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通过大数据和人工智能技术,对银行的各个业务构建知识图谱,实现业务、操作员、客户、账户之间的关联关系,并在此基础上,构建业务场景对应的模型,通过这些模型可以找到业务中的异常,以及异常与业务或者操作人员之间的关联,并深度挖掘更多的联系,扩大监控范围。

运用大数据技术将内控规则嵌入交易流程,更迅速地识别操作风险,预防、发现并及时阻断银行内外部的欺诈行为。运用大数据改善银行经营管理,全面了解银行运营情况,及时优化业务流程,提高精细化管理水平,推动业务创新。

从全景角度展现柜员整体风险状况。柜员风险画像系统针对违规事件的风险值进行打分,内置的模型引擎将依据每一专业视图的权重配置结果,自动生成有关柜员分概念综合评价体系结果。便于管理人员全面客观了解柜员的整体风险状况提供便捷的渠道。通过引入智能挖掘,从大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息,建立具有自我适应能⼒,自我学习能⼒和自我决策能⼒的事件分析模型。