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痛点

  • 多个孤立系统无法协同

    金融机构通常使用多个孤立的系统来进行在线欺诈侦测:一个或多个系统存储不同数据,另有系统进行模式识别和学习,还有另外的系统进行决策,这是IT和运营部门的噩梦。

  • 非实时

    在线欺诈监测必须是实时的,每多花一秒钟响应,就意味着用户体验的下降和用户信任的损失。然而很糟的是,传统数据库无法支持在大量可变数据环境下进行实时决策。

  • 数据太多

    欺诈侦测需要分析非常多元的海量的数据,这对传统的基于关系型数据库或非关系型数据库的欺诈侦测和预警提出了双重挑战。

解决方案特点

  • 极速系统

    在反欺诈领域中,速度与延迟是极为重要的系统指标。与基于开源的Spark搭建的系统框架相比,Ultipa Graph至少有100倍以上的性能优势 – 而这主要得益于Ultiopa的超并发以及极速的内存计算引擎架构。

  • 高可视化

    市面上很多反欺诈系统的设计不仅相当复杂而且对于用户而言是黑盒化的。Ultipa Graph致力于通过先进的图计算技术提供白盒化高可视化解决方案 – 用户可以便捷的、清晰的、可视化的计算、分析并验证所有反欺诈的过程与结果。

  • 易用性

    构建一个定制化的反欺诈系统通常是一个繁复的过程,不但难以驾驭,也难以优化。Ultipa Graph热衷于通过简洁明了的设计方案、工具链条来赋能用户,让他们可以实现快速的系统优化、定制、部署与上线。

优势

  • 闪电般快速的数据处理和决策

  • 能处理数十万到数百万的QPS

  • 图数据建模是最自然和深入的数据关系分析手段,是实时反欺诈的理想选择