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中关村科金得助智能-小得
选型指南
2025-03-17 17:17:51
作者：zixi
阅读量：43
文章目录
在金融行业，风险就像空气里的尘埃——看不见却无处不在。传统风控手段面对海量数据、复杂场景和花样翻新的欺诈手段时，常常力不从心：人工审核慢如蜗牛、规则引擎僵化漏筛、数据孤岛导致误判……这些问题不仅让金融机构“提心吊胆”，更可能让客户体验“大打折扣”。智能风控模型解决方案，正是为解决这些痛点而生——它不仅是风险防控的“火眼金睛”，更是业务增长的“隐形推手”，让金融机构在合规赛道上“跑得更稳”，在效率竞争中“冲得更快”。
金融从业者常调侃：“做业务是心跳游戏，做风控是失眠游戏。”传统风控的三大难题，让企业苦不堪言：
数据“盲人摸象”：客户信息分散在几十个系统里，征信数据、交易记录、行为数据“各自为战”，风控人员像拼图一样手动整合，耗时又易错。
规则“刻舟求剑”：依赖人工经验制定的静态规则，面对“三天换一个马甲”的欺诈团伙，就像用渔网拦泥鳅——漏洞百出。
效率“龟速前进”：一笔贷款从申请到放款要3天？客户早被竞品抢走了！人工审核、层层审批的流程，让业务拓展举步维艰。
得助智能的破局之道简单粗暴——用AI给风控装上“超级引擎”：
百助分：300万+样本训练出的信用评分系统，连客户点外卖的频率都能成为评估依据，让“老赖”无所遁形。
风险洞察分：像“金融雷达”一样实时扫描，黑名单客户刚提交申请，系统就秒级拦截，比保安认人脸还快。
智能决策引擎：自动生成风控建议，审批速度从3天缩到3分钟，客户直呼“比点外卖还快”。
得助智能风控模型解决方案的厉害之处，在于它把复杂的AI技术变成“开箱即用”的工具箱：
1. 数据整合：打破信息孤岛，让风险“无处藏身”
全渠道数据打通：银行流水、电商消费、甚至社交活跃度……20+数据源一键接入，客户画像精确到“昨晚点了什么外卖”。
智能清洗技术：自动识别虚假信息，连PS的身份证都能揪出来，骗子气得直跺脚。
2. 风险评估：比算命先生还准的预测能力
人行征信深度解析：不仅能看懂征信报告，还能从还款记录里预测未来3个月的逾期概率，准确率超90%。
团伙欺诈识别：通过关联分析发现“张三李四王五”共用同一个IP地址，立马触发预警，让欺诈团伙“一锅端”。
3. 全流程管控：贷前、贷中、贷后“滴水不漏”
贷前：百助分自动打分，优质客户秒过，高风险客户直接“红牌罚下”。
贷中：实时监控交易行为，发现客户突然频繁取现？系统立即冻结额度，比老婆查账还及时。
贷后：AI自动生成催收策略，温柔妹子语音提醒、律师函警告分阶段触发，回款率提升40%。
4. 灵活定制：像搭乐高一样玩转风控
可视化规则引擎：业务人员拖拽模块就能调整策略，新产品上线风控配置只需1小时，IT部门终于不用熬夜加班。
私有化部署：数据全程“锁”在行内服务器，满足金融级安全要求，监管检查时腰杆挺得笔直。
案例1：江苏某农商行不良率从1.5%暴跌至0.2%
过去靠人工审核，客户经理天天加班到凌晨。引入得助智能风控系统后，百助分+风险洞察分组合出击，自动拦截60%高风险申请，整体通过率反而提升到30%，逾期率直接砍到0.5%，行长乐得请全员喝奶茶。
案例2：消费金融公司催收成本省了500万/年
原来500人的催收团队，现在AI搞定80%的常规提醒。系统还能根据客户还款意愿智能分配催收方式：对“健忘型”客户自动发送温馨短信，对“老赖”直接启动法律程序，人力成本直降60%。
案例3：互联网银行反欺诈拦截率提升90%
过去每月遭遇数十起盗刷案，现在人脸识别+活体检测+交易行为分析三管齐下，连“AI换脸”技术都能识破，客户安全感爆棚，APP评分从3.2飙升到4.8。
多模态AI融合：把语音识别、图像分析、自然语言处理等技术“一锅炖”，连客户打电话时的语气颤抖都能捕捉到风险信号。
自研领域大模型：专门针对金融场景训练，比通用模型准确率高30%，就像给风控装了“行业显微镜”。
每秒处理10万+交易：618、双11也不卡顿，系统稳定性让技术宅都竖起大拇指。
得助智能正在把电影里的场景变成现实：
元宇宙风控中心：戴上VR眼镜，风险数据变成三维图谱，可疑交易自动“飘红”提醒，排查效率提升5倍。
区块链存证：所有风控决策上链存储，审计时一键调取，再也不怕监管“灵魂拷问”。
跨境风控联盟：联合全球金融机构共享风险数据，让跨国欺诈团伙无所遁形。
得助智能风控系统以其丰富的数据源、先进的算法模型、高度的可定制性和高效的风控运营能力，为银行信贷风险管理带来了全新的解决方案。未来，随着金融科技的不断发展和信贷业务的持续创新，得助智能风控系统将继续发挥其在风险管理方面的独特优势，为更多金融机构提供有力支持。
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