，對于邦盛金融技術(shù)這家年輕的公司來說，又是如何贏得金融客戶的認(rèn)可呢？

回憶起邦盛金融技術(shù)的第一個客戶，王新宇介紹，2013年連連支付這家公司開始涉足支付業(yè)務(wù)創(chuàng)新，但在交易過程中經(jīng)常受到黑客產(chǎn)業(yè)鏈的攻擊，渠道風(fēng)險非常多，經(jīng)常要通過關(guān)機才能應(yīng)對這種風(fēng)險，嚴(yán)重影響了業(yè)務(wù)的開展。

面對交易過程中的支付風(fēng)險，需要進行事中的判斷和風(fēng)險把控。一旦到了事后，損失就產(chǎn)生了，而且賠償額度非常大。那么能不能用0.1秒就把風(fēng)險挖掘出來，還不影響客戶的支付體驗？邦盛金融技術(shù)抓住了這個機遇。

就如何找到用戶體驗與信息安全的平衡點，王新宇指出，通過實時風(fēng)控一定程度上可以解決這個問題。從人類感知學(xué)來講，實時風(fēng)控如果判斷的時間達到200毫秒，這件事情是不可接受的，同時，實時風(fēng)控每秒又要面對上萬筆的吞吐量，所以實時風(fēng)控平臺的技術(shù)門檻特別高。但有了實時風(fēng)控系統(tǒng)，金融機構(gòu)可以更自如地做產(chǎn)品創(chuàng)新與服務(wù)創(chuàng)新。

在市場競爭過程中，邦盛金融技術(shù)不僅要受到國內(nèi)的老牌集成商公司的干擾，還要面對國外廠商的產(chǎn)品挑戰(zhàn)，但面對金融行業(yè)的風(fēng)險監(jiān)控，王新宇信心滿滿，這源自于邦盛金融技術(shù)的三個競爭力：

一是大數(shù)據(jù)底層處理平臺一直保持技術(shù)的領(lǐng)先，特別是實時處理速度上，目前處于行業(yè)的絕對領(lǐng)先地位，在行業(yè)應(yīng)用的測試中表現(xiàn)極為突出；二是在國內(nèi)已經(jīng)做了幾十家大型的金融機構(gòu)，積累了2400多個面向中國金融領(lǐng)域的風(fēng)險監(jiān)控模型，相比于國外的模型來說，在中國市場的適用效果更好；三是邦盛金融技術(shù)建立了金融風(fēng)險數(shù)據(jù)共享聯(lián)盟，打造行業(yè)里的風(fēng)險信息共享數(shù)據(jù)庫，將大型金融機構(gòu)所遭遇的欺詐風(fēng)險、信息等納入進來。因此，邦盛金融技術(shù)服務(wù)的客戶，不僅能享受其提供的平臺、模型和產(chǎn)品，還能共享行業(yè)的風(fēng)險信息。

瞄準(zhǔn)新技術(shù) 助力金融創(chuàng)新

在互聯(lián)網(wǎng)的普及和大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的浪潮下，越來越多的企業(yè)進入大數(shù)據(jù)市場掘金，對于邦盛金融技術(shù)來說，下一步的技術(shù)創(chuàng)新或聚焦點又在哪呢？

據(jù)介紹，邦盛金融技術(shù)主要是圍繞著流式大數(shù)據(jù)實時分析的場景，這塊需要在技術(shù)上不斷提升，包括處理速度、智能化、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等方向上的完善。近年來，機器學(xué)習(xí)技術(shù)得到飛速發(fā)展，在信息識別、推薦引擎等領(lǐng)域都取得了出色的應(yīng)用效果。如何結(jié)合傳統(tǒng)風(fēng)險評估模型體系和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，在保證業(yè)務(wù)邏輯不受干擾的前提下，更加精準(zhǔn)地評估風(fēng)險，已成為了新一代信用風(fēng)險模型體系建設(shè)的核心課題。

王新宇認(rèn)為，過去更多的大數(shù)據(jù)技術(shù)，集中于分析存儲的海量數(shù)據(jù)，形象點講就是很多條的數(shù)據(jù)河流持續(xù)匯聚到大海中，只要分析大海中存儲的這些數(shù)據(jù)即可。邦盛金融的技術(shù)聚焦在流式大數(shù)據(jù)的研究上，相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析就是在數(shù)據(jù)流注入大海的一瞬間實現(xiàn)分析。目前來看，流式大數(shù)據(jù)的實時分析應(yīng)用場景非常廣闊，可以占到大數(shù)據(jù)市場的一半以上。

但王新宇也強調(diào)，這個場景的技術(shù)難度非常大，邦盛金融技術(shù)會一直朝這個方向走下去，持續(xù)不斷地進行研發(fā)投入。目前的毫秒級實時處理平臺，在金融行業(yè)能達到每秒30萬的處理速度就能滿足需求，但在軍工、公安等這種更大規(guī)模數(shù)據(jù)應(yīng)用的時候，就需要更加極致的實時處理。未來邦盛金融技術(shù)的實時處理平臺還會走向更廣闊的行業(yè)，會通過與合作伙伴合作，或者成立子公司的方式進行，但金融仍然是主打行業(yè)。

面對當(dāng)前的大數(shù)據(jù)市場，王新宇冷靜地判斷，“我認(rèn)為，現(xiàn)在中國的大數(shù)據(jù)發(fā)展階段還是較初期的。這個初期體現(xiàn)在幾方面：一是，關(guān)于數(shù)據(jù)價值的深度分析、深度挖掘，當(dāng)前更多是原始數(shù)據(jù)的一些簡單交換和共享，并沒有體現(xiàn)到數(shù)據(jù)的智能分析；二是，從技術(shù)角度講，過去較注重Hadoop技術(shù)體系，實現(xiàn)傳統(tǒng)的海量數(shù)據(jù)批處理，對于實時的流式大數(shù)據(jù)處理關(guān)注不夠。

關(guān)于未來的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，王新宇認(rèn)為金融、醫(yī)療、公安、軍工、海關(guān)、物流、電信等這些領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，會發(fā)揮非常大的作用，因為這些行業(yè)都有幾個明顯特點：第一個特點是它們積累數(shù)據(jù)能力非常強，僅日常的運營就能產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，這是一個典型的特點；第二個特點是這些行業(yè)通過大數(shù)據(jù)分析，會直接對他們的業(yè)務(wù)和運營起到立竿見影的效果；第三個特點是這些行業(yè)涉及到國計民生，都是市場需求旺盛的行業(yè)，對于IT技術(shù)需求也會更旺盛。