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大数据实时智能处理技术领军企业

流立方:大数据实时智能处理平台

流立方是邦盛科技自主研发、自主可控,具有知识产权的大数据实时智能处理核心技术平台,可达每秒200万笔处理吞吐量,并做到毫秒级延时。已获中国电子学会科技进步特等奖、教育部科技进步一等奖。流立方在复杂统计指标的增量计算、时序数据处理的动态时间窗口、时序复杂风险时间序列识别、动态时序图谱的实时计算等方面,突破了关键技术难题,成功解决了诸多领域对大数据处理高并发低延时的需求。
应用场景

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物联网

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产品特色

产品特色

超高并发与超低延时
超高并发与超低延时
集群部署少量节点即可达百万笔每秒,平均延时1毫秒
高可靠与高可扩展
高可靠与高可扩展
自带可计算分布式缓存,在内存不足时,能够平滑扩展到多节点。能够提供基于Paxos算法的多副本一致性存储机制,确保数据存储的高可靠性
支持复杂事件的计算
支持复杂事件的计算
支持但不局限于时间窗口移动、波动性判断、集中度判断、连续递增、连续递减等算法
松耦合、跨平台
松耦合、跨平台
组件均为松耦合设计,能够跟其他平台进行无缝对接

图立方:实时图指标存算一体平台

图立方是邦盛科技自主研发,具有自主产权的实时图指标存算一体平台。该平台首次提出时序聚合边、时序聚合属性等技术概念,具备毫秒级增量建图以及亚秒级多层复杂关联查询能力,解决了密集关系图场景下的性能瓶颈。
应用场景

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产品特色

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规则指标的快速计算关联分析
规则指标的快速计算关联分析
根据已定义好的规则或模型对实时传输的数据进行快速知识匹配和关联分析,完全满足流式处理各场景高性能计算的要求
超高并发与超低延时
超高并发与超低延时
系统采用分布式架构以及全增量处理模式,图立方平台能够在同时订阅200个以上的包含各种计算复杂图规则模型的情况下,单物理节点(普通X86服务器)处理40000笔每秒以.上的数据流水(8节点集群部署可达近30万笔每秒的处理能力),平均处理延时低于5ms
时间窗口任意伸缩
时间窗口任意伸缩
支持根据图规则指标定义,任意的选择查询时间单位,即可得到想要的结果。并且支持时间窗口滑动的操作
支持增量计算与复杂计算
支持增量计算与复杂计算
支持增量计算的模式,相关算法都处理成增量计算的算法,包括各类复杂算法,支持计数、求和、平均、最大、最小、方差、标准差、K阶中心矩、连续、递增/递减、最大连续递增/递减、波动性判断、集中性判断、唯一性判别、采集、过滤、排序等多种分布式实时复杂事件流的计算模型;在系统的吞吐量基本稳定的前提下,进行各类复杂算法的计算并快速得出计算结果
支持事件驱动时序计算及上下文关联算法
支持事件驱动时序计算及上下文关联算法
支持基于事件驱动的计算,随着事件的到来更新相应的指标并进行模式识别;支持上下文的算法,快速高效识别前后到来的两笔数据,上下文算法同时支持事件驱动和时间驱动两种结果计算的驱动方式
松耦合、跨平台
松耦合、跨平台
组件均为松耦合设计,能够跟其他平台进行无缝对接

数据实时加工平台

数据实时加工平台PipeACE是邦盛科技自主研发的流式大数据实时加工平台,用于解决在实时处理场景多源异构的数据需要转化,整合成统⼀数据结构困难的问题,进一步提升数据质量,打通各渠道间的数据壁垒,消除数据孤岛效应,带来业务价值。内置丰富的组件,无需编码即可完成加工逻辑的配置,并且已实现常用数据源对接,降低了数据对接成本。
应用场景

