智能风控决策系统

为不同类型风险资产提供类数据化、规则化、智能化的风控策略管理。

系统介绍

连银科技互联智能风控决策系统,可实现业务人员和风控人员根据客户类型、场景、信贷策略、风控策略要求灵活配置相应信贷规则和风控规则,通过内部和外部数据实现数据化策略执行;将客户准入规则、反欺诈规则、统一授信规则、风险定价规则、审批规则、放款审核规则、预警规则、催收规则,以及作业流程规则等固化配置到系统中,实现自动化识别业务风险、欺诈风险、预警风险,并且实现业务自动化调度流程和自动化审批。

适用范围

适用于互联网金融平台、消费金融、小贷公司、供应链金融、互联网信贷、垂直金融、融资租赁、银行、保险、保理、三方支付、电子商务等。

功能架构

系统特色

  • 可视化界面

    在分析系统功能的基础上设计实现了生动形象、友好便捷的可视化用户界面,使决策引擎系统更加方便灵活。

  • 可配置规则

    支持业务人员自定义风控规则的录入界面模块,模糊匹配、快速定位的录入提示模块,实时规则有效性校验模块,规则更新后的实时编译、发布模块,基于分布式调度器的并行流式规则处理引擎模块。

  • 决策流程绘制

    通过拖拽操作即可快速完成数据建模,一次建模多次应用,支持跨数据源建模,具有数据字典、计算字段、数据筛选、格式转换等强大的建模功能。

  • 快速导入

    连银科技智能风控决策引擎系统通过分析风险事件,根据场景动态调整规则,支持规则的快速导入,实现自动精准预警风险。

  • 决策继承与迭代

    在风控规则上线并运行后,通过对决策规则效果的监控,利用新的运营数据快速迭代风控规则,实现风控模型的持续监控与优化。

  • 全生命周期管理

    贷前准入规则、贷中授信规则、贷后预警规则,连银科技智能风控决策引擎系统的每一个关键节点,都能有效降低信用风险、欺诈风险、系统安全风险。

典型案例

预言家机器学习系统

预言家是连银科技自助研发的数据自动化建模平台,该平台为机器学习计划提供了无与伦比的自动化和良好的人机交互体验,旨在帮助用户摆脱在建模过程中重复和费力的任务,从而有更多的时间去思考更高层次的业务问题。

系统介绍

预言家机器学习系统包含数据探索平台、机器学习建模平台、模型部署平台三大功能模块。数据探索平台主要解决数据清洗、转换、特征合并、重要特征挖掘,为后续的模型开发构建提供干净整洁和有用的特征;机器学习平台主要面向客户风控、营销等场景,通过选择相应的模型和算法,自动建立一套数学模型并能根据模型的效果实现自动调参;模型部署平台主要实现模型的部署及应用,基于kettle实现模型的一键化部署。预言家机器学习系统无需使用者自身具备一定的数据统计、模型及算法知识,只需要系统的操作人员将业务数据导入系统,根据业务场景选择相应的模型,系统会自动训练一套模型,并根据生成的模型完成具体业务场景的预测和应用。

适用范围

银行、互金、车贷公司、医美分期公司等金融机构的风险管理、营销响应、产品推荐等应用场景;高校等教育机构教学科研使用。

业务模式

系统特色

  • 特征发现

    抽取多个特征之间、特征在不同时间和场景下的深度交叉关系,特征抽取与特征选择一体化,高效率挖掘经验以外的特征。

  • 特征工程自动化

    从多个数据源自动抽取数据特征,让原始数据进化为具备预测能力的数据特征。

  • 算法调优

    自动寻找最优建模算法与参数持续监控模型效果,并在线迭代。

  • 知识发现

    将数据模型转化为决策依据,从数据中发现业务经验以外的新知识,如:传统的贷后预警模型之外的重要特征指标。

  • 全面算法覆盖

    系统集成LR、SVM、LDA、RF、GBDT、AdaBoost、XGBoost等主流算法,无缝集成了Tensorflow等深度学习框架,让AI能力开箱即用,触手可得。

  • 支持并发式处理

    高性能离线计算、多任务并发、任务运行过程可控、灵活断点续跑,全面提高数据科学家的工作效率,提升企业AI投资的ROI。

AI 建模定制化服务

依托连银科技AI建模团队,为客户提供风控、营销等场景定制化建模服务与咨询

服务介绍

适用范围

适用于互联网金融平台、消费金融、小贷公司、供应链金融、互联网信贷、垂直金融、融资租赁、银行、保险、保理、三方支付、电子商务……

建模流程

服务特色

典型案例