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通付盾风险监测预警平台利用流计算引擎优势，为风控服务保驾护航

相比批量计算，流计算方式可以很好地对大规模流动数据在不断变化的运动过程中实时地进行分析，捕捉到可能有用的信息，并把结果发送到下一计算节点。目前，该计算方式已经在Web应用、网络监控、传感监测等领域得到了实践与应用。通付盾大数据安全专家将流计算技术原理成功应用于大数据安全领域，打造出计算性能优越，高并发，上万吞吐量，毫秒级返回的流计算引擎，为金融行业提高风控管理提供了技术支持。

在互联网时代背景下，金融消费者聚集的高度碎片化数据，规模在蚂凳不断增加，金融机构和企业可以运用这些数据进行计算、加工和判断，推动金融行业智能风控的落地形成。因而当今的智能风控侧重大数据、算法和计算能力，强调数据间的相关关系。

通付盾大数据安全团队持续专注大数据计算与存储技术领域，在大数据安全技术的反复研究与摸索比较中发现，一款基于海量数据处理的高性能计算引擎至关重要，在这一点上，流计算引擎有着无可比拟的优势，而大多数计算引擎基于批处理系统，虽然具备海量颤物冲数据处理能力，但在时效性上有明显滞后性，无法满足当前金融大数据实时计算需求。

以金融风控反欺诈为例，部署"流计算引擎"的通付盾风险监测预警平台能够基于海量风险数据，实时进行复杂风控模型及策略计算，高效输出风控结果的智能风控系统，性能明显优于传统的智能风控平台。

要解开流计算引擎的性能优越性之谜，需要从流计算的技术原理本身说起。

流计算秉承一个基本理念，即数据的价值随着时间的流逝而降低，如用户点击流。因此，当事件出现时就应该立即进行处理，而不是缓存起来进行批量处理。为了及时处理流数据，就需要一个低延迟、可扩展、高可靠的处理引擎。对于一个流计算系统来说，它应达到如下需求：

1)高性能

2)海量式

3)实时性

4)分布式

5)易用性

6)可靠性

相较于传统静态数据，技术人员利用数据挖掘和OLAP分析工具从静态数据中找到对企业有价值的信息，流数据的处理对应不同的计算模式：实时计算。

实时计算一般针对海量数据进行的，一般要求为秒级，而通付盾大数据安全团队目前所采用的流计算引擎，针对海量数据的实时计算能力已经达到毫秒级，关键技术在于引擎的流计算能力：

(1) 与批量计算那样慢慢积累数据不同，流式计算将大量数据平摊到每个时间点上，连续地进行小批量的进行传输，数据持续流动，计算完之后就丢弃。

(2) 批量计算是维护一张表，对表进行实施各种计算逻辑。流式计算相反，必须先定义好计算逻辑，提交到流失计算系统，这个计算作业逻辑在整个运行期间是不可更改的。

(3) 计算结果上，批量计算对全部数据进行计算后传输结果，流式计算每次小批量计算后，结果可以立刻投递到在线系统，做到实时化展现。

正式如此，与传统采用关系型数据库采集金融大数据的方式进行风险预警相比，采用流计算技术的通付盾智能风控预警平台具备以下几大优点：

1)预置海量风控模型，智能识别业务场景风险类型，快速匹配并推送风控策略，提高风控效率；

2)支持实时、准实时、离线等多种风控模式，实现万级吞吐量毫秒级响应，为实时交易保驾护航；

3)风险大盘实时预警，及时感知风险态势，灵活调整风控策略，提高风控时效性；

不仅如此，基于"流计算引擎"的通付盾风险监测预警平台利用大数据、人工智能等先进技术，有效整合反欺诈技术如设备指纹、终端威胁感知、数据治理、态势感知等技术，构建面向不同场景的智能风控策略，既满足监管机构对金融业务风险防控的相关要求，又满足了金融企业创新业务有效开展的需求。

当前在大数据发展方向上，机器学习正在逐渐从批处理、离线学习向实时处理的方向发展，实时化正在变成一种趋势，实现感知、分析、判断、决策等功能的大数据智能系统都需要流式大数据实时处理平台的支撑；此外，流式大数据实时处理可以为大数据驱动的深度学习提供计算框架支撑。

