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实际上，FullStory甚至警告客户不要在浏览器扩展程序中使用该服务从用户未授权的网站中获取数据。

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如何从超大规模、高并发、多维度的数据中实现在线实时反欺诈？

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金融科技因其虚拟性特征，主要风险集中在两方面：一是欺诈风险，二是信用风险，因此核心的风险评估流程就是反欺诈和信用评估。

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在网贷盛行的年代，经常流传的一句口号是“三分钟授信，一分钟放款”，甚至有的公司打出“一分钟授信，

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内部代号为“伏羲”的 Flink 计算平台每天要在接近 510TB 的数据集上做快速的检索和计算，用户的行为改变会导致数据发生变化，进而影响决策。

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针对目前在线实时反欺诈的痛点，玖富集团采用基于 Flink 的超大规模在线实时反欺诈系统，在提升用户体验的同时，也降低了商业损失。

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当需要使用数据时，直接调用计算结果即可，无需再次计算。

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Flink 与超大型计算和存储（HBase）的结合比 Spark 和 Storm 要好很多，

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App 会要求用户填写与授权相关的信息，主要目的是评估用户的信用额度。

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在大数据时代，数据的质量直接影响大数据分析处理方法的效果，也影响决策过程。