项目要点：
1、消费金融的坏账损失超50%源于欺诈。身份冒用类欺诈占比最高，其次是团伙欺诈，以及账户盗用、恶意违约等。
2、邦盛科技通过流立方实时数据处理平台，每秒可处理百万级(集群)数据流。数据处理能力是“双十一”交易峰值的10倍。
3、通过为金融大B(中大型企业)提供实时风控产品，联合运营风控体系，2017年邦盛实现营业额突破1.5亿元。
几年前，互联网上流行一个段子：你永远不知道电脑另一端跟你交易的，是不是一条狗。网上诈骗盛行的时候，这的确愁坏了很多人，明明聊得很投机，转眼可能就会被骗得很惨。
全球风险管理公司Kroll发布的《全球欺诈与风险报告》显示，中国企业因为采用新技术和移动支付方式而面临新的诈骗风险。尤其是与加密货币相关的网络欺诈行为的数量正在上升。另一份数据显示，88%的中国企业在2017年面临与网络有关的犯罪或欺诈行为，网络犯罪导致的损失占GDP的比例为0.63%。
怎么解决这个问题呢?现在有了方法：通过实时收集对方打字速度、IP地址信息、使用的聊天设备等信息并实时处理分析，当对方刚发起一笔交易时，相关的金融机构就准确识别出对方是一只“诈骗狗”，系统自动阻止了这笔交易。
邦盛科技做的就是这样一件事，通过对大数据的实时分析处理，结合相关技术，判断交易中是否存在欺诈行为。这一切工作，要在0.01秒内完成，比眨眼还快。
邦盛科技创始人兼CEO 王新宇
为磨技术，4年熬走两位天使*
2010年前，国内还没有成规模的第三方金融风控公司。“那时国内金融机构的风控技术要向国外企业采购，我当时为华尔街的金融机构做金融信息系统的技术开发，看到国内金融机构的风控技术被外国垄断，萌生了要在国内做一家金融风控技术的公司的想法，打破国外技术的垄断。”王新宇说。
邦盛的创始团队，均来自浙大，王新宇是浙江大学博士，主攻算法交易;另一名创始人是王新宇在浙大的博导;还有一位，是国内第一位研究物理性能的博士。这样的创业组合，也被称为“学院派”。
“学院派”创业，总给人感觉有点书生气的意味。但正是这股气质，才让创始团队潜心4年研究技术。“2010年公司成立，但在2014年前我们都没有任何商业化，整个团队一门心思研究底层核心技术。”王新宇说。
这又面临一个问题：一家创业公司连续四年不见收益，对追求收益回报的投资人来说可谓煎熬。“那时候常有投资人告诉我们，可以接技术外包的活儿开始挣钱了，但我们依然把全部心思放在技术研发上。”王新宇说。为这，四年间邦盛熬走了两位天使*。
邦盛4年潜心研发的，正是其现在的核心技术“流立方”实时数据流处理平台。
核心优势：数据处理能力是“双十一”交易峰值的10倍
金融风控技术，看不见、摸不着，但应用起来却事关国计民生。
“流立方”技术的优势是服务大B(中大型企业)。比如数据显示我国春运期间人流迁徙量达27亿，在一家大型票务平台上，高峰时期平台每天有近百亿访问量。这其中，有一部分是正常购票的旅客，还有一部分是倒票的黄牛。
“流立方”做的是什么呢?当一笔交易请求流过“流立方”平台，平台自动抓取这笔交易的IP地址，判断是否曾被列为倒票地址;自动分析其图片识别的能力，比如正常人在屏幕的点击是无序的，而机器在屏幕的点击呈高度一致性;甚至还要判断这笔请求的资金来源并进而分析是否存在倒票嫌疑。这每一项分析都需要大量的数据和计算。
“流立方”的优势就是，数据流过平台，就能实时进行复杂计算、并行计算、关联分析，然后测算出这笔交易背后是否存在诈骗等风险，整个分析过程为0.006-0.013秒钟，比眨眼还快。
