當前國內(nèi)經(jīng)濟整體處于持續(xù)修復狀態(tài)，但疫情沖擊帶來的經(jīng)濟損失缺口尚未完全修復。近日，中國銀保監(jiān)會發(fā)布的最新監(jiān)管數(shù)據(jù)顯示，截至2021年一季度末，我國銀行業(yè)不良貸款余額為3.6萬億元，較年初增加1183億元，不良貸款率1.89%，較年初下降0.02個百分點。盡管不良貸款率有所下降，但從多家上市銀行披露的2020年年報不難發(fā)現(xiàn)，其主要原因在于加大了不良貸款的處置力度，因此并不意味著不良貸款已充分暴露，各大金融機構(gòu)也不能輕易掉以輕心。

眾所周知，信貸風險控制是因信息不對稱而起，解決信息不對稱問題是減少信貸風險的重要途徑之一。貸前環(huán)節(jié)是收集和整合信息的過程;三個環(huán)節(jié)中，貸前環(huán)節(jié)是基礎(chǔ)，收集和整合信息越充分，越有利于后兩個環(huán)節(jié)的運行。

傳統(tǒng)的反欺詐依靠專家多年經(jīng)驗來識別欺詐，黑白名單以及規(guī)則引擎的系統(tǒng)更新速度通常較慢，需要大量人工調(diào)試規(guī)則，無法檢測出新的、復雜的欺詐模式，從而導致傳統(tǒng)反欺詐存在滯后性，難以做到真正的“防患于未然”。

百融云創(chuàng)不僅掌握熟練的技術(shù)技能，還十分了解金融機構(gòu)的金融業(yè)務(wù)。通過多年對技術(shù)的深耕使得對信貸風控有著深刻的了解。百融云創(chuàng)基于自主研發(fā)的智能風控系統(tǒng)，以AI技術(shù)貫穿反欺詐全業(yè)務(wù)鏈條，大幅提高金融機構(gòu)事前欺詐識別率、欺詐應(yīng)對效率以及事后欺詐案件挖掘效率，覆蓋語音文字識別、自然語言處理、機器視覺(人臉識別)和知識圖譜(關(guān)聯(lián)性分析)等前沿技術(shù)。

在貸前環(huán)節(jié)提供豐富全面的身份核查與核實技術(shù)方案，配合規(guī)則反欺詐、設(shè)備反欺詐、關(guān)系圖譜、反欺詐評分等產(chǎn)品，有效幫助金融機構(gòu)化被動為主動，提前攔截欺詐發(fā)生。

例如在設(shè)備反欺詐環(huán)節(jié)，為防止欺詐分子利用技術(shù)手段對機構(gòu)網(wǎng)站以及申請入口等漏洞進行攻擊，以及直接盜用客戶賬戶等行為，百融云創(chuàng)推出“諦聽”設(shè)備反欺詐，分別從設(shè)備環(huán)境、應(yīng)用偏好、行為畫像、群體風險以及設(shè)備黑名單等方面進行單規(guī)則或群體規(guī)則的欺詐風險評判，提升設(shè)備識別的準確度以及召回率。諦聽設(shè)備反欺詐是基于百融自有專利設(shè)備標識，覆蓋設(shè)備標識和實名信息的知識圖譜相關(guān)應(yīng)用，為金融行業(yè)線上渠道的欺詐識別提供“利器”。

面對團伙欺詐，百融云創(chuàng)結(jié)合自然語言處理、圖計算、深度學習、知識推理和可視化等技術(shù)，打造核心產(chǎn)品關(guān)系圖譜。目前，該關(guān)系圖譜產(chǎn)品經(jīng)過多輪測試與優(yōu)化，對欺詐風險識別準確率高，對團伙欺詐的違約率預(yù)測大幅提升。

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