流式计算在内容方面对金融与科学计算当茄歼中的数据进行更快运算和分析的需求，将成为下一代计算引擎。通付盾大数据安全团队希望能够利用流计算研发成果，打造真正智能化的风险监测预警平台，服务更多企业客户。

大数据舆情监测平台的作用有哪些呢？

互联网舆情监测分析系统可实现对新闻、论坛、博客、评论、微博、微信、移动客户端等的全面监测，通过系统预警通知功能，使用户在第一时间掌握网络舆论动态，并能够对关注事件或线索进行持续追踪和多维度分析，咐隐辅助用户全面掌握舆情动态，从而为用户进行正确舆论引导提供基础支撑，对应对突发公共事件、全面掌握社情民意起着关键作用。

舆论场是由若干的刺激因素相互作用，使部分公众形成相同意见的“时空环境”，影响舆论场需要三个要素，“同一空间的人群数量密度和人群交往频率”、“舆论场的开放度”、“舆论场的渲染事物和气氛”。在舆论场中人们的意见经过交流、组合、调整、选择，会相较于普通环境中更强的加速舆论的蔓延趋势。

一般来说，选择专业团队不仅可以规避风险，而且节省精力。新浪舆情通平台24小局迹时不间断服务，根据客户需求进行全网数桐简并据的获取、清洗、监测、分析、预警，同时通过数据挖掘与分析模型减少人为因素对客观数据分析结果的影响，保证舆情数据的及时性、准确性、全面性。 专业舆情服务团队则根据客户具体需求提供更加个性化的人工服务，包括：内容分拣、要闻推送、简报制作、专业报告定制等舆情服务 。

大数据舆情监测服务平台哪家的比较好一点？

大数据舆情监测服务平台做的比较好的是上海蜜度的新浪舆情通。

新浪舆情通是上海蜜度信息技术有限公司研发的政企舆情大数据服务平台。 新浪舆情通以中文互联网大数据及新浪微博的官方数据为基础，7*24小时不间断采集新闻、报刊、政务、微博、公众号、博客镇粗、论坛、视频、网站、客户端等全网11大信息来源，每天采集超过1.4亿条数据。

上海蜜度的新浪舆情通根据客户需求进行全网数据的获取、清洗、监测、分析、预警，同时通过数据挖掘与分析迟销模型减少人为因素对客观数据分析结果的影响，保证舆情数据的及时性、准确性、全面性。 专业舆情服务团队则根据客户具体需求提供更加个性化的人工服务，包括：内容分拣、要闻推送、简报制作、专业报告定制等舆码旅游情服务

全面风险监测预警管理平台简称

“风险监测平台”或“风险预警平台”。全面风险监测预警管理平台是一种基于大数据、人工智能等技术的风险管理工具，可以对各种风险进行全面监测、预警和管理，其简称为“风险监测平台”或“风险预警平台”；风险监测平台可以通过对和衡各种数据源的监测和分析，及时发现和预警各种风险，如自然灾害、金融风险、网络安全风险等。同时，它还可以对风险进行分类、评估和管理，提供风险应对方案和决策支持；风险监测平台的应用范围非常广泛，包括政府、企业、金融机构悔棚、保险公司等各个领域。例如，政府可以利用风险监测平台对自然灾害、公共安全等风险进行监测和预警；企业可以利用风险监测平台对市场风险、供应链风险等进行监唤前做测和管理；金融机构可以利用风险监测平台对市场风险、信用风险等进行监测和评估。

全国互联网金融风险监测预警平台是怎样的一个平台

可以对比一下汇法风险预警运型核网上面的使用，企业做好良好的风险监控才能更好旁掘的做决策，提升全面风险管理体系对创新业务的覆盖面，完善全业务、全流程、全口径风险管理、增强信贷租升类、非信贷类的全资产管理能力，提高风险管理全覆盖水平，加强基于大数据和互联网的风险管理体系建设，以大数据分析、智能化判断、精准化管控的新型风险管理