金融大数据解决方案

金融行业当前面临的挑战

• 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

华为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。

典型应用场景

基于华为大数据的实时反欺诈

华为金融大数据技术为金融机构提供实时反欺诈解决方案，使传统的事后跟踪转变为事中控制。如下图所示，传统交易流程是经过交易渠道触发交易后，直接进入核心系统，交易完成后才进入反欺诈系统进行事后跟踪分析；基于华为大数据平台的交易流程是经过交易渠道触发交易后，先进入华为实时反欺诈系统，经过分析如果属于疑似欺诈，则会通过外呼确认、终止交易、转案处理等方式进行事中控制处理。

华为实时反欺诈系统

同时，华为和合作伙伴一起，通过建立数据模型制定支持全渠道的反欺诈规则，包括：业务规则模型、时效规则模型、风险评分模型、基本规则模型和客户行为模型，从而实现适用于金融机构的实时反欺诈系统。