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三方支付

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地产

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零售

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制造

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物联网

物联网

产品特色

产品特色

可视化管理和监控
可视化管理和监控
DAG式拖拽编排流程,上手方便快捷,同时可查看运行时流程处理情况
复杂流式数据处理
复杂流式数据处理
通过配置可支持多输入或多输出的数据处理逻辑,搭配不同的处理组件可使一份数据清洗出多个结果
支持多源
支持多源
内置常用的数据源对接实现,可快速使用
组件可扩展
组件可扩展
内置常用的流程处理组件,组件二次开发方便,且支持热插拔
多租户管理
多租户管理
可为用户分配加工资源,用户流程运行时相互独立,互不影响
用户自定义函数
用户自定义函数
用户可添加自定义的数据处理函数

智能决策平台

实现数据、指标、规则、模型、决策流、风险、核查等模块的统一管理与灵活配置,构建专业、强大、灵活的风控决策中台,提供用于零售、交易、授信、支付等场景整体解决方案。
应用场景

应用场景

风险防控

风险防控

智能营销

智能营销

精细化运维

精细化运维

其他业务决策场景

其他业务决策场景

产品特色

产品特色

高并发、高准确性、低延时
高并发、高准确性、低延时
决策引擎单节点tps可达上万笔每秒,99.9%(数百个规则)的处理延时小于1毫秒(匹配本身)/100毫秒(含指标)
高可用与高可扩展性
高可用与高可扩展性
系统具备7*24小时稳定运行的能力,且可根据业务需要实现横向/纵向扩展,支持多种部署方案
三核决策
三核决策
自研基于rete-minus算法的决策引擎,能够同时支持规则、机器学习模型,图模式的匹配决策,且支持批流一体运行
可视化配置
可视化配置
业务人员可以通过界面可视化配置规则及指标,减少对技术人员的依赖
松耦合、跨平台
松耦合、跨平台
组件均为松耦合设计,能够跟其他平台进行无缝对接

知识图谱平台

邦盛科技知识图谱平台是基于图数据库的可视化分析平台。平台以可视化技术,图算法为基石,结合自主创新的模式匹配、团伙分割算法,辅助地址模糊匹配等自然语言处理技术,提供全方位的图设计、图搜索、图分析、图规则、团伙识别、辅助决策等功能,帮助用户快速发现风险点和可疑团伙,实现“人机结合”形式的智能化分析、研判和决策。
应用场景

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互联网金融

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物联网

产品特色

产品特色

快速查询
快速查询
支持查询任意两个节点间的最短路径,当最短路径存在多条时,支持手动切换不同路径进行查看;支持多维度的批量查询,用户可输入多个不同类型的查询对象,图谱展示其所有的关联关系
图规则检索低延时
图规则检索低延时
邦盛关联知识图谱可以整合、管理、保护任意种类或来源的海量数据。将企业内外部的图形、视频、文本与图谱中知识数据自由结合。图谱中每条知识数据最高和支持最高可支持2万多条外部数据自由结合,并支持快速检索相关数据及关联关系,检索响应时间小于80ms
重要节点与爆炸点分析
重要节点与爆炸点分析
系统支持快速寻找出图中的“重要节点”,辅助业务进行分析;能对图中的关联节点数超过几十万甚至上千万的爆炸点进行处理,并有合理的处理逻辑
社团分析
社团分析
支持用户配置社团成员进行团伙识别和涉黑占比计算等,用户可页面配置参与社团划分的节点和关系,可设置不同的社团划分定时任务,且支持任务的新建、修改、删除、下载等
多实体关联关系分析、储存与检索
多实体关联关系分析、储存与检索
邦盛关联知识图谱可将多个节点(大于两个)用一个超边连接起来,用这个连接多个实体的超边来表示这些实体的本体,从而实现多元实体关系的融合。在引用数据时,一般可将一条超边视为一个等价类,在需要更细粒度的推理计算时,可用超边中各实体的角色表现其符合这个本体的特征表达多元实体间的复杂关系

