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大数据在金融的应用

当前,越来越多的金融机构开始投身到大数据应用实践中。随着移动互联网发展,每天都会产生大量结构化和非结构化数据。以银行业为例,中国银联涉及43亿张银行卡,超过9亿的持卡人,超过一千万商户,每天近七千万条交易数据,核心交易数据超过了TB级。但面对海量数据, 传统的金融数据信息处理系统面临以下挑战:

• 传统集中式架构,并发量低,无法应对交易浪涌

• 风控仅支持黑名单类的简单实时控制,复杂规则无法实时处理,多以事后处理为主

• 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

• 部分规则无法直接在线配置,需要通过开发程序实现

金融大数据解决方案,基于企业级大数据存储、查询、分析的统一平台FusionInsight,为金融机构快速构建海量数据信息处理系统,通过对各类海量数据信息实时和非实时的分析和挖掘,帮助银行从海量数据信息中获取到真正的价值,及时洞察和决策新的机会与风险。

与合作伙伴实现金融机构的大数据战略,提供涵盖风险控制,反洗钱,数据治理以及数据存储等方面的解决方案。


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方案优势

  • 自定义规则模型,10分钟内上线新规则

  • 分布式架构,线性扩展,百万TPS下毫秒级时延

  • 支持跨渠道综合分析,单渠道10+亿级记录,30天时间窗口

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