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Proper risk management makes your company a proactive player and get ahead of your competitors.
産品特色
海量風險規則
建立風險管控與預警模型，支持風險篩查，全面覆蓋人(rén)工篩查容易遺漏的(de)細小風險規則。
個(gè)性化風險管控
爲(wéi / wèi)支持客戶對風險管控的(de)不(bù)同要(yào / yāo)求，可提供靈活修改及配置規則阈值的(de)功能，更有效地(dì / de)進行風險管控。
基礎數據标準化
通過與企業内部數據的(de)整合與對接，建立客戶風險信息庫，爲(wéi / wèi)風險管控提供更高質的(de)數據。
智能風險預警
通過專家經驗輸入與統計學算法相結合的(de)方式搭建風險評估與預警模型，持續推動模型的(de)叠代與優化。
産品功能
模糊匹配
利用模糊匹配技術規範化中文地(dì / de)址數據，識别錯誤的(de)中文地(dì / de)址；通過定義匹配度，對地(dì / de)址進行模糊匹配，将相似地(dì / de)址關聯到(dào)一(yī / yì ／yí)起，從中挖掘商業價值。
信息關聯
通過基本信息将研究對象實體，比如交易雙方、主申請人(rén)、共同申請人(rén)，擔保人(rén)之(zhī)間的(de)信息進行關聯并得出(chū)潛在(zài)風險客戶的(de)社交網絡關系圖。社交網絡分析對團夥欺詐具有更加直觀的(de)洞察能力，并可根據不(bù)同的(de)業務需求定制。
風險預警
運用大(dà)數據爬取、處理和(hé / huò)存儲技術，将多來(lái)源數據清洗後，結合業務場景創建schema，定義實體、關系及屬性，繪制出(chū)大(dà)型的(de)關系語義化網絡和(hé / huò)洗錢關系圖譜，将規則、關系及變量通過關系網絡表現，通過更深層信息挖掘和(hé / huò)推理，提供動态分析和(hé / huò)監測。
關系建模
針對複雜對象的(de)關聯關系進行非線性建模，由節點(實體)和(hé / huò)節點之(zhī)間錯綜複雜的(de)關系(實體之(zhī)間關系)構成拓撲網絡結構，實現從全局的(de)網絡角度，分析個(gè)體在(zài)群體中的(de)風險、作案手段，以(yǐ)及團夥作案概率，識别“個(gè)體正常”但是(shì)屬于(yú)洗錢團夥的(de)行爲(wéi / wèi)和(hé / huò)數據。
深度學習
利用機器學習技術識别大(dà)額和(hé / huò)可疑交易。數據質量管理交易模型通過收集正常交易和(hé / huò)洗錢交易的(de)樣本，基于(yú)數據質量分析報告對數據進行缺失值處理和(hé / huò)異常值處理後，利用特征工程，提取數據質量管理交易重要(yào / yāo)特征，形成訓練數據集。基于(yú)數據特點、不(bù)同模型的(de)特性和(hé / huò)業務場景選用合适的(de)模型。利用測試數據訓練集評估結果，特征工程、模型選擇和(hé / huò)模型參數調優三者都會影響模型的(de)準确性。
網絡分析
通過構建人(rén)、賬戶、手機、設備、企業等關聯網絡，結合時(shí)序分析，計算中心性、重要(yào / yāo)性等指标，識别賬戶及關聯賬戶的(de)異常交易鏈路，不(bù)僅能根據已列入黑名單的(de)洗錢賬戶識别關聯賬戶群組及生态圈，而(ér)且可以(yǐ)基于(yú)異常關系網絡分析，識别新生成的(de)洗錢團夥。基于(yú)識别的(de)關系網絡指标實時(shí)動态部署規則，實現洗錢團夥挖掘。
産品優勢
基于(yú)全鏈路實時(shí)縱深防禦風控和(hé / huò)深度畫像爲(wéi / wèi)基礎銀行信貸提供深度智能風控解決方案，通過賦能機構實現金融業務所需的(de)全流程風險管理，滿足實時(shí)高效、風險可控、低成本及自主演進的(de)核心需求。
幫助金融機構快速建立交易反欺詐體系。通過方案中實時(shí)風險決策系統内置的(de)僞卡盜刷、套現洗錢等專家策略，能追蹤用戶近期交易異常行爲(wéi / wèi)，再結合設備指紋産品反饋的(de)風險信息，實時(shí)輸出(chū)判定結果，識别交易反欺詐風險。
由于(yú)中文的(de)語法特點以(yǐ)及個(gè)體表達方式的(de)差異，導緻同一(yī / yì ／yí)個(gè)地(dì / de)址有不(bù)同錄入數據，讓多數情況下中文地(dì / de)址很難關聯到(dào)一(yī / yì ／yí)起。通過模糊地(dì / de)址匹配，能關聯并識别出(chū)欺詐團夥，規避風險。
提供完整的(de)實時(shí)風險管理信息，保證各類安全風險的(de)管控情況能得到(dào)合理控制。可根據曆史數據爲(wéi / wèi)管理工作者提供決策支持，減少管理成本。
應用場景
針對内審所要(yào / yāo)處理的(de)高度概括性、模糊性、關聯性的(de)海量電子(zǐ)數據，數有智能風險預警系統采集多維度數據，挖掘數據之(zhī)間的(de)關聯性，從資金、業務、社交、時(shí)間的(de)走向發現疑點。建立相應的(de)數據模型，跳出(chū)單一(yī / yì ／yí)賬本、單一(yī / yì ／yí)勾稽的(de)關系，從更多的(de)數據維度中挖掘事實的(de)真相，實現數據“增值”，從而(ér)提高内部審計工作水平。同時(shí)對金融企業内部的(de)數據實行實時(shí)監控，把監督關口前移，将問題消滅在(zài)萌芽狀态。
基于(yú)新技術和(hé / huò)新場景的(de)保險詐騙手段不(bù)斷升級，軟、硬件攻擊，社會工程學等方式并舉，犯罪分子(zǐ)欺詐能力不(bù)斷提升，欺詐方式更具專業化、智能化，欺詐手段迅速翻新。應對層出(chū)不(bù)窮的(de)高科技欺詐手段，數有智能風險預警系統可幫助保險公司提前預防和(hé / huò)控制相關風險的(de)發生，以(yǐ)降低風險所帶來(lái)的(de)損失，從而(ér)降低賠付，将風險管理由被動向主動，由事後向前置發展。
