长期以来欺诈一直是困扰金融机构的一个问题，据估计国内有40万人参与欺诈的黑色产业链，从上游窃取信息，到中游数据清洗、筛查和销售，再到下游实施欺诈和套现，仅支付行业每年因欺诈造成的损失就接近千亿元。
随着金融行业、互联网领域等的高速发展，企业积累的数据越来越大，越来越多；尽管google提出的mapreduce以及hadoop等大数据分析技术在一定程度上解决了大数据不能分析的问题，但数据分析的时效性亟需提升。
大数据分析能够为我们最有价值的信息，能够帮助我们下达最有利于公司发展的觉得。但是对于用户来说，完全依靠大数据分析却并不可行。毕竟我们分析的数据都已经是发生的事情，大数据分析结果只能够给我们提供参考，但是在前变化万花的市场，还需要有一个精明的决策者，依靠大数据，一锤定音，决定企业的发展。
邦盛科技是一家专注于反欺诈技术的公司，其业务包括防范盗卡、盗账户、欺诈申请、木马、薅羊毛、授信欺诈等。邦盛的核心技术是构建了一个高性能、实时完成欺诈分析的底层平台。以支付场景为例，银联每秒需要处理两万笔交易，且为了不影响用户的体验，在用户支付的瞬间，系统需要在0.1秒内完成欺诈分析。
流立方是邦盛具有完全自主知识产权，业界领先的融合cep、可计算缓存等理念的实时数据处理平台。邦盛采用了一种流式计算的方法，即在数据流入数据库的时候就进行计算，而不是等到有需求的时候再去分析。
这一技术和传统技术的构架完全不同，举例来说，如果对于用户行为的分析是基于过去3个月的数据，随着时间推移，流式计算要求不断的更新计算的结果，动态进行监控。与传统方法的全量数据计算相比，流式计算只计算增量数据，大幅减小了运算量，提升了运算速度。流立方最高每秒可以处理20万笔交易，每笔处理的平均延时为17毫秒。
除提供底层的技术支持，邦盛还为用户定制反欺诈模型，邦盛目前拥有2400多个反欺诈模型，除支付和银行领域外，还涉及互联网信贷、消费金融、保险、证券、电商、o2o等领域。此外，邦盛牵头成立了一个反欺诈联盟，联盟成员一旦发现了欺诈用户，可以上传到邦盛的云端，在行业间进行反欺诈数据的共享。