很长一段时间，国内金融风控反欺诈领域，都被国外IT厂商占据。而最近一年来，国内金融科技领域异军突起，浙江邦盛科技，因自主可控的核心底层技术及丰富的业务经验，2017年迅速突破国外厂商的垄断，在金融反欺诈等领域与超60%的股份制银行达成了合作。这家公司到底有何秘密武器，能得到银行如此青睐？

风控反欺诈能力获多家股份制银行认可

邦盛科技利用自身技术输出优势，其金融科技能力得到了众多大中型金融机构的认可。目前，兴业银行、平安银行、广发银行、浙商银行等等60%以上的股份制银行，以及浙江农信、徽商银行、宁波银行、江苏银行、锦州银行、东莞银行、丹东银行、成都农商行、江南农村商业银行、深圳金融结算中心、农信银资金清算中心、国泰君安证券等银行业标杆企业，均与邦盛科技达成合作。

在国内金融实时风控领域，邦盛科技是唯一一家与股份制银行、城商行、农商行、农信社、资金清算中心、证券公司、支付机构等大中型金融机构均建立了合作的金融科技公司。

近年来，在金融科技的推动下，银行业务由原来以单一业务为主的经营结构快速向多元化经营的方向发展，从手机银行、网上银行到快捷渠道、代扣代付渠道、扫码支付等场景全面接入，数据覆盖越来越庞大，同时在运营、管理、决策成本及潜在风险暴露水平急剧上升。

能否识别并经营安全的风险资产，对商业银行生存、盈利及发展至关重要。如果缺乏有效的风险管理，银行的经营就像开着制动系统存在隐患的汽车行驶在路上，速度越快，造成的破坏和损失越严重。风险管理能力依旧是商业银行生存和发展的核心能力之一。

而面对日趋激烈的竞争及互联网金融的迅速发展，差异化营销和个性化服务越来越成为银行长期客户维系的重要方面。大数据时代，银行需要利用机器学习、关联图谱等人工智能技术，从海量数据中提取有价值的信息，提高用户转化率、控制运营成本，提升总体竞争力。

本地化事中风控解决方案备受青睐

随着互联网、信息技术在金融领域的广泛应用，网络欺诈花样繁多，且呈现复合型与分工精细化及团伙化趋势。外部欺诈风险已涉及银行所有业务条线，涵盖范围广，防控难度大，是当前对银行造成损失最为严重的风险类型之一。

在风险防控方面，事中风险监测与防控已成为银行风控系统的核心。在这方面，国内多家股份制银行和部分城商行，已走在了前列。

与通过某一层面的技术或数据进行防控不同，邦盛科技风险防控思路是基于对黑产深入研究基础上，充分了解银行业务及风控需求后，通过专利技术，对客户的历史业务数据研究分析后，结合当下的欺诈现状，为其提供一套高性能整体反欺诈解决方案，包含咨询、系统平台、产品、模型、数据、技术、业务、实施等全面的落地解决方案。

针对金融行业每秒超高并发的交易数据、网络行为数据、非金融决策数据，邦盛科技设计了一套丰富全面的数据来源和监控模型，通过流式大数据极速处理技术，对数据进行实时多重处理分析，结合当前客户特征数据实时识别欺诈风险，完善风控链条，将风控前移。

同时邦盛科技的整套解决方案本地化部署，数据只在银行本地化使用，确保银行数据安全，增强银行自身风控能力和可控性。

毫秒级独家专利技术高效实时反欺诈

金融领域线上渠道具有高并发、海量、多维度的数据特点，无论业务还是技术角度都对银行的反欺诈能力提出了更高要求。

在事中风控系统中，实时反欺诈对延时要求超高，邦盛科技基于国际前沿的流处理思路，自主研发的大数据实时分析技术“流立方”，相对于传统的基于数据库的技术，性能得到质的飞跃。基于流立方的风控系统最大延时低于100毫秒，做到用户无感知，极大地提升了客户体验。

在互联网信贷授信工作中，每天业务数据量非常大，对数据加工处理的要求非常高。基于流立方的风控系统，邦盛科技可以支持银行全渠道风控，实现跨数据源深度清洗，实现数据实时处理，并可支持复杂指标运算。不同于国外或业内提供类似风控产品的机构，邦盛科技对接入的数据进行实时的差异化清洗分析，构建适合量化的数据指标，快速实现大数据征信在信贷业务中的应用。

值得一提的是，邦盛科技底层数据处理技术基于自主研发的“流处理”技术实现，是目前国际上最先进的大数据处理技术，技术吞吐能力少量节点即可达百万笔每秒，平均延时1毫秒。并具有高可靠、高可扩展、高兼容的特征，可将不同通道的数据进行实时汇总分析，并针对多种场景进行即时建模，从而大大缩短响应时间，帮助银行实时做出更好的决策。

布局人工智能400人只做一件事

人工智能技术，作为目前金融科技领域备受关注的新兴技术，邦盛科技早在2015年就已布局，成立了专门的机器学习团队，并和浙江大学建立了战略合作，持续进行风控领域新技术的探索、研究和创新。

邦盛科技的机器学习引擎、机器学习反欺诈模型、可视化关联图谱分析等技术，通过数据与业务的结合，可以深度挖掘欺诈特征，构建可有效识别各渠道机器学习模型，提高风控查准率及查全率，减少报警率及误报率，确保兼顾风险的有效监控与较好的客户体验。

目前，邦盛科技的机器学习系统已经在多家银行中有落地方案。精准营销场景中，在一家股份制银行应用效果中，使用邦盛机器学习模型的目标客户识别效果与纯规则比较，外呼用户平均转化费用提升至原有两倍，外呼中办理分期金额每月平均提升200万元，用户转化率提升50%，提升效果显著。

为了提升整体方案的风控能力，邦盛还提供完善的反欺诈专有技术体系，包括设备指纹技术、模糊匹配技术、智能定位、虚假号码识别、代理IP识别等技术，全面提升银行反欺诈的精确性。

目前，已有200余大中型金融机构与邦盛科技达成合作，作为拥有400名员工的金融科技企业，邦盛科技只专注金融事中反欺诈这一件事，并形成了覆盖产品设计、业务分析、技术研发、方案咨询、售后服务等完整的服务团队。