智能学习平台

邦盛智能学习系统集成主流机器学习、深度学习算法,支持一站式部署到生产环境,拥有实时监控、预测优势。与知识图谱配合,与规则互补,可在模型上线后自学习、自调整,提升系统侦测速度与精确度,企业提升整体经济效益,为业务高速发展保驾护航。

邦盛智能学习业务模型以机器学习模型、智能评分卡、智能规则三者结合的方案在实时、准实时、非实时场景,从数据与模型角度提升原有规则模型效果,兼具机器学习模型的优异预测效果与评分卡,规则的强解释性,全方位提升金融机构综合竞争力。
应用场景

应用场景

信用风险
信用风险

流失预警、反欺诈侦测、资产预测

操作风险
操作风险

破产预测、信用评级、风险识别

精准营销
精准营销

量化营销、响应预测

个性化推荐
个性化推荐

智能推荐、渠道分发

产品特色

产品特色

一站式的解决方案
一站式的解决方案
可在系统中完成建模、部署、上线全流程工作,大幅度减少由跨平台工作所带来的工作复杂度,降低建模门槛
极速预测与训练
极速预测与训练
多模型预测性能可保证99.9%的预测请求在100ms内返回,模型训练速度可达到一般机器学习工具的几十倍
自主可控
自主可控
完善的培训服务及本地化支持,使客户对机器学习自主可控

设备指纹技术

设备指纹是互联网反欺诈关键维度,邦盛设备指纹通过在网站页面或移动端APP中集成设备指纹脚本,收集物理设备和终端环境的多重信息,生成服务产生对应的设备识别码,构建客户身份和所使用设备对应关系,实现互联网风险防范自动化,从而准确的定位风险、控制风险,降低可能的损失。
应用场景

应用场景

事前
事前

构建账户的可信环境

事中
事中

进行设备指纹名单匹配、同人同设备识别和多维度交叉关联

事后
事后

反查欺诈网络关系

产品特色

产品特色

准确性高
准确性高
多维度要素综合决策,精准识别设备,能够唯一辨识设备
稳定性强
稳定性强
结合被动采集要素,适配设备时间、空间、操作变化
安全性高
安全性高
识别终端环境危险,防篡改、动态变更、接口反作弊
易用性佳
易用性佳
兼容性佳,支持本地化部署或云模式,服务器资源低消耗
性能卓越
性能卓越
单节点TPS4000,本地化部署99.9%延时100ms以内

数据管理平台

邦盛科技数据管理平台主要根据统一的规范标准, 处理信息的采集、交换、存储、用户访问、传输等,它是实现企业信息资源共享和信息系统得到协同发展的基础。
应用场景

应用场景

银行

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证券

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保险

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互联网金融

互联网金融

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通讯

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交通

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物流

物流

军工

军工

产品特色

产品特色

数据采集处理
数据采集处理
根据需处理的数据来源与目的地,选取内置的采集微探针,在邦盛科技数据管理平台定义数据资源,获取精准的数据包
时间戳
时间戳
对获取的外部数据加盖时间戳,支持将系统时间转换为PTP时间、NTP时间,记录获取的纳秒级时间
数据跟踪管理
数据跟踪管理
当外部数据发生变化时,系统支持对数据变更版本控制,跟踪并记录数据历史
支持数据查询、回放、备份
支持数据查询、回放、备份
系统支持根据权限配置,提供对应权限的查询功能;同时根据回放策略,配置数据回放的动态监控、流程走向,支持按照原始数据的时间顺序进行回放、支持对原始数据回放的速度进度控制、支持在任意时间点跳转回放、支持回放数据的备份、支持回放数据的复制、支持回放数据的统计分析
强大的数据存储能力
强大的数据存储能力
强大的数据存储能力,以便针对原始数据原样回放,数据可持续存储60个月以上,每月不低于50TB,支持绝大部分数据存储场景的存储要求;强大的数据加载和回放能力,数据平均加载速度不低于200MB/S,回放峰值不低于2GB/S,满足进行回放模拟时高效的回放要求
多语言支持
多语言支持
支持多语言,java开发、 B/S架构、跨平台应用