总行企业级整体反欺诈解决方案

方案包含：实时交易反欺诈、账户全生命周期管理、企业级名单管理、规则训练、机器学习建模、模型管理、知识图谱、可信体系、数据服务、设备指纹、风控咨询、风险运营

多维决策引擎融合决策

多种决策引擎融合决策，包括专家规则、机器学习模型、图规则、决策流、决策树、评分卡、决策矩阵等，具备全风险场景覆盖能力，提升风控准确率和突发风险响应效率

客户级风险联防联控

业务条线间指标、交易数据、风险数据跨条线共享，实现客户级风险联防联控

支持多种存储方式

包括关系型数据库、hadoop数据库、图数据库；支持数据清洗、加工、补全；支持接收并解析多渠道、多格式的业务数据

构建全行级客户画像，因人施策

打破千人一面的风险策略、信贷策略、营销策略，通过客户画像，在风险防控、信贷申请、业务营销方面因人施策

权限隔离，各自运营

多业务场景多部门，共用同一个决策平台，系统支持功能权限、数据权限隔离，统一平台，各自运营

毫秒级事中风险监控

每日亿级交易量毫秒级事中风险监控，在客户无感知的情况下完成风险识别，风险交易实时干预

本地化解决方案

所有系统产品均部署在客户本地机器，风控数据只用于内网流转，物理隔绝，避免数据外泄

客户动态评级

依据客户动态数据和静态数据进行实时评级

客户身份识别

综合设备指纹技术、人机识别技术、代理侦测技术、虚假号码识别技术等，对客户身份进行综合识别

规则条件灵活配置

业务人员可以自主实现规则配置，减少对技术人员的依赖

紧贴监管要求，防范内部及外部风险

有效覆盖账户全生命周期管理风险、员工操作风险与道德风险，结合全行级业务数据、员工行为数据、外部数据实现“T+1、准实时、实时”风险预警与排查，防范内部及外部风险，提升运营风控管理效率

支持指标、规则可视化配置、复杂事件的时序计算，提升可疑对象识别准确率

采用批流结合融合计算技术、基于专利技术的决策引擎，快速匹配规则、识别风险，解决海量数据场景下的运营风控问题，降低规则维护成本，快速响应风险排查要求

支持复杂网络分析

集成图计算及图决策，由点及面抓取可疑团伙，解决多层关联关系的风险识别

沉淀全行风控智慧，贴合业务需求

适用于不同的信贷类型

可配置信贷申请反欺诈流程，适用于不同信贷类型

集成多种反欺诈数据

身份验证数据、多头借贷数据、历史违约数据等

支持复杂的规则处理

可实现复杂逻辑实时大数据处理，包括递增、递减、排序、时间窗口移动事件、方差、标准差、K阶中心距等

深入关联分析

关联分析、案件反查模块提升申请反欺诈的准确性

本地化实时解决方案

基于客户自身数据、第三方数据及负面信息数据客户本地化开发规则模型

灵活可配的决策引擎

任意灵活的调配决策引擎，以实现模型策略管理及优化调整

低门槛的信贷业务实时授信系统

针对不同信贷业务产品灵活配置业务流程、风控决策策略

最佳实践的风控决策服务

提升业务产品自动化运作水平 ，减少人员投入并提升运营效率

全面的负面信息数据服务

提供数据服务业务，辅助抓取欺诈者和逾期失信者

行为评分模型

利用客户在账户使用过程中的历史数据和行为特征，预测该账户未来一定时期内发生严重拖欠的风险概率，在风控领域起到早期风险预警和额度管理等作用

风险预警策略

风险预警的核心是基于信用评分和其他量化指标，对客群按风险进行分群，据此对低风险客群适当降低监控力度，对中高风险群体提前、重点关注，将有限的资源发挥最大价值，通过额度调整策略降低风险敞口，利用定价调整对资产进行高效分配

额度管理策略

依托借款人的贷款生命周期，大致分为授信初始额度、额度适应性调整、终止额度。根据客户消费规律、信贷需求、还款能力的不同，制定额度动态调整策略，满足客户信贷需求的同时，提升整体资产质量

