银行风控涉及反欺诈、信贷等多个场景,存在跨渠道、跨业务条线、跨部门风险资源共享不畅及风险场景分散管理的问题
事中风控需要在交易过程中完成风险识别并进行预警拦截,对风控引擎的性能及稳定性要求极高,需要平台具备毫秒级实时监控、实时决策、实时预警、实时通知等功能
需要平台及时进行规则变更、规则配置和热部署,持续对规则及模型进行优化,不断适应当前风险快速变化和升级的风控现状,解决风险管理效率问题
九章云极DataCanvas一体化智能风控中台解决方案,通过对客户风控业务模式的深度了解,结合在人工智能基础软件技术的持续积累,面向银行输出包括融合了“风控引擎、智能决策中枢、风险处置中心”等核心组件构成的“一站式”智能风控中台解决方案,可同时满足交易反欺诈、申请反欺诈、营销反欺诈、信贷全链条风控等各类风控场景需求,建立事中实时监控与事后分析机制,全面构筑企业数字化风险防线。
从上层风控引擎到底层指标计算数据库,全部组件均通过自主研发实现,全面支持信创满足国产化要求
基于自研的业界第一个开源的存储、服务、一体化实时交互式分析数据库DingoDB构建底层分布式指标存储数据库,为实时风控提供自由扩容、无节点限制的高性能存储、计算及查询服务
融合银行反欺诈、信贷及各类风控场景,提供统一的风险指标规则及模型引擎、满足多种业务场景下的风控需求
支持云原生,采用微服务架构,适配企业容器化需求;分布式部署,满足企业数据安全及HA高可用需求,支持各类复杂场景下的租户隔离及权限管理
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