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腾讯天御反欺诈平台

腾讯天御反欺诈平台，作为顶尖的金融风控反欺诈系统。依托先进技术，精准识别欺诈风险。其企业反欺诈评分评估系统，能多维度分析数据，为企业提供科学可靠的反欺诈评分依据。高效守护企业交易安全，有效降低欺诈损失，是企业防范欺诈的得力助手。
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数字化产品业务安全腾讯天御反欺诈平台
icon腾讯天御专注解决各类场景风控问题，是腾讯风控能力2B服务的专业品牌icon

腾讯安全天御专注解决各类业务场景中的风控问题。团队以人工智能AI为核心，以海量互联网数据为基础结合腾讯20+年黑产攻防经验，打造AI时代的智能风控服务，为客户业务安全保驾护航!

icon天御构建多元产品+纵深服务，提供多场景+全流程的智能风控解决方案icon
天御风控服务提供“四位一体”的产品矩阵，涵盖场景解决方案-业务咨询-风控SaaS-风控PaaS的多维度产品输出。
客户可根据实际需求灵活选择咨询、建模、平台等产品组合使用。
风控场景解决方案
基于不同的业务场景提供整体的风控解决方案，如零售贷前、信用卡运营、小微风控…
风控咨询服务
针对不同风控场景提供定制化策略咨询服务，如贷前风控、贷中风险识别、存量运营…
风控SaaS服务
通过对多维数据的分析处理，横向纵向风控数据的挖掘，输出高风险表征的评分
风控PaaS平台
从下到上，构建全流程风控中台，帮助业务方一站式的解决多种风控场景问题
icon腾讯安全金融风控产品全景图icon
反欺诈评分
通过设备、网络、冲
突、异动、时序等多
个维度构建欺诈评分
模型，有效度量信贷
欺诈风险
行业风险评估
结合腾讯20+年黑产
攻防经验和特有风险
标签。帮助业务方构
建“强解释性”的风
控规则体系。
贷中风险评估
 对放贷客户的定期新
增风险评估，根据评
估结果预判客户的早
逾风险
用户分层分
基于大数据技术和机器
学习技术的标准评分产
品，主要用于识别不同
人群的收入水平、资质
优劣，提高优质用户的
授信额度
场景定制建模
业务方和天御通过联
邦学习等AI建模技术
在数据不出域的情况
下完成联合建模，实
现特定业务目的
icon天御反欺诈评分一一提供行业排名第一[份额/营收]的反欺诈能力icon

 

icon产品应用策略和实例介绍icon
 
·多年黑产对抗经验，以及反欺诈产品在行业的高覆盖，让行业风险评估产品能建立联防联控的机制，为金融机构的贷前决策保驾护航;
 
·天御的行业风险评估相比于友商的单一策略，可进行定制组合策略，比单传统策略效率更加，是新一代多头解决方案
 
·天御已为国内股份制银行、互金、消金提供了稳定的服务,如兴业银行、招商银行、杭州银行、北京银行、新网银行等
icon产品亮点及特色icon
多头借贷识别
 
可以展示申贷人在不同期限(7天、15天、1个月、3个月、6个月、12个月、24个月)内,在银行和非银行行业的多头次数、平台机构数以及新增平台数，从而有效识多头风险。
识别个人周边
圈团风险状况[独家]
通过知识图谱和数据挖掘算法，结合独家特色数据，基于全球最大黑产知识图谱[手机，设备，IP等]，挖掘黑产相关圈团二度关系;识别个人用户是否黑产之间存在关联，减少团伙欺诈造成的业务损失
超短期多头动态识别
 
可以展示申贷人在超短期期限(1天、3天)内，在银行和非银行行业的多头次数、平台机构数以及新增平台数，从而识别申贷人短期共债风险。
疑似准入风险识别[独家]
 
利用特色数据，有效识别老赖、反催收联盟成员、逾期用户，从而在早期识别低质量客户
icon价值与最佳实践icon

用户覆盖率超、过90%、圈团、反网诈独特能力、24小时多头高频预警

 
应用策略
多头借贷特征与圈团/准入风险形成组合策略，
提升单一多头策略的区分度在策略/模型里应用多头子分，提升机构已有多头策略的效果
 
最佳实践
某头部城商行应用了多头+圈团风险的组合策略，替换友商的多头策略，定制的效果Lift达到5倍+在某头部消金公司原有的多头策略里，叠加应用了多头子分，定制后Lift从原来的4.5倍提升至7倍
icon贷中风险评估- 识别风险在贷人群，建立早期预警模型icon
客群分层管理
定期将存量客群做全面风险排查，
按贷中风险评分区间做分层管理，
为制定贷中经营策略做决策支持。
高危预警
贷中风险评分评为高风险的客户，
用行内数据做验证核实，对异常
用卡行为(如涉赌、涉黑、团伙
欺诈等]，采用主动风控措施
[如降低额度，停卡等]。
额度调整
贷中风险评分与行内评分[B卡]
相结合形成交叉矩阵，制定循环
类额度调整系数，形成额度调整
策略。
分期营销和定价
贷中风险评分与行内评分相结
合，多维度筛选可分期的目标
客群，支持低利率循环贷分期
营销、额度预授信，制定差异
化的分期费率定价策略。
icon使用案例icon
 
某股份行信用卡中心
在贷中账单分期、调额、现金分期策略中，使用了天御贷中标品和定制模型预测用户的风险分层，KS达40%+
 
某大型城商行网贷业务
对资产方导流的在贷用户，以月度的频率跑批的模式，在出账日前评估其逾期风险，过滤分数低于540分阈值的用户预警，推送至下一个策略评估环节，模型的KS 35%
icon应用场景说明icon

TLS证书为您的业务提供了一种具有吸引力的收入来源。有几个行业因素使加密成为浏览器信任网站的要求。因此，现在我们的互联网要求每个网站都必须具有TLS证书。

应用策略:风险预警
结合行业风险评估产品对客户进行分层，针对不同
的风险等级给予不同的预警级别。红色预警用户推
送至分支机构人工干预，提前风险审查。对于命中
橙色和黄色信号的用户，根据不同的风险等级推送
至下一级策略，如人行征信模型的风险评估，结合
额度使用率情况，是否冻额。
应用策略:额度调整
结合行业风险评估、贷中风险评分、用户分层分，筛选出低风险优质用户提高额度，高风险用户冻额
 
icon用户分层分-收入能力识别、优质人群筛选icon

 

icon利用天御Maa5大模型工具提供场景化定制服务一-达到最佳模型效果icon

 

icon产品案例icon

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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