定价调整策略

在对客户风险准确识别的基础上，结合不同客群运营成本、目标利润率、资金供求关系、市场利率水平、定价敏感度等因素，通过差异化定价实现风险与收益的对称

商户全生命周期风险防控覆盖

针对交易银行业务中的商户建立全生命周期风控体系，在事前、事中、事后不同环节，对风险快速识别

智能风控（模型+关联图谱）

可视化的规则配置管理

业务人员可在不依赖技术人员情况下，在可视化界面自主配置复杂的专家规则。新配置的规则可在1分钟内自动生效，规则上线不依赖于技术人员

丰富的反欺诈业务能力

邦盛在银行反欺诈领域深耕多年，积累了丰富的实践经验，为多家银行提供系统建设和反欺诈业务能力输出

人机交互深度融合性

在数据探索工具、权限设计、项目程序配置、自动化信息填报等诸多领域，按照不同复杂程度和项目需求进行先后优化和升级，在视图、分析层级方面持续打磨

审计模式创新性

提炼出“标准化审计模式”、“关键业务程序风险监测”的新模式，能够从审计的业务本质入手，提升审计效能，给数字化与智能化带来新的探索方向

应用场景智能化

通过工具实现多领域的机器学习建模、特征工程、资金流向与关联关系的图谱分析、现场与非现场的一体化审计、问题库与标签的联动，同时在穿透式查询、多环节介入等方面提升了交互能力

核心工具与引擎先进性

重点在数据计算引擎、知识图谱引擎、机器学习引擎、定制化的工作流引擎方面，进行增补与完善，能够支撑在未来各类应用场景中的需求升级与创新应用，形成多维度的引擎组合，并可以根据需求进行组合

平台级技术架构前沿性

在技术架构上，引入批流整合框架、事件驱动平台、spark Presto数据进行多类型、多源等抽取，也可以把数据传送至各种不同类型不同源的数据存储介子中，包括HDFS MPP、NoSQ等数据存储介子中，从本质上提升系统性能与可拓展性

