當前國內經濟整體處于持續修復狀態，但疫情沖擊帶來的經濟損失缺口尚未完全修復。近日，中國銀保監會發布的最新監管數據顯示，截至2021年一季度末，我國銀行業不良貸款余額為3.6萬億元，較年初增加1183億元，不良貸款率1.89%，較年初下降0.02個百分點。盡管不良貸款率有所下降，但從多家上市銀行披露的2020年年報不難發現，其主要原因在于加大了不良貸款的處置力度，因此并不意味著不良貸款已充分暴露，各大金融機構也不能輕易掉以輕心。

眾所周知，信貸風險控制是因信息不對稱而起，解決信息不對稱問題是減少信貸風險的重要途徑之一。貸前環節是收集和整合信息的過程;三個環節中，貸前環節是基礎，收集和整合信息越充分，越有利于后兩個環節的運行。

傳統的反欺詐依靠專家多年經驗來識別欺詐，黑白名單以及規則引擎的系統更新速度通常較慢，需要大量人工調試規則，無法檢測出新的、復雜的欺詐模式，從而導致傳統反欺詐存在滯后性，難以做到真正的“防患于未然”。

百融云創不僅掌握熟練的技術技能，還十分了解金融機構的金融業務。通過多年對技術的深耕使得對信貸風控有著深刻的了解。百融云創基于自主研發的智能風控系統，以AI技術貫穿反欺詐全業務鏈條，大幅提高金融機構事前欺詐識別率、欺詐應對效率以及事后欺詐案件挖掘效率，覆蓋語音文字識別、自然語言處理、機器視覺(人臉識別)和知識圖譜(關聯性分析)等前沿技術。

在貸前環節提供豐富全面的身份核查與核實技術方案，配合規則反欺詐、設備反欺詐、關系圖譜、反欺詐評分等產品，有效幫助金融機構化被動為主動，提前攔截欺詐發生。

例如在設備反欺詐環節，為防止欺詐分子利用技術手段對機構網站以及申請入口等漏洞進行攻擊，以及直接盜用客戶賬戶等行為，百融云創推出“諦聽”設備反欺詐，分別從設備環境、應用偏好、行為畫像、群體風險以及設備黑名單等方面進行單規則或群體規則的欺詐風險評判，提升設備識別的準確度以及召回率。諦聽設備反欺詐是基于百融自有專利設備標識，覆蓋設備標識和實名信息的知識圖譜相關應用，為金融行業線上渠道的欺詐識別提供“利器”。

面對團伙欺詐，百融云創結合自然語言處理、圖計算、深度學習、知識推理和可視化等技術，打造核心產品關系圖譜。目前，該關系圖譜產品經過多輪測試與優化，對欺詐風險識別準確率高，對團伙欺詐的違約率預測大幅提升。

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。

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