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金融风控解决方案
金融风控解决方案 
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24小时售后服务支持
产品详情

贴近金融业务场景、抓住典型风险类型、遵从风险管理流程、提供核心风控系统, 努力为金融行业提供一站式的金融风控解决方案。

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伽利略风控系统

基于大数据+AI技术,为金融机构提供信贷风控的全流程解决方案

优势介绍:

  • 架构设计灵活,满足银行业务发展,降低使用门槛,两个月可完成上线;

  • 模块可插拔,接入方便;

  • 具备规则+模型的双重反欺诈引擎,风控性能优异,模型KS值可达0.45;

  • 秒级审核速度,降低风控数据成本。

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风险预警系统

为泛金融机构提供全客户、全资产、全生命周期的风控管理

优势介绍:

  • 高效风控模型:利用大数据,通过数据挖掘和机器学习,建立对不同类型客户、产品、业务场景下的风险预警模型;

  • 平台化系统架构:实现对不同类型客户、全资产、全客户生命周期的风控管理,系统支持分布式,功能模块单独部署,独立使用。系统支持7*24小时实时风控。底层数以千计的指标和规则,支持模型的灵活配置和维护更新;

  • 全方位风控视图:系统提供客户的360度风险视图,动态展现企业的资金链、担保关系、投资关系,以及企业的实际控制人、股东、配偶等关联关系。

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交易反欺诈系统

为金融机构提供全渠道的交易反欺诈平台

优势介绍:

  • 全渠道交易支持:支持互联网交易渠道、传统金融机构交易渠道等多种渠道的交易反欺诈识别与处理;

  • 行为分析:通过采用统计量与规则相结合的处理手段对交易行为进行分析,准确识别欺诈交易;

  • 实时侦测:支持实时交易侦测,实时分析侦测欺诈交易;

  • 多处理手段:对接短信、邮件、外呼平台实时处理交易警报;对接止付、冻结接口实时把控交易风险;

  • 风险数据管理:黑名单、灰名单数据管理;风险数据建案后可持续跟踪调查;

  • 个性化报表:提供规则命中率报表对系统规则进行持续优化;提供业绩报表对警报员的作业效率实时监控;

  • 规则引擎:可视化规则管理平台,为业务人员提供人性化的图形规则管理平台,快速定制业务规则,实时部署业务规则。

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催收管理系统

为金融机构提供智能化、全功能的贷后风控催收管理平台

优势介绍:

  • 成熟的催收策略模型:成熟的五级架构分层理念,支持逾期账户差异化催收;

  • 智能分案策略:智能分案策略确保催收成功率最大化、分案均衡,支持按数量比例、金额比例以及填坑式自动化分配;也支持按照催收员上月绩效进行分配;

  • 管理驾驶舱:图表展示报表数据、自主定制个性化首页;

  • 全功能催收手段:支持电话、短信、APP、微信、信函、邮件、上门、委外、诉讼等多种催收手段;

  • 个性化报表:提供催收绩效、还款明细、佣金请款等各种业务报表;

  • 规则引擎:可视化规则管理平台,为业务人员提供人性化的图形规则管理平台,快速定制业务规则,实时部署业务规则。

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催收机器人

为金融机构的债务回收场景提供人机对话服务

优势介绍:

  • 大数据人工智能技术:催收机器人(Collection Robot) 依据贷款类型、被催收人画像、心理学理论和相关合规要求等,采用大数据模型算法制定催收计划和催收策略,并结合语音识别、语音合成、自然语言处理等AI技术完成催收需要的人机对话;

  • 最佳实践:机器人经过了合作伙伴的实践检验,在M1内的前催效果上优越于人工催收;机器人适合对逾期阶段中人数最多的前催阶段、进行客户分类,大大节省了简单任务中的人力投入

  • 智能策略:催收机器人在催收计划和策略执行过程中根据实时反馈、可实时的调整催收策略,并在完成一个催收周期的任务后会为客户返回催收结果报告、从而为客户下一轮的催收服务购买提供决策依据;

  • 方便接入:您只需提供必要的被催收人信息,催收工作皆由您购买的催收机器人完成。

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知识图谱风控

为金融机构提供全量数据治理、知识融合、知识存储、知识计算和知识应用等技术和产品

优势介绍:

  • 数据融合:提供面向金融机构内外部数据的结构化和非结构化数据治理工具,高效治理和整合全维度数据,构造知识图谱数据模型;

  • 混合存储:采用包含图存储、列式存储、索引存储、文件存储等技术的混合型数据存储架构,支持上亿级海量数据的高效存储和访问;

  • 智能分析:整合自然语言处理、图计算、知识推理、机器学习等领先数据分析技术,对隐性关系、扩展属性、标签及子图进行大规模计算;

  • 业务应用:平台围绕客户风险监测与预警、内部审计、交易反欺诈、反洗钱、投研等业务场景,内置指标库、规则库、模型库和知识库,同时提供贴合业务流程的管理功能和用户体验。

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风控咨询与建模

为金融机构提供大数据建模和风控咨询服务

优势介绍:

  • 数据层,为客户的用户群体选取最合适的相关数据;

  • 特征层,为客户进行深度数据挖掘,通过定制化的变量筛选、变换以及基于机器学习的特征工程,以求极大限度提取出原始数据中有价值的信息,用于建模;

  • 模型层,比较试验多种机器学习方法,选择最合适的模型并予以精细的参数调整,为客户提供尽可能准确的风险模型预测。经测试对效果满意后交付;

  • 监控(可选),实时评估模型的表现,表现下滑或异常时及时予以分析并采取相应的维护措施。

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定制的具体工作内容包括

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  • 数据层,为客户的用户群体选取最合适的相关数据

  • 特征层,为客户进行深度数据挖掘,通过定制化的变量筛选、变换以及基于机器学习的特征工程,以求极大限度提取出原始数据中有价值的信息,用于建模

  • 模型层,比较试验多种机器学习方法,选择最合适的模型并予以精细的参数调整,为客户提供尽可能准确的风险模型预测。经测试对效果满意后交付

  • 监控(可选),实时评估模型的表现,表现下滑或异常时及时予以分析并采取相应的维护措施

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