电信诈骗频频登上热搜榜，央行下发最严新规，被深度影响下的三方支付行业中，仍有一些企业增速很快，这些聚光灯下的企业有什么共同之处，他们是如何打造企业的“护城河”？

这几年三方支付交易规模逐年上升，已成为最常见的网络交易方式，为网络商家和商业银行搭起了桥梁，为用户带来了前所未有的便利。“业务创新，风控先行”，和邦盛科技合作的这些企业中，本着这种理念运营的机构确实是行业里持续竞争力最强的一批。

据比达咨询（BigData-research）最新发布的报告，2016中国第三方移动支付交易规模市场份额中，支付宝52.3%居首，财付通33.7%位列第二，易宝支付的市场份额占比增长较快。


值得一提的是，在榜上有名的支付公司中，有半数都和邦盛科技保持着战略合作关系，他们分别是：拉卡拉、易宝支付、联动优势、连连支付、快钱等。除此之外，银联商务、宝付、网易支付、银盛支付、通联支付等知名企业也采用了邦盛的实时风控系统。

据悉，邦盛科技的核心技术是一个流式大数据极速处理平台。这一技术不仅能对海量涌入的数据进行实时分析，还可以利用历史数据进行改进，分析全量数据。
邦盛科技的事中实时分析更适用于实时性要求高的情景，无需预先存储，可直接计算，是其开展事中反欺诈业务的技术基础，该技术具有超高并发、超低延时、高可靠、高扩展、高运维的特点，可处理百万级（集群）每秒的数据流水，最低延时可控1毫秒内，并可支持复杂事件的计算。
目前该技术已经在业务线多、业务流量大、分析延时短的中央风控与实时风控市场得到了广泛应用，并得到了业内的广泛认可，帮助金融机构解决了数据处理性能瓶颈的问题。不难看出，“流立方”应该是众多支付公司选择邦盛科技的主要原因。

将支付环节的数据推送到风控系统，与此同时，系统内部抓取用户多维度下的所有信息，跑大批的风控规则，输出结果，这样的逻辑听起来很简单。而实际运营中才会发现一套规则体系的不易。
一套规则体系的诞生往往伴随着规则有效性的评估，每一条规则都是血淋淋的欺诈案例积累出来的。
在和众多大中型金融机构的合作中，邦盛科技积累了2400多个模型，涵盖100多个风险场景，拥有国内金融实时风控领域最全的规则模型库。
除了规则模型，邦盛科技还有强大的机器学习技术，其最大价值就是能够做特征表达，特别适合处理风险欺诈、金融产品营销这类以往依靠经验难以准确定量的事件。
邦盛科技通过大量实验和实践研发的机器学习产品，通过对数据的采集和分析，基于多种模型算法技术，利用复杂网络关联分析技术实时发现欺诈业务风险指标，丰富深度学习风险模型的业务维度，从而发现欺诈者隐藏的蛛丝马迹，加上与规则配合使用，大幅度提升欺诈风险的防控能力。

对风控来说，数据的重要性自不言而喻。在金融领域往往存在一些信用不良的人，如何识别并将其阻止在业务之外，是三方支付机构的迫切需求。
作为提供反欺诈数据服务的先行者，邦盛科技很早就形成了一套涵盖联防联控名单库、归属地解析库、IP库、风险名单库、号码库等多维度的数据服务库。拥有全行业最全的欺诈信息数据库，组建了互联网金融欺诈信息共享联盟，联盟内的成员共享欺诈信息近亿条。
值得一提的是，邦盛科技还通过第三方数据，如电商数据、社交数据、运营商数据等外部数据来补充人物画像特征。
邦盛科技设计了很多人物特征的维度，也会根据数据源去找到可以潜在推测的维度，通过多个维度构成人物的画像，如影响力、消费能力、是否存在伪造嫌疑、关联人的信用是否可靠等，然后通过模型建模对其相关交易行为进行实时分析，如，稳定性、负债能力、还款能力等。

作为技术驱动型的国家高新技术企业，邦盛科技踏实扎在技术领域，潜心进行技术研发，凭借在大数据实时风控领域的优势，已获得众多银行、三方支付的青睐。目前，邦盛科技已服务100余大中型金融领域客户，并逐步向政务、港务、军工、电商等多领域拓展。