索信达风险管理解决方案-云巴巴

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风险管理

索信达风险管理解决方案主要服务于金融机构，是全面的企业级风险管理解决方案，适用于数据驱动型风控流程。

该方案以人工智能为核心，将机器学习、自然语言处理、数据挖掘、文本分析、图关系及知识图谱等核心技术与银行业务流程有机融合，构建AI级智能反欺诈大脑，通过全流程数字化、智能化改造，帮助银行机构轻松实现等一站式风险管理。

帮助银行开展信贷用户全生命周期风控管理

贷前风险识别

运用大数据技术，将申请材料、不良信用记录和多平台借贷记录等信息加以整合，

有效识别团伙欺诈、机构代办等高风险行为，帮助信贷机构进行贷前识别，降低风

险、减少资金损失。

贷中信用评估

针对贷中环节，从海量数据中提炼出客户特征变量，代入到统计模型和机器学习

模型中去。

贷后风险预警

通过获取接待人征信数据，帮助信贷机构动态监控借贷人的信息变更。

该方案渗入风险管理的全过程，加强银行机构于多种场景的风险监控能力，目前已实践于实时欺诈侦测、信贷评估及内部风险管理。

实时欺诈侦测

该方案利用大数据及AI技术分析大量交易数据，例如信用卡交易、互联网银行及网上支付，并从风险管理部门及业务单位及公开可得数据（例如中国法院公布于交易中违约的人士名单）收集数据。金融机构可根据风险评估及档案编制建立客户黑名单或白名单。我们依据实时的数据处理及智能欺诈侦测模型来帮助金融机构建设风险监察及管理系统，从大量客户行为有关的数据中找到欺诈特征，再利用大数据及AI技术进行实时分析，阻止异常交易，并于发现违约或欺诈时发出警报或警告。

信贷评估

该方案使用大数据和AI分析模型及算法协助客户釐定借款人的信用度。该方案首先可以诠释及合并复杂的数据，例如借款人的过往交易记录、社交媒体数据、行为数据及信贷历史，以评估借款人的财务状况及信用度。利用客户在业务过程中累积的庞大数据量（其中包括客户的信贷记录、银行提供的个人信贷限额、消费习惯及过往还款习惯），可评估及编制客户对未来借款的信贷风险概况。数据的可靠程度及庞大数量为应用AI技术改良信贷评估模型奠定强大基础，比起仅依赖少数规则的传统信贷评估模式，该方案提高了信贷评估的准确度、全面性及效率。

内部风险管理

该解决方案有助客户采取技术驱动的风险管理框架，以管理营运过程中的风险。透过收集及分析机构各部门的内部营运数据，解决方案可让客户主动监察及管理营运内在风险，从而提升内部监控的成效。举例而言，利用人工智能技术，解决方案可提供雇员风险资料，让客户评估每名雇员欺诈及可疑活动的可能性，并及时采取任何必要预防措施。

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