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基于大数据架构及相关技术组件为基础,以事前客户身份识别、事中异常交易风险防范为目标,建立统一风险数据集市,利用实时监测+联动控制、准实时监测、批后集中分析、持续关注追踪、综合风险定期分析等在线与离线多种监测、分析与控制方式,实现事前预防、事中监控、事后分析、业务联动等多种方式辅助结合的实时风险监测机制及其系统平台。
全生命周期管理的模型实验室管理
利用可视化的模型探索分析工具
丰富的业务经验积累及模型知识库
预判式的业务诊断分析及数据质量排查
专业化的模型优化与效能评估
全方位立体化的实时风险监控方式
风险决策及控制措施的灵活配置,及与业务系统的有效联动
个性化实时风控方案定制,灵活的风险协查及处置过程
多样的风险排查工具及分析方法,持续的对象跟踪与监控手段
多部门在线协查反馈机制,提供风控岗位与客服部门的工作交互机制
分布式的流式实时计算引擎服务,支持高效的智能引擎识别
参数化、模板化、图形化、组件化、工具化的灵活设计。图形化、可视化、多样化的管理驾驶舱及决策分析展现
全面覆盖银行内各业务数据源与交易渠道,构建统一风险视图,从根本上杜绝监控盲区,确保欺诈行为无处遁形。
基于预设风险模型,实现风险事件的自动识别与秒级预警,并精准推送至相应处置人员,大幅缩短风险响应时间。
支持以全程可视化的方式,对风险规则、模型、评估策略与报告进行灵活的新增与调整,使风控策略能快速适应业务变化与新型欺诈手法。
采用先进的组件化架构设计,支持功能的快速迭代与平滑升级,确保系统能伴随业务发展灵活扩展,部署效率提升。
凭借经过海量数据验证的模型,实现极高的风险有效侦测率,并支持多种控制措施的智能组合与联动,实现立体化防控。
提供T+0级别的实时风险警告与处置通道,确保高风险交易能在第一时间被拦截或人工介入,最大限度减少资金损失。
基于成熟稳定的技术平台与丰富的行业实践经验,保障系统高效、稳定运行,并显著缩短开发与实施周期。
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