银行风控计算加速
方案背景
随着人工智能、大数据技术在银行业的广泛应用，各电子渠道和移动端为客户带来便捷服务的同时，面临的互联网风险也越来越频繁。
电信网络新型违法犯罪日益猖獗，欺诈手段日益升级对银行欺诈风险监控及安全性管理方面提出了更高要求。银行需要全面梳理各个渠道的风险控制需求，
建立安全性与客户体验并重的风险防控策略，全面提高交易风险识别、风险评估、风险预警、跟踪处置、风险评价的能力，降低各渠道业务经营风险。
然而海量数据的实时传输、查询和运算给银行IT系统带来更大的挑战。目前行业中面对海量业务数据处理查询主要依赖Spark大数据平台，
软硬件结合的异构计算解决方案将给行业带来新的思路。
业务痛点
海量线上数据采集和传输占用大量网络带宽和CPU算力，对风控、反诈等低延时业务造成影响。
金融单位需要在限定时间内做数据汇总和统计，数据量越大对数据处理速度要求越高，对大数据处理效率提出挑战。
自助服务越来越普及，智慧网点建设越来越多，数据验证、查询、AI服务终端化，在规模受限的情况下，需要终端计算设备算力进一步得到提升。
金融行业的风控要求极高，银行风控、证券风控、保险风控等实时处理业务不断增加，要求数据中心响应时延越来越低，以降低金融风控危机。
解决方案描述
超低时延数据采集汇聚
通过超低时延智能网卡进行数据采集传输汇聚，提供极速ETL服务。
数据计算加速
基于驭数自研DOE技术、RDMA技术及存储卸载技术，实现分布式计算硬件卸载，大幅提升海量数据计算和分析性能。；
关系型数据库加速
通过SQL查询语句硬件卸载实现海量数据快速查询，提升OLAP整体系统效率。
AI计算加速
通过AI算力硬件卸载，实现AI模型训练及验证加速，有效支撑各类人工智能算法应用。
方案特点
超低时延数据采集通道
超低时延网络传输，高吞吐低抖动
异构算力智能调度
实现异构算力卸载，智能分配DPU和CPU计算任务
多卡多活高可靠
多卡多活，实现负载分担，以及热备份高可靠
兼容标准开源软件
基于开源软件Spark，Presto，Hbase等，上层应用无修改适配
低功耗，TCO成本低
低功耗设计，软硬件协同优化，充分降低整体功耗和TCO
智能监管
搭载自研DeepInsightTM硬件日志监控技术，实时监测硬件系统问题
相关产品
方案价值
中科驭数网络加速卡和数据计算加速卡助力智慧银行大数据平台建设，显著提升客户极速精准推荐、实时交易风险控制、
智能终端数据采集及计算等业务场景应用效果。通过大数据和AI加速技术，对风险进行实时抓取，及时识别风险并对交易进行拦截。
对实时数据中的欺诈特征与风险进行自动化识别与评估，自动发现新的欺诈模式，实现实时风险智能监控。