“百融云创打造贷前全套风控处理方案”

金融诈骗与反诈骗之间是一场旷日持久的攻防战，诈骗方和反诈骗方始终处于动态博弈的过程中。 在数字金融时代，智能反欺诈手段以监督机器学习技术为主，不监督机器学习、规则引擎、黑白名单为辅。 场景、数据和技术是人工智能反欺诈系统的三个重要组成部分。

作为国内领先的人工智能和大数据应用平台，百融云创基于众多纷繁复杂的互联网技术，开发了高效灵活的关系图像构建和应用处理方案。 通过确认代理、建立关系进行逻辑推理，通过图像检索，使用社区发现算法确定存在传承关系的人，如果该组成员的平均欺诈意图高于阈值，则认定为欺诈组的可能性较高。

百融云创的关系图谱特征集中体现在以下三个方面。

1 .准确有效。 百融关系图对诈骗风险识别的准确率极高，对集团诈骗违约率的预测将翻几倍。

2 .数据丰富。 百融云创经过多年的快速发展积累了庞大的多维数据和各种业务场景，同时这些数据和场景不断扩展，有效支持关系图的扩展。

3 .呼叫性能好。 对于多而复杂的群体诈骗判定，百融关系图片的检索速度达到毫秒级，可以比较有效地满足网络诈骗防范的诉求。

以合作的一家银行为例，百融向这家银行提供了咨询样本，通过百融关系库发现了其中许多客户涉嫌集体诈骗。 根据该银行的检查，匹配关系的大部分申请客户经过百融和银行风控政策在贷前拒绝了欺诈防范。 贷款前如果能够利用百融关系图进行比较有效的识别，就可以大大降低银行风险，减少放贷。

目前，包括相关地图在内，百融云创为了防范金融机构的诈骗风险，大幅提高了金融机构的事前诈骗识别率、诈骗应对效率、事后诈骗案件的挖掘效率，包括设备指纹检查、身份检查、历史行为检查、反诈骗综合评价、集团诈骗检查等。

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