反洗钱系统

大额/可疑监测、大额/可疑报送、客户尽调、客户评级、建模、关联图谱分析

反洗钱名单监控系统

事前查询、实时侦测、定期回溯全行级实时名单检索与监控系统；智能匹配算法适用中文地址分词标记的深度学习模型

反洗钱模型咨询

基于对洗钱风险特征和案件的深入研究，提供可疑交易监测模型的建设、优化服务，帮助义务机构提高洗钱风险智能化识别能力和团伙识别能力

本地化解决方案

所有系统产品均部署在客户本地机器，风控数据只用于内网流转，物理隔绝，避免数据外泄

客户身份识别

综合设备指纹技术、人机识别技术、代理侦测技术、虚假号码识别技术等，对客户身份进行综合识别

规则条件灵活配置

业务人员可以自主实现规则配置，减少对技术人员的依赖

客户动态评级

依据客户动态数据和静态数据进行实时评级

账户全生命周期监控

从账户注册到账户运营的全生命周期监控

业务咨询

提供对营销活动业务评估、风控设计、事中监控、可疑名单识别、事后处置与案例分析、业务及风控调整等咨询工作，促进业务闭环

本地化解决方案

所有系统产品均部署在客户本地机器，风控数据只用于内网流转，物理隔绝，避免数据外泄

客户身份识别

综合设备指纹技术、人机识别技术、代理侦测技术、虚假号码识别技术等，对客户身份进行综合识别

规则条件灵活配置

业务人员可以自主实现规则配置，减少对技术人员的依赖

客户动态评级

依据客户动态数据和静态数据进行实时评级

账户全生命周期监控

从账户注册到账户运营的全生命周期监控

业务咨询

提供对营销活动业务评估、风控设计、事中监控、可疑名单识别、事后处置与案例分析、业务及风控调整等咨询工作，促进业务闭环

客户业务系统零改造

对接方便，客户业务系统无需改造

一站式机器防御运营服务

提供机器防御规则运营服务

网络机器人实时识别控制

全方位的规则、技术、数据手段保障网络机器人实时识别与控制，高准确度、低延时

国内海量的标准地址/单位名称库

邦盛科技底层数据具有标准化、高覆盖率、可持续更新等特点

产品功能完善，应⽤更加精细化

输出标准化地址让业务有应用价值；地址真实性判断可输出地址质量等级，让策略更精准

应用场景更加丰富

可广泛应用于消费分期等产品，在识别本人欺诈与团伙欺诈方面效果显著

超高性能、超低延时行情计算处理

采用先进的大数据实时处理技术，实现各种策略指标的毫秒级计算处理，吞吐量可达百万级(集群)每秒以上

多种行情数据源接入

内置接入涵盖A股(Level1/level2/datafeed)、港股、资讯、财务数据等行情数据

量化策略指标开发

以海量金融数据为基础，提供行情查看、策略研发、回测等功能，支持CEP、上下文、多策略组合

实用的智能盯盘和看盘应用

围绕移动证券应用APP提供先进的证券智能化应用与工具，包括智能盯盘、鹰眼看盘、智能选股等产品

高准确率和成功率的智能分析和决策产品

基于先进的大数据分析技术和机器学习算法建模，对海量历史数据进行持续的回测验证和调优，帮助投资者判断投资形势和决策建议

事中实时动态监控

毫秒级完成实时风控处理，自定义各种动态的风险监控策略，吞吐量能够达到百万级（集群）每秒以上

可视化的规则配置

完全面向业务人员设计，无须任何编码工作，实现规则的可视化配置和管理

全面的风控规则和模型

覆盖营销反欺诈和异常交易监控场景，积累了数百个专家规则模型，其中异常交易规则模型完全响应交易所监管要求

集成反欺诈专有技术和数据服务

包括设备指纹、人机识别、代理侦测、智能定位、模糊匹配、关联分析等技术，同时集成反欺诈数据服务，羊毛防范率达到95%以上

本地化解决方案

本地化开发规则模型，确保客户数据安全

保险业务中央防控方案

针对保险业务不同产品，如健康险、意外险、车险等面临的欺诈风险，构建完善的中央风控体系

大数据集成、清洗、计算能力

实时计算规则和模型所需的指标数据，提升反欺诈规则和模型的精确性

灵活可配的决策引擎

不同业务产品下任意灵活的调配决策引擎，以实现智能核保、智能理赔、申请反欺诈、工作流分配、风险预警等模型策略管理及优化调整

集成反欺诈专有技术

包括设备指纹、人机识别、智能定位、模糊匹配、关联分析等，全面提升反欺诈的准确性

关联图谱

以可视化技术，帮助快速发现风险点和可疑团伙，实现“人机结合”形式的智能化分析、研判和决策

实时数据处理

采用纯流式、数据驱动的计算模型，实现系统的高吞吐、低迟延和高可拓展性，提升各业务侧对实时数据处理的能力，解决了企业多场景下数据实时处理及历史清洗问题

复杂事件实时处理

解决了各类复杂指标的累计计算问题，及时序计算、时间窗口伸缩计算等，实现了复杂场景下的数据流式计算，提升平台支撑能力，提高业务处理效率和用户体验

高可用、高可扩展性

满足实时性、准确性、易用性、可维护性的特性，及后续功能扩展的计算需求

实时计算指标体系

基于实时智能核心技术“流立方”建立路桥隧海量流数据实时流计算引擎，采用分布式架构和可计算缓存等系统优化设计，建立路桥隧实时计算指标体系

实时监测及时预警

支持特征自动实时提取及机器学习模型内核、规则RETE内核协同的实时决策引擎，实现从响应迟滞事后分析过渡至实时监测及时报警，降低反馈延迟造成的损失，满足了业务发展需求

实时计算及决策能力支撑

方案解决了数据处理性能瓶颈、时效性及指标复杂度等问题，提供了实时计算及决策能力支撑，在重大基础设施延长服务年限、降低运行成本、提高运行效率、减少事故风险、提升服务品质等方面产生了巨大的社会经济价值

客户业务系统零改造

对接方便，客户业务系统无需改造

一站式机器防御运营服务

提供机器防御规则运营服务

网络机器人实时识别控制

全方位的规则、技术、数据手段保障网络机器人实时识别与控制，高准确度、低延时