主要观点：美国金融交易速率在过去几年大幅增长，数字钱包等新兴支付方式使大量资金快速流动，带来机遇与风险。实时交易监控系统因检测实时可疑行为的重要性成为金融机构的安全合规重点，传统监控模型已不适应新威胁，流式数据技术提供了解决方案。
关键信息：

• 2023 年美国民众因欺诈损失超 100 亿美元，实时监控能避免损失。
• 白领罪犯利用支付系统漏洞，实时监控可及时发现并阻止欺诈。
• 实时交易监控系统基于流式数据，Apache 相关框架可实现低延迟处理大量交易。
• 开发有效监控系统需明确用例，结合基本规则系统和机器学习模型。
• 流式架构存在可扩展性、检测与准确性、数据质量等问题。
• 实时监控最佳实践包括模块化架构、持续测试和提高可见性。
  重要细节：
• 传统监控模型用批处理分析数据，新威胁要求实时处理。
• 实时监控能预防欺诈、满足合规要求、建立客户信任、实现可扩展性。
• 流式数据架构可连续处理信息，识别可疑活动。
• 开发监控系统要考虑不同的检测目标和数据质量。
• 拥抱实时监控的机构能节省 40%欺诈损失，金融机构热衷投资流式监控平台。