“其数据处理能力，每秒可处理百万级(集群)的数据流水。少量节点，最高可达到160万笔每秒，比去年双十一的峰值数据还高出10倍。这比许多外国金融服务公司的技术还要先进。”谈到流立方的核心技术，王新宇如此说。
之所以实现毫秒级实时分析，在于“流立方”基于内存的分布式处理机制，提供的是本地化部署的风控解决方案，数据的分析在本地完成，相比其他在云端进行分析的情况，这大大减少了数据来回传送的时间。此外其专利的时序处理技术，在数据处理上更高效。
这种数据处理能力的优势，更多地体现在面临高并发和低延时需求的金融等领域。当一个人在刷银行卡取款时，怎么能在瞬间判断其是否是盗卡取款?“如果在一个月内同一张银行卡出现刷2万元刷不出来，刷1.5万元刷不出来，刷1万元刷不出来等刷卡递减的情况，这明显是一个盗刷银行卡行为并且试图最大额度盗刷。”王新宇说。
这只是“流立方”处理的金融场景之一。目前邦盛科技已经在100多个金融场景建立了2400多个规则与模型，几乎覆盖所有常见的金融欺诈场景。
产品壁垒：打造全栈式风控体系
实际上伴随着国内互联网金融的发展，风控作为金融信息服务的重要一面，已经被越来越看重。目前国内做金融风控的第三方创业公司已超过百家，市场越来越热。业内人士分析，反欺诈作为一个行业市场规模接近千亿。
“我们看一个做第三方风控的金融科技公司，主要看三点：一是有没有核心技术支撑的壁垒，二是数据获取能力，三是对金融黑产的研究及金融业务风险的理解。”一名长期关注金融科技的投资人曾下过如此判断。
其中之一的技术，正好也是邦盛科技的壁垒。“流立方”只是邦盛风控技术中的一个底层数据实时引擎，与风控数据平台、规则模型库、智能决策平台、场景应用等构成一个自上而下的体系。
在底层的技术中，除了“流立方”的数据处理能力，还有设备指纹的生物识别技术、代理IP识别技术、可疑手机识别、关联图谱、机器学习等。“这是一个全栈式的风控技术，这也是邦盛可其他风控平台的最大区别。”王新宇说。
相比而言，业内其他的第三方风控公司则是从大数据、设备指纹识别等领域突破。“风控是一个十分考验人的活儿，你既要有足够强的技术，还要有数据、模型。这是一个全栈式的体系，靠单个方面突破，是很难的。”王新宇称，正是基于此邦盛才在前期将大量精力放在研发上。
即使现在这一技术已经成型，也还在不断投入精力对技术升级。
市场应用：从反欺诈和互联网信贷到非金融领域
“目前我们的风控产品主要应用在两个方面：交易反欺诈和互联网信贷。”在王新宇说。授信方面，邦盛已经与国内12家股份制银行中的8家达成合作，此外还和银联、铁路12306，以及包括农信社、城商行和农商行、支付、证券公司、互金机构等在内的200余家大中型金融客户达成合作。
在与这些大B合作时，邦盛采用的是产品、技术输出和风控联合运营两条路。仅这几项，2017年就实现营业额1.5亿元。“金融风控，除了技术可以商业化外，其他附加产品也不能小觑，比如数据服务、设备运维、模型输出等。”王新宇预计，2018年营业额将比2017年翻一倍。
外人看来，风控是一个窄门的领域，王新宇不这么认为。“目前我们主要应用在金融领域，但已经开始向线下、向非金融领域延伸。”
他有一个规划，在目前的基础上又拿出一个市场团队开拓“流立方”风控技术在非金融领域的应用：在安全、在反恐、在军工等大量信息处理领域。“比如疾驶的高铁，要实时处理分析大量信息，预判异常。因为它的刹车从开始到刹住要12公里。”
记者 | 刘景丰
编辑 | 赵力
