銀行反詐系統監測平臺，旨在通過依托于三方人員樣本信息庫，實現對開卡人進行“建模”、“畫像”，進一步加強銀行卡相關業務的監管機制，為銀行和公安機關甄別非法開卡意圖和異常用卡嫌疑，全面實現涉“兩卡”問題的常態化治理。

銀行反詐系統監測平臺，包括系統資源對接、銀行卡管控系統、系統管理。銀行卡管控系統，主要由網點管理、人員軌跡研判、公安黑庫比對、高頻開卡風險預警、流竄風險預警、核驗異常風險預警組成。

人員軌跡研判，支持調取開卡人員近期的活動軌跡，實現對人員漫游情況、團伙結伴情況的甄別和分析。

基于沃達德大數據平臺，通過對海量數據采集、處理、存儲、分析和數據挖掘，根據數據的特性，采用合適的可視化方式，將數據直觀地展現出來，以幫助人們認識數據、理解數據，同時找出包含在海量數據中的規律或者信息，預測未來發展趨勢，進行智能化決策分析，使得數據資產成為核心競爭力。

數據是一種寶貴的資源。利用新技術新方法挖掘現有數據的價值，找到數據間的關聯關系，提高基礎數據的利用率，并預測未來趨勢及行為，是面臨的迫切問題。一批新興的數據處理、挖掘與分析技術不斷涌現，如大數據平臺、數據倉庫、分布式數據庫、數據挖掘平臺、大數據可視化，使分析處理海量數據變得更加容易、更加便捷。

數據倉庫，英文名稱為Data Warehouse。數據倉庫，是為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略集合。它是單個數據存儲，出于分析性報告和決策支持目的而創建。 為需要業務智能的企業或部門，提供指導業務流程改進、監視時間、成本、質量以及控制。

數據倉庫的數據來源于業務處理系統，需要按照數據倉庫的邏輯模型和物理模型，在源系統數據分析的基礎上，按照源系統數據和數據倉庫數據之間的映射關系，經過數據的抽?。‥xtration）、轉換（Transformation）和加載（Loading）等環節方可以進入數據倉庫，這個過程簡稱為ETL處理。ETL遵循如下設計原則：（1）靈活性：不同的時間段中能夠進行數據獲取、轉換、裝載；（2）可重復性：支持失敗的ETL任務數據重新裝載；（3）模塊化：ETL過程分步實施，每個過程通過不同的模塊組件來完成，并盡可能復用這些組件；（4）迭代方法：滿足當前的業務需求，盡可能搭建滿足未來的業務需求的平臺上不斷開發實施；（5）ETL邏輯順序：依賴業務系統數據處理方式，來定義ETL處理流程控制。

基于沃達德大數據平臺，通過對海量數據采集、處理、存儲、分析和數據挖掘，根據數據的特性，采用合適的可視化方式，將數據直觀地展現出來，以幫助人們認識數據、理解數據，同時找出包含在海量數據中的規律或者信息，預測未來發展趨勢，進行智能化決策分析，使得數據資產成為核心競爭力。