从离线分析建模到稳健风控升级，为什么说顶象Dinsight实时风控引擎是对的选择？

2021-09-08| 5000

随着金融业数字化程度进一步加深，互联网垂直电商、消费金融等领域与人们生活的深度融合，数字科技在安全风险控制上已经成为了重要的基石。如何主动防范化解风险，建立智能化的实时风险监测预警体系，加速业务模式转型，提升价值创造能力，对于银行、第三方支付以及互联网等企业的风控作用尤为重要。

人工智能加持下的“Dinsight实时风控引擎”

现今金融风控技术的应用场景已经渗透到众多场景中，例如信用借贷、保险、支付、供应链金融等诸多场景，而其中最为典型和广泛的应用领域是信贷领域和保险领域。而在后疫情时代，“非接触”业态重塑了信贷业务流程，贷前、贷中与贷后的全流程走向在线化操作。这无疑也给网络黑灰产提供了可乘之机。

当下网络黑灰产已形成完整的、成熟的产业链，每年千亿级别的投入规模，超过1000万的“从业者”，其专业度也高于大多数技术人员，给互联网及金融平台的攻防对抗带来严峻的挑战。

北京顶象技术有限公司（下称：顶象）作为国内领先的业务安全公司，旨在帮助企业构建自主可控的业务安全体系，实现业务的可持续增长。顶象针对这些不同应用场景的风控需求，自主研发了全链路的风控中台产品矩阵体系，包括设备指纹、无感验证、实时决策平台、端加固、关联网络平台、知识图谱等风控、安全和人工智能产品，有效保障了企业的业务应用和基础设施安全。

其中，顶象Dinsight实时风控引擎作为构建业务安全体系的核心解决产品，能够帮助客户快速建设大数据智能风控体系，实现互联网及金融场景下的业务反欺诈和信用风控管理，推动业态和模式的创新。

“除了薅羊毛，黄牛抢购、刷单刷粉、恶意爬取数据、盗号仿冒、虚假申请信贷、交易欺诈、支付欺诈等都是威胁企业业务安全的行为。企业的前台营销、账户等与客户的交互最多，是典型的黑灰产有套利空间的欺诈场景。“顶象Dinsight实时风控引擎基于设备指纹、规则引擎、指标策略、风险数据、机器学习等多项人工智能技术加持的业务风险防控产品，支持快速私有化部署，帮助客户快速建立自有的业务安全体系，解决仿冒、盗用、欺诈、作弊、垃圾、爬虫等各类风险。

Dinsight实时风控引擎盗号防控示例

顶象Dinsight实时风控引擎垃圾注册防控示例

以反欺诈作为业务安全的场景入口，Dinsight实时风控引擎实现企业的业务和风控的融合，将传统安全部门的数据和系统与具体业务部门的方案结合起来，前端可以链接营销，后端可以承接科技。实现监测、验证、数据、策略功能提供全景实时反欺诈、大数据信用风控和毫秒级实时决策。

Dinsight实时风控引擎具备四大优势功能：

在可视化策略管理方面，可针对不同场景的业务需求，自定义配置风险决策流程，包括规则引擎、决策流、模型管理、版本管理、冠军挑战者等。可视化界面帮助客户精确而简洁的描述复杂逻辑，维护策略信息。

在实时指标计算方面，将风控的请求数据进行聚合、分析、处理，得到可进一步使用的特征。内置统计、求和、求平均、求关联、历史趋势递增/递减等指标配置，并支持自定义计算公式。

在智能风险监控方面，可视化的风险大盘通过风险地域分布、风险趋势及实时请求等维度数据，展示当前的风险趋势。通过策略命中排行、风险类型占比、请求设备分布等维度数据，为风控人员提供数据依据。

最后，策略实验室用于策略调优，支持用户手动新建，也可引用线上策略。同时支持选择线上实时数据、线上历史数据或自定义数据三种数据源对策略进行试验，调优后的策略可复制到线上运行。

Dinsight实时风控引擎通过配置可视化的方式让业务人员能够简单高效的配置出不同场景、不同风险下的风险防控策略，同时还支持与模型、数据的对接，通过离线分析实现自我演进，更好的适应业务风险的变化速度。