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Multi-Scenario Adaptation
适配多种金融业务场景
Data Value Mining
挖掘风险数据价值
Process Compliance
遵从风险管理流程
Risk Control Capability
提升自主风险能力
量化风险管理架构
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智能策略模块
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规则分析 & 预测模块
特征指标衍生模块
| ● 策略测试部署模块（一键部署） | ● 特征变量到策略上线（一站式服务） |
三大
功能模块
深度融合人工智能与大数据技术，
为金融机构提供全流程智能风控解决方案。
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● Feature Derivation 二代人行征信 |  |
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提供二代人行征信的深度解析工具，支持征信特征变量的高阶衍生，基于特征变量构建精准的客户信贷生命周期模型。 | ● 深度解析与高阶衍生 ● 客户信贷生命周期构建 |
● Strategy Optimization 多目标策略 |  |
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建立深度学习最优解算法，满足多重业务目标。支持人工调优配合策略评估报告，提升规则效能，实现从策略制定到部署上线的一站式解决。 | ● 深度学习最优解算法 ● 策略制定到部署一站式闭环 |
● Trend Prediction 可视化 |  |
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动态模拟策略调整后对风险的影响，可视化展示客群变化，便于客户分级管理，帮助决策者精准把控业务风险趋势。 | ● 动态模拟与可视化展示 ● 客户分级与风险趋势把控 |
项目实施及
联合运营方案
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全流程标准化实施，
专家级联合运营支持。
运用前沿的特征衍生算法和训练风控模型方法，使用6000+常用数据维度构建客户画像、计量模型、策略和监控体系。为客户分群、欺诈识别、信用风险评估、贷后管理等应用场景提供有力支撑。
综合利用人行征信、三方征信数据资源，相比策略单一规则，通过融合变量提高风险识别效率。将征信不同维度的重要变量筛选出来加权组合，精准识别出不同类型的高风险。
在短期风险可控情况下，关注用户长期经济能力。在多头日趋严重的情况下，严格控制用户风险敞口。利用最优额度可用收入模型和风险模型表现还款能力和还款意愿。
用户历史还款行为对于未来支用的逾期情况具有较强的预判能力。通过积累的用户行为数据可以较优地管理存量用户支用风险，实现精细化运营。