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pos机刷信用卡是实时到账的吗
编者按
谈起数据，总让人联想到计算机屏幕上跳动的“0”和“1”，但实际上数据的应用远没有看上去这样枯燥。打开购物网站，页面上“推荐”一栏仿佛有读心术。你平时看的最多要是服装，页面上当季新款一一跳出；堵在二环路上挪动不得，点击手机上的导航软件，瞬间结合实时路况，指出一条绕开拥堵的小路；超市通过数据统计发现，男士在为婴儿购买尿不湿的时候，往往会顺手买几罐啤酒“犒劳自己”，于是将两者放在一起销售；新闻网站根据用户浏览习惯，让喜爱体育新闻的人点开网站就能看到实时比分播报……无论衣食住行还是娱乐休闲，数据正在逐渐影响着我们的日常生活。从今天起，本报开设“大数据时代的经济生活”专栏，将一个个看似枯燥的数据抽丝剥茧，为您解读隐藏在背后的奥秘。
中午，和朋友们在王府井百货大楼的外婆家餐馆聚餐后，李萌来到收银台。掏出钱包里的广发银行信用卡，输入密码。不到5秒钟，POS机显示刷卡成功，“嗞嗞”地吐出刷卡单据。这时手机也收到了一条短信：“您的广发信用卡于5月8日12时15分，消费人民币412元。”
这样的场景，在我们日常的消费中随处可见。不过，李萌是个爱刨根问底儿的人：“刚刷完卡几秒钟就收到银行短信，一直想问问这些数据怎么流转的，为什么这么快？”
探秘解析
信息高速上的“马拉松”
亦庄，中金数据系统有限公司。穿行在一排排深灰色的计算机服务器之间，总经理苗玉峰挨个儿检查着设备的运转情况。听说了李萌的困惑，这位曾在国有大银行负责数据管理工作20多年的老专家乐了：“别看只是短短的几秒钟，刷卡的数据已经像闪电一样，在信息回路里跑了一大圈！”
将时光回溯到李萌在餐馆刷卡的那个瞬间，当信用卡刷过商家的POS机，这笔消费数据已经进入了银联的专用线路。
“银行消费数据的中转，需要一个中枢网络系统，在咱们国内当然是银联。国外是VISA、万事达这些卡组织。”苗玉峰说，为了保证金融安全，这个中枢系统是专线专用。通过这条专线，李萌的这笔消费数据在同一时间到达了收单行和发卡行的数据中心。
顾名思义，“发卡行”就是发给李萌信用卡的广发银行；而“收单行”则是发放给商户POS机的浦发银行。在这一瞬间，银行本身的风险控制系统，也对这笔消费数据进行了全方位的审核。
“这张信用卡是不是一张正常使用的信用卡？有没有逾期不还？额度是否足以支持这次消费？”供职于一家商业银行信用卡部的张胜旭说，当银行风控系统确认这是一笔正常交易之后，就会给商户回馈一个“授权”，意思是“没问题，可以消费。”
这体现在李萌的感官中，就是商户POS机屏幕上显示出的“刷卡成功”。这时，银行通过电信运营商的网络，给消费者的手机发出一条消费提示短信。
“消费者在北京刷卡，我们假设发卡行的数据中心在广州、收单行的数据中心在上海，这笔消费数据无疑会走遍三地。”苗玉峰说，在一瞬间，数据通过信息高速公路，在地图上跑了个大三角。
数据背后的秘密
刷卡数据描绘经济“面孔”
数据当然不会“白跑一圈”。我们每一个人每次刷卡留下的交易数据，都在为银行提供后续的配套服务做参考。
凌晨3时，北京的消费者陆明被手机铃声惊醒。“您的信用卡刚刚发生了一笔异常消费，请问您现在身处国外吗？”银行工作人员的询问让陆明一时间摸不着头脑：“我一直在北京，哪儿也没去啊？”
原来，陆明的信用卡刚刚被不法分子在国外试图盗刷。
“当消费者的信用卡消费数据突然出现异常，银行的风控系统就会启动。”张胜旭说，陆明平时的刷卡消费一直都在北京，但这笔消费数据突然出现在国外，而且数额巨大，这立即引起了银行的注意。在确认这是一笔盗刷之后，银行立即冻结了陆明的银行卡，避免了他的经济损失。
另一个显而易见的例子，是信用卡额度的悄然上调。
“自己没有向银行提出申请，但信用卡的额度就涨上去了？”张胜旭说，这就是刷卡数据起到的作用。通过分析一个人的刷卡记录，银行会发现消费者几乎每个月都可以用够额度，且还款记录良好。“这就说明现有的额度不太够用了，银行就会给客户上调额度。”
不过，如果消费者打起了“歪主意”，数据一样会清晰显示。“当我们通过刷卡数据发现，有的消费者每个月都持续在同一家小商户大额刷卡套现，银行肯定会多个心眼儿。”张胜旭说，这样的客户未来在申请临时调整额度甚至用卡都会受到影响。
知识角
谁第一个提出大数据概念
大数据(Big Data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。而在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法。
总的来说，大数据具有4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
最早提出“大数据”时代到来的全球知名咨询公司麦肯锡认为，数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
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