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智能化规则引擎解决方案

银行行业解决方案

背景描述:伴随着互联网金融大潮,各类信贷业务爆发式增长,除了传统银行、信用卡,目前市面上小贷 业务,消费金融、普惠金融等新型信贷业务也百花齐放。而风控,始终是信贷业务的重中之重,贷前风险 审核则是信贷业务风险防范的第一步。 当前,大量传统银行仍采用面谈初审,由于审核人员有限,往往无法满足大数据量的快速审核,更无法实 现实时风控审核,效率也很低。这些问题困扰着传统银行,不利于银行业务的长期发展。

解决方案:EngineX决策引擎可以将复杂的业务逻辑在引擎中实现,即使是完全不懂编程的业务人员,也可 以使用决策引擎来定义复杂的业务规则。决策引擎通过大数据分析,智能预测和防范欺诈交易,使用机器 学习功能自动化预测模型,同时还支持提供完善的PMML导入功能,独有的Python模型一键式部署功能,在 所有方案中脱颖而出。

金融行业解决方案

背景描述:随着经济一体化和金融全球化进程的加速,互联网、移动互联网、互联网+的快速发展,金融机 构业务规模的迅猛增长和品种日益丰富,以及新兴业务(如互联网金融、电子支付)及自身特点(交易场景复杂 、覆盖范围广泛、追踪记录难度高)带来的风险层出不穷,对各类交易风险监测模型/规则的快速配置并发布、 预警计算能力和时效性方面提出了更高的要求。 当前,多数互金公司的风控规则模型主要内嵌在后台代码中,直接用硬编码的方式实现数据的获取、规则的 定义、风险的判断。当存量规则较多时,可维护性差。规则开发和维护门槛高,规则对业务分析人员不可见。 业务分析人员有规则变更需求后无法自助完成开发,需要由开发人员介入开发。

解决方案:EngineX决策引擎将复杂的业务逻辑从代码中剥离出来,可以显著降低业务逻辑实现的难度,降低 应用程序的维护和可扩展性成本。决策引擎可以快速导入数据指标,灵活添加复杂的业务规则,可以制作个 性化的评分卡,可视化的界面来配置决策流,从而实现业务规则的随需应便。

政企行业解决方案

背景描述:近年来,随着国内公安部门信息化建设的逐步深入,各种管理信息系统相继投入使用,案件侦察 部门已经积累了大量数字化的案件情报信息。但是他们对这些数字化数据的应用还仅仅停留在简单的查询、 统计报表、数据交换上,无法提供深层次的辅助决策支持服务。侦察人员遇到各类突发案件,面对仅有的一 些线索,往往因为经验欠缺无法得出准确、实时的决策,也无法有效利用现有资源帮助决策,从而延误战机。 如何充分发挥公安信息化建设的巨大威力,利用现有丰富的案件资源,结合案例推理思想帮助侦察人员理清 侦察思路、划定侦察范围、明确侦察方向,使侦察工作得以顺利开展,对公安案件侦察部门是一个既有挑战 性又有重大价值的研究方向。

解决方案:EngineX决策引擎根据历史刑侦案件,通过大数据分析,使用机器学习功能自动化预测模型,归纳 总结案件相识度,从而提供实时的决策结果,辅助侦察人员高效的应对各种突发案件,提供自动化、敏捷化、 智能化的决策管理服务。

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