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智能風控系統(tǒng)借助人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的相互融合，加速向全場景進行滲透，重塑金融機構(gòu)前、中、后臺的工作模式，解決銀行信貸業(yè)務(wù)中的交易欺詐、網(wǎng)貸申請欺詐、信貸全生命周期風險管理、客戶價值分析、逾期客戶管理等場景的痛點及問題，實現(xiàn)以改善用戶體驗、挖掘客戶潛在價值的新型業(yè)務(wù)模式的轉(zhuǎn)變。可支持在自主管理風控策略前提下能夠安全的在合作伙伴端運行風控策略，達到聯(lián)合風險控制的業(yè)務(wù)目標。
所有操作基于瀏覽器實現(xiàn)，提供向?qū)揭?guī)則設(shè)計器，通過鼠標點擊即可實現(xiàn)復(fù)雜的業(yè)務(wù)規(guī)則定義。簡單易用，輕松上手。
提供規(guī)則集、決策表、決策樹、評分卡、規(guī)則流等業(yè)務(wù)規(guī)則設(shè)計工具，從各個角度滿足復(fù)雜業(yè)務(wù)規(guī)則設(shè)計的需要。
后臺采用純Java實現(xiàn)，借鑒Rete算法，支持高并發(fā)、毫秒級決策響應(yīng)。
提供完善的版本控制機制，支持不同的歷史版本之間靈活切換。
提供完善的用戶管理、角色管理、權(quán)限管理、審計管理和應(yīng)用管理機制。
通過簡單、明確的規(guī)則，輔助進行風險決策，如信息核驗、黑白名單匹配、人臉識別等。
利用數(shù)據(jù)挖掘算法，將積累的大量的客戶相關(guān)的數(shù)據(jù)及外部數(shù)據(jù)進行整合分析，通過機器學習模型對于高維度組合數(shù)據(jù)進行風險建模，實現(xiàn)風控精度的進一步提升。
利用深度學習、知識圖譜等新技術(shù)、新手段，接受多種數(shù)據(jù)維度的輸入，可動態(tài)分析信用風險、欺詐風險等，建立多角度、動態(tài)決策的風控模型，提高決策全面性、時效性和準確性。
為消費者提供千人千面、個性化與精準化的營銷服務(wù)，將風險管理環(huán)節(jié)前置，在獲客階段即注入風控因子，實現(xiàn)了風控的閉環(huán)運行，提高風控效率。
覆蓋推廣、登錄、注冊、營銷、申請、支付、活動等多個風控場景，構(gòu)建全生命周期閉環(huán)的反欺詐體系，事前進行風險的提前發(fā)現(xiàn)布控，事中及時阻斷攔截，事后回顧分析加固防控體系。
從多維度、多層次分析用戶風險特征，對業(yè)務(wù)申請、授信調(diào)查、審查審批、放款審核、貸后監(jiān)控、逾期管理等環(huán)節(jié)的風險進行識別防控。
通過客戶畫像、評分模型、智能互動工具等改變傳統(tǒng)人工催收的互動和決策方式，協(xié)助銀行適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)時代高頻低額的業(yè)務(wù)催收情況。
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