移动金融大会 邦盛科技大数据实时风控受热捧

“金融创新,风控先行,没有风控的金融创新,等于裸奔,新金融时代的风控已从传统基于数据库的事后风控,发展到基于大数据实时处理的事中风控。” 4 月 21 日,在 2017 中国移动金融发展大会上,邦盛科技银行事业部总经理王海漫先生发表了如此观点。

新金融时代:金融创新风控先行

此次会议,由移动支付网、北京移动金融产业联盟共同主办,大会以“创新驱动,移动金融撬动万亿市场”为主题,从政策、金融支付、金融风控、消费金融等 4 个方面,探讨移动金融未来发展。

大会吸引了来自银行、互联网金融、科技等领域的 300 多位大咖一起交流探讨。 作为国内最早专注于金融领域实时反欺诈与授信研究的企业,邦盛科技受邀参会。邦盛科技银行事业部总经理王海漫先生,在会上作了“基于大数据实时处理的金融反欺诈”的主题分享。

在大会上,王海漫先生通过对黑产体系化运作的流程揭露,来阐述以银行为代表的金融类企业面临的风险,及为何银行需要基于大数据实时处理的事中反欺诈解决方案。现场王海漫先生还结合邦盛科技已服务过的金融机构的反欺诈实践,给与会嘉宾深度解读了大数据实时风控的创新之道。

欺诈一直以来都是银行业的主要风险之一。随着互联网特别是移动互联网的普及和支付模式的不断创新,利用移动互联网技术快速演变欺诈手段,使欺诈更加隐蔽。王海漫表示,当前欺诈分析日趋团队化、专业化、地域化,已经形成千亿级别的地下黑色产业链,集团化、体系化的产业运作给银行等金融机构带来了更大威胁。

“因为黑产肆虐,所以任何金融创新,都需要风控先行,没有风控的金融创新,等于裸奔。”

王海漫认为,金融裸奔的优点是速度快,别的企业谨慎推广,甚至没推广的业务,你的企业可能已经有很大规模了,可一旦风控环节出现问题,不但砸了品牌,可能还会让企业陷入困境。

风控发展:从单一业务风控到全渠道中央风控

对银行来说,一些传统的反欺诈手段,在效率、时效性、全面性及成本上都是短板,在互联网快速迭代和大数据不断更新的背景下,银行业务数量和种类增多,原有基于业务的单一反欺诈体系无法满足业务发展需求,银行风险防控难度加大。

邦盛科技创立时就看中了实时数据分析是金融行业的必然需求。王海漫在分享中称,银行的实时反欺诈需要业务、技术、数据多方面配合,构建一套包含技术、平台、数据、模型和系统五大要素完整的风控体系。同时要打破数据壁垒,做到多业务数据共享与联防联控。

邦盛科技一直以来专注于业务线多、业务流量大、分析延时短的中央风控与实时风控市场,其中不乏平安银行、兴业银行、江苏银行、宁波银行、徽商银行等标杆银行客户。通过流立方、机器学习、设备指纹等专业技术,行业化的风控规则模型库、近亿条的数据服务库,可精准识别欺诈分子和行为,为银行提供全流程反欺诈服务。

智能风控:从专家规则到机器深度学习

目前国内的欺诈大多以规则驱动,凭借过往经验和发生过的事实,抽离出系列规则,每一条规则触发一种欺诈场景,交叉组合所施加的业务逻辑判断,构成欺诈模型,而小众或产业化运作欺诈事件越来也难以用商业经验和确切规则描述出来。

现在邦盛科技的模型库中有 2400 多个模型,涵盖 100 多个风险场景,基本能够满足现有行业需要。

除此之外,邦盛科技研发了人工智能最重要的技术——机器深度学习,其最大价值就是能够做特征表达,通过一个数学的复杂结构来表达一些以往很难描述的金融现象,特别适合处理风险、欺诈及金融产品营销这些依靠以往经验难以确定量的事件。

邦盛科技的机器学习技术,实际上是从银行反欺诈的脆弱点着手,通过机器收集大量异构、多源化的信息,利用复杂网络关联分析技术从历史违约数据中发现实时欺诈业务风险指标,丰富深度学习风险模型的业务维度,建立人工智能反欺诈模型,发现欺诈者隐藏的蛛丝马迹,从而识别欺诈者身份,加上与传统经验规则配合使用,大幅提升银行欺诈风险的防控能力。

风控变革:从事后、准实时到实时

对银行来说,每秒都需要完成上万笔交易,对大数据分析的时效性要求都在秒级,甚至毫秒级。王海漫表示,邦盛科技的核心技术是构建一个高性能、实时完成欺诈分析的大数据处理底层平台,并现场展示了浙江省电子技术检测中心对邦盛流立方性能指标的认证。目前邦盛科技流立方的集群吞吐量少量节点即可达百万笔每秒,平均延时 1 毫秒。

值得一提的是,该项技术除了高并发、低延时的特点外,还具有高可靠、高扩展及高兼容的优势。目前邦盛科技旗下子公司邦睿科技依托流立方等核心技术,继续拓展交通、军工、政务、票务、物流、个人等非金融领域。

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（编辑：应用网_丽江站长网）

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