一年一度的3.15晚會前幾日如期而至，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。

在這個皮革奶、蘇丹紅、瘦肉精滿地跑的時代，“消費陷阱”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)和線下理財平臺問題頻出的時候，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。

我們在享受互聯(lián)網(wǎng)、移動支付等帶來的便捷的同時，金融機(jī)構(gòu)和廣大消費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者提高安全意識，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，使得消費者防不勝防。銀行等金融機(jī)構(gòu)不斷加強“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，實時風(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、強大的計算能力，在數(shù)毫秒之內(nèi)識別出風(fēng)險行為，及時阻止交易，從而保護(hù)消費者、國家金融資產(chǎn)免受損失。

在當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)金融、移動支付已經(jīng)全民普及的今天，傳統(tǒng)的“批處理”、“準(zhǔn)實時”這種事后處理模式顯然已經(jīng)不能應(yīng)對其中的金融風(fēng)險。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“實時”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、時間序列分析、深度學(xué)習(xí)模型計算、同類型消費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，最終決策對當(dāng)前交易是否放行。當(dāng)用戶點擊付款按鈕、或者“掃一掃”的一瞬間，一個巨大的漏斗在層層過濾掉風(fēng)險，所以超低延時、非線性、超高并發(fā)是“事中”實時風(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)分布式實時決策引擎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)、低時延、持續(xù)計算（滑動窗口、模式匹配）能力。為了達(dá)到***性能的實時計算，F(xiàn)usionInsight RTD 將大數(shù)據(jù)運算的多種理論與思想糅合在一起，如近數(shù)據(jù)計算（Near Data Computing）、增量計算（Incremental Computing）、時間序列數(shù)據(jù)立方體（Time Series Cube）等，同時將硬件能力發(fā)揮到***。

1、近數(shù)據(jù)計算

FusionInsight RTD采用先進(jìn)的編譯技術(shù)，將計算邏輯下發(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)，實現(xiàn)所有的數(shù)據(jù)在本地內(nèi)存計算，消除節(jié)點/進(jìn)程間通信。同時編譯技術(shù)還將多個同分區(qū)數(shù)據(jù)上的計算邏輯編譯在一起，減少調(diào)用次數(shù)，來節(jié)省調(diào)度層和數(shù)據(jù)計算層的網(wǎng)絡(luò)開銷。這好比將水質(zhì)檢測器置入河水中，非取樣帶回實驗室，而失去了原來的“味道”。

2、增量計算

交易事件是流動且有先后次序的、也就是時序數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)有兩種比較耗時的計算，一種是聚合操作（sum、count、average等），一類是多個事件發(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，反而是數(shù)據(jù)庫的劣勢，F(xiàn)usionInsight RTD在數(shù)據(jù)庫的上層增加了流處理實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的增量計算，同時兼有數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)可靠性。面對每日數(shù)十億次的交易流水，全量計算或許要滯后于好幾個小時，而增量計算在數(shù)據(jù)時效性和正確性之間取得了平衡。基于規(guī)則和模型布控時，參考的是***的數(shù)據(jù)指標(biāo)，這對于風(fēng)控如戰(zhàn)場的攻防實戰(zhàn)中，像一把利劍直插敵人的心臟。

3、時間數(shù)據(jù)立方體

FusionInsight RTD 基于OLAP 數(shù)據(jù)立方體理論，將時間序列數(shù)據(jù)立方體引入實時決策領(lǐng)域中，時間序列數(shù)據(jù)立方體包括數(shù)據(jù)維度、計算指標(biāo)、時間三個維度。數(shù)據(jù)維度可以是當(dāng)前客戶、或者卡號等小維度、也可以是所有客戶、所有持卡人、業(yè)務(wù)號、渠道號、設(shè)備等大維度，計算指標(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間窗口的計算指標(biāo)，比如當(dāng)前持卡人過去3分鐘、30分鐘、2小時、24小時、72小時的登錄次數(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，實時監(jiān)測某用戶24小時之內(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)存計算，所有計算全部在內(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，并在落盤時變?yōu)轫樞驅(qū)懀?/p>

為了可用性實現(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)分塊實現(xiàn)分布式和并發(fā)，無鎖設(shè)計，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、活體識別、人像比對、設(shè)備指紋、人臉識別等大量的風(fēng)控技術(shù)，在將來都可以被運用到風(fēng)控場景之中。FusionInsight RTD 加強規(guī)則風(fēng)控能力的同時、全力以赴推動人工智能在風(fēng)控場景中的落地，如已經(jīng)在客戶現(xiàn)場實施的多模型實時評分引擎、即將發(fā)布的特征變量平臺能夠支持千萬維超大模型毫秒級的預(yù)測。FusionInsight RTD 將構(gòu)建端到端的實時在線推理平臺，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)人工智能在實時風(fēng)控領(lǐng)域的發(fā)展。

移動互聯(lián)時代，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。雙方共同探索實踐的FusionInsight RTD 平臺一經(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，可實現(xiàn)業(yè)務(wù)人員在一周之內(nèi)寫出上百個業(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，對包括登錄、轉(zhuǎn)賬、支付等重要交易節(jié)點進(jìn)行了全方位的風(fēng)險攔截。新系統(tǒng)的推行，使招行風(fēng)險案件量下降了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)境的真實業(yè)務(wù)處理過程中達(dá)到了10000TPS，而且響應(yīng)時間穩(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在某千億級全球電商平臺也承擔(dān)著保價護(hù)航的關(guān)鍵角色，在短短的3個月內(nèi)，該項目從調(diào)研到實施落地，每天經(jīng)歷數(shù)十億次的實時風(fēng)控決策請求。正是基于在國內(nèi)的成功運用，該組織正打算將FusionInsight RTD部署在國外站點，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)是堅定的踐行者。