智能风控平台

以云计算、大数据、人工智能为技术核心构建的多场景智能风控平台,覆盖内外部全面风控体系,对内、外部海量数据进行智能分析、深度洞察,将技术与业务场景深度融合,为金融机构各板块供全面的风控分析与预警能力。目前平台在风控、合规、投研、监管等核心金融场景得到广泛应用。

业务挑战

海量外部数据处理能力不足

复杂的海量外部数据获取与加工能力不足,统一视图构建困难重重,业务开发、团队协同难度高。

并发支持低,数据更新弱

目前很多风控管理系统对高并发支持不好,导致实时处置能力不足,同时,外部数据更新不及时,风控实时价值丧失。

成本逐年递增

数据获取成本、数据移动成本、数据副本存储成本、数据转换的风险成本,导致不少风控系统成本逐年递增。

解决方案场景

场景


智能风控平台将基于大数据分析产生的知识嵌入到信用风险、操作风险、欺诈风险等风险管理的各个领域中,建立主动预防、全场景、立体化的智能风控体系。
主要应用场景包括:客户风险、项目风险、资产风险、资金风险等。 智能风控体系对业务流程的影响主要有两点:一是需在业务制度及业务流程中明确智能风控体系嵌入环节、效力范围及响应机制,使得风险信号产生后可以快速响应,并根据不同级别的风险事件及时采取相应的处置措施;二是在风险事件处置后应及时将结果反馈,以便进一步优化智能风控体系,形成良好互动。

解决方案架构


基于大数据的智能风控体系是以数据为基础、以风控模型为工具、以风险指标为决策依据的体系。建设智能风控体系,首先是收集基础数据,尽量获取范围更广、层次更深、质量更高的数据;其次是计量模型运用,通过运用大数据分析、人工智能等算法将获取到的海量数据进行深度加工,建立高效准确的风控模型;最后是应用场景的建立和完善,在不同的风控场景中深入应用,从而实现智能风控在风险识别、计量、处置等风控环节的全覆盖,并推动风控体系的优化完善。

架构

解决方案优势

整合存储、加工、清洗、实时流处理等多样化能力,降低集成难度;统一数据格式,将多数据源集成于平台,通过标准接口方式进行数据交换。
开放便利
同样计算、存储、加工与容错能力,基础软硬件成本只需要传统数据存储的三分之一,大幅度降低成本;分布式并行计算技术解决传统数据库架构海量数据的加工能力难题。
高性价比
构建大规模计算与存储资源池,用一个平台承载以数据仓库为核心的大部分应用;在线横向扩容,实现资源弹性分配与隔离,快速满足应用需求的变化。
弹性伸缩