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新金融金融风险控制解决方案

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作者:hanhongwen 
版块:
5610
hanhongwen 发表于 2019-3-28 16:53:36 | 显示全部楼层 |阅读模式
一、简介
金融风险控制解决方案通过大数据画像、机器学习、知识图谱和复杂关系网络分析等手段,帮助金融机构建立事前预防、事中预警、事后分析行动的全方位风险控制体系

二、方案特点

1、复杂关系网络分析
深度复杂关系网络进行风险事件定位追踪和分析

2、丰富的大数据知识库
阿里多年积累的庞大大数据体系和问答知识库

3、强大的标签体系管理
标签工厂支持异构多源智能搬迁和衍生计算

4、阿里实战检验
蚂蚁、淘宝等多条业务线实战检验

三、业务痛点及需求

1、身份核实和信息真实性验证
充分利用大数据+人工智能等先进技术手段,对个人身份和提交信息的真实性验证,事前主动进行风险防范
痛点1  基于图像识别和生物特征识别的身份验证服务
痛点2  基于个人相关知识/事件记忆的主动鉴权
痛点3  基于个人陈述信息的大数据被动鉴权

2、“羊毛党”和非正常交易识别
利用大数据建立深度特征体系,发现虚假注册、恶意刷单、“黄牛抢购”、“薅羊毛”等非正常账号和交易行为
痛点1  识别批量机器注册行为
痛点2  识别恶意刷单等非正常交易行为
痛点3  识别黄牛党抢购行为

3、实时信用评分和风险评估
实时、精准地进行信用评估和风险预判,尽可能抓住所有“坏孩子”而又防止过度错杀“好孩子”
痛点1  支持线上实时计算信用评分
痛点2  事中进行实时的风险预警
痛点3  基于复杂关系网络进行全面的客户风险分析

四、金融风险控制架构解析

业务架构
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金融风险控制业务架构解析
金融风险控制解决方案通过大数据画像、机器学习、知识图谱和复杂关系网络分析等手段,帮助金融机构建立事前预防、事中预警、事后分析行动的全方位风险控制体系

本业务架构能够解决
多源异构标签统一管理问题
实时计算和实时决策问题
全流程风控一体化问题
智能化风险识别分析问题

整体业务架构方案说明
1. 基于阿里云大数据平台强大的计算能力(离线处理、实时流处理、交互式OLAP分析能力)以及分布式可视化算法平台PAI,有机集成批量和实时多模式计算能力,支持实时信用评分和风险预警
2. 实时决策引擎,通过DTBoost产品的智能标签工厂,为多源异构数据源提供统一的风险标签试图,运用评分卡模型规则,实时计算信用评分;基于在内置规则引擎中配置的风险预警规则,实时监控并触发风险事件
3. 蚁盾反欺诈引擎,基于阿里积累的海量大数据,提供身份核实、信息真实性验证和RAIN风险评分服务,实现高精度、最靠谱的互联网+验身服务和营销活动反其砸服务
4. 复杂关系网络引擎分析引擎,基于OLP(Object-Link-Property)模型构造知识图谱,并与时空维度数据相结合,通过即问快速搜索、可视化关系网络分析和时空关系分析,帮助快速定位欺诈团伙、关键路径和核心骨干等风险要素

五、典型应用场景

1、实名制身份认证
人脸识别+证件识别
1.人脸识别是一款用于提供图像和视频帧中人脸分析的在线服务,提供人脸检测、人脸特征提取、人脸关键点定位、年龄性别识别等功能,与身份证件识别相结合,并对接公安身份信息进行匹配验证,适用于各类传统金融机构、第三方支付、P2P互联网金融等的实名制身份验证
2.证件识别是一款印刷文字识别OCR产品服务,目前提供身份证文字识别、行驶证识别、驾驶证识别、名片识别等证件类文字识别场景。业界最新深度学习技术,亿万级海量标注样本数据进行训练,业内领先的识别精度,身份证识别准确率超过99%。

2、基于问答的身份核实
核身宝
核身宝服务,通过让用户回答多个“只有自己知道” 的问题,帮助金融机构在多个业务场景(如开户、关键信息变更、业务查询、关键交易二次验证等)核实用户身份。问答知识库来自支付宝、阿里、政府等多方来源,保证题库的高覆盖度和安全性(交叉验证非单一信源)

3、信息真实性验证
基于大数据的信息真实性评分报告
利用支付宝及阿里内外部全面的大数据资源,帮助金融机构/互联网金融对客户的申请信息进行真实性校验,给出信息真实性评分和差异报告,在事前进行风险防范。目前已经有几十家金融机构接入该服务。

4、实时信用评分和风险预警
实时信用评分和风险预警
实时风险决策引擎,基于ODPS强大的分布式机器学习计算能力和DTBoost灵活的标签工厂、信用评分卡和风险模型构建能力,提供事中实时的信用评分和风险决策支持。 实时风险决策引擎适用于:银行信用卡申请风险评估、P2P借款申请评估、消费金融信贷评估、保险公司核保核赔等金融风控场景。

5、营销活动风险防范
RAIN风险评分用于营销活动风险防范
RAIN(Risk of Activity,Identity and Network)风险评分能够对参加促销活动的手机号进行风险评分,帮助促销机构找出存在恶意刷单、 黄牛、机器注册等风险的手机号 ,及时采取措施防范风险。 RAIN目前已经接入金融等多个行业,在识别批量机器注册、识别恶意刷单的虚假交易、识别黄牛党等领域效果显著。

6、反欺诈追踪分析
基于复杂关系网络分析的反欺诈追踪分析
关系网络反欺诈围绕“大数据多源融合、计算应用、可视分析、业务智能”设计实现,结合关系网络、时空数据、地理制图学建立可视化表征,揭示对象关联及与时间、空间密切相关的模式及规律。 产品具备关系分析、路径分析、群集分析、共同邻居、骨干分析、伴随分析、时序分析、行为分析、统计分析、地图分析等功能,通过即问、可视化关系网络分析和时空分析三大组件实现这些功能。



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