金融行业
某大型股份制商业银行总部位于上海资产规模超3万亿

AI驱动智能风控平台,让风险识别效率提升300%

恒韵科技为该银行打造了基于机器学习的新一代智能风控平台,整合多源数据,实现毫秒级风险决策,显著提升了风险识别准确率和业务处理效率。

300%
风险识别效率提升
65%
误报率下降
80%
审批时效缩短
2000万+
年节约成本

客户面临的挑战

传统风控模式难以应对新挑战

随着金融科技的快速发展和欺诈手段的不断升级,该银行原有的风控体系面临着规则僵化、效率低下、数据孤岛等多重挑战。

风控规则僵化

传统规则引擎依赖人工配置,无法快速应对新型欺诈手段,规则更新周期长。

人工审核效率低

日均10万+交易笔数,人工审核团队压力巨大,处理时效慢,客户体验差。

数据孤岛严重

多系统数据不通,风控决策依赖单一数据源,无法形成完整的客户风险画像。

我们的解决方案

AI驱动的全链路智能风控平台

基于银行的实际业务场景和痛点,恒韵科技打造了一套以AI模型为核心、以实时决策为引擎、以知识图谱为支撑的全链路智能风控平台。

平台整合了行内外多源数据,通过机器学习和深度学习算法构建风险模型,实现了从交易反欺诈、信贷风控到内控合规的全场景覆盖。

同时,平台提供可视化的规则配置和模型管理界面,使业务人员能够自主调整风控策略,大幅缩短了规则上线周期。

AI风控模型引擎

机器学习+深度学习双引擎

实时决策引擎

毫秒级响应,支持复杂规则

知识图谱分析

关联网络可视化,识别团伙欺诈

智能预警系统

异常行为自动识别,实时监控

项目实施路径

6个月完成全量上线

采用敏捷迭代的实施方法,分阶段推进项目落地,确保每个阶段都有明确的交付物和效果验证。

1
第1月
需求调研与数据梳理
全面梳理业务需求,整合多源数据
2
第2-3月
模型训练与平台开发
基于历史数据训练风控模型
3
第4月
试点上线与效果验证
选择部分业务线试点运行
4
第5-6月
全量推广与持续优化
全业务线推广上线

项目成果与价值

数据驱动的风控能力跃升

99.7%
风险识别率
-65%
误报率下降
2h
审批时效(原2天)
5000万+
年挽回损失
10x
规则配置效率提升
周级
模型迭代周期

客户评价

来自客户的声音

恒韵科技的智能风控平台彻底改变了我们的风控模式。从过去依赖人工经验和规则引擎,到现在AI模型驱动的智能决策,不仅风险识别准确率大幅提升,审批效率也有了质的飞跃。

张总监
某大型股份制商业银行 · 风险管理部

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