Elasticsearch 在金融行业中的应用有哪些？

1）业务搜索 从业务层面来讲，比如征信系统，风控系统等等都是可以用 Elasticsearch 的。背后 的逻辑主要还是一个标签系统的逻辑，对于贷款人员等等会调用很多的算法，基于历史数据来产生很多用户画像的标签，基于这些标签就可以设定很多规则的引擎，然后通过 Elasticsearch 强大和快速的搜索能力，能够快速地对这些用户来产生画像和评分，进而决 定他是否符合贷款条件等等。还有像金融产品的搜索推荐，本质上也是建立在用户的画像基 础上。在保险行业，各大保险公司经常用的是保单查询这一业务场景，因为保单既包含结构 化的数据，又包含非结构化的数据，所以要合起来搜索条件还是非常苛刻的。广告系统，很 多金融的产品要去推荐给各种客户，同样需要依赖于所产生的用户画像和用户标签，进而去 筛选出这些对应的用户定向推送。这些都可以用 Elasticsearch 强大的搜索能力来进行。

2）数据分析 数据分析层面，往往可以做一些交易的分析和统计，代表着我们会把很多交易的记录导 入到 Elasticsearch 里面，还包含了像用户分析，数据分析和统计以及商户分析等等。

3）系统运维安全 大量金融机构也在用 Elastic Stack 整个一套工具来进行日志集中化的管理。在日志 里面还可能包含对于整个交易系统，全链路日志的串联，能够把分布在各个交易系统的并通 过 Transaction ID 串联到一起，来进行故障的诊断和客服的应对。客服也会有日志的查询， 对应着我们的开发团队会有故障的定位等等。同样，整个金融系统也大量地会把一些安全的 数据写到 Elasticsearch 里面，然后来部署规则，进行整个安全系统的检测。

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