反欺詐

利用大數據分布式流式計算技術進行行為模式分析，結合專家規則引擎機器學習算法，幫助金融機構防范處理脫庫撞庫、薅羊毛、交易欺詐、盜卡盜號、電信詐騙、洗錢等新型互聯網金融交易業務風險，提高金融行業業務安全。

創新的“三維引擎”將規則引擎、流程引擎、實時行為指標引擎整合在一起并應用到實時風控領域，業務人員無需技術背景，就可以靈活構建靈活的專家規則模型，并支持一鍵投產，一鍵測試等運維功能。

“無限維度指標”+“真流程引擎”做到對指定指標進行監控和識別，并按照實際情況根據制定決策流程，做到自然語義化配置和無限擴展，業務人員0技術基礎，也可以應對新型風險場景，并且做到平均實時處置響應時間接近1毫秒。

“一客一策”的差異化風控策略，在事前基于歷史數據對客戶建立風險標簽和檔案，精確劃分客群，在事中通過風控引擎提供的差異化配置功能區分模型和閾值，在事后通過可視化分析工工具溯源探查，從而做到差異化、精確化風控，避免傳統的風控體系 “抓大放小”“避重就輕”，在事中區分客戶標簽、客群分類、高危交易地、威脅情報等差異情況，執行的相應的風險識別處置策略，在事后提供多種基于風險場景的專題分析工具，達到差異化處置“一客一策”的目的，從而提高風險識別率降低誤報率。

覆蓋傳統安全到業務安全，從外部交易安全（指交易反欺詐產品）到內部行為安全（指內部人員行為管控產品），從開發安全到應用安全，覆蓋安全條線多維度，多角度多方位的提供安全保障；實施落地過TOP金融機構反欺詐項目，在技術方面有深厚的積累，專業安全人員從業務層面對應用服務安全、黑產攻擊模式有豐富的研究，技術和業務相結合，視角和維度更加透徹。

實現全行的實時交易監控，通過大數據風險模型、復雜監控規則等，實現跨渠道、全天候、實時的交易監控，對交易風險進行事中實時監測和預警，對風險事件高效處置，進一步完善自身風險防范體系，更大程度保護客戶資金安全，增強客戶對銀行交易安全的信心，提升客戶滿意度和認可度。