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参赛项目名称 |
正合普惠金融信贷反欺诈SAAS服务项目 |
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法 人 代 表 |
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联系电话 |
13981905726 |
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联 系 人 |
邱敏 |
联系电话 |
18608045519 |
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参赛项目领域 |
金融 |
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参赛项目所在地 |
成都 |
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公司（团队）成立时间及地点 |
成都大数汇聚公司成立于2016年12月。注册地址在四川省成都市天府新区华阳街道丽都街193号 |
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企业基本情况 成都大数汇聚科技有限公司(Bdconverge)是国家级开发新区-成都天府新区首批招商引资入住企业。是腾讯云华西区唯一的授权服务中心，是腾讯云全国最核心的合作伙伴之一。 公司现有员工200余人，全部拥有大学本科以上学历；90%以上从事技术开发与客户服务工作。 公司现有客户800余家，分布在金融、游戏、企业、政府、教育等各个行业。 |
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项目简介 服务于正合普惠贷前审核虚假借贷申请信息识别 基于海量数据采集客户端和亿级实名认证用户信息，可以从用户设备指纹、登录IP、常用地理位置、网络虚拟账号、联系方式多种维度关联性的深入分析借贷申请人的提交的信息真伪。在贷前及时发现虚假、冒用、异常等高风险借贷材料。帮助借贷机构节约人力和时间成本。 欺诈黑产及黑中介识别 基于多年黑产对抗经验与海量关系链与社交行为，深度挖掘黑中介、黑产链条、欺诈团伙和易感人群。基于借贷人与黑产群体、失信用户的社交距离和亲密度，识别团伙骗贷，帮助企业规避金融黑产诈骗风险。 多头借贷及负债检测 基于海量生态合作客户的黑名单预警机制，具备及时可靠的跨行业联防分析能力，能够有效甄别多头负债以及多次逾期行为，帮助机构及时发现高风险借贷人群。 高危消费人群甄别 根据借贷人的社会基础信息及社交组成网络，全方位匹配借贷人是否存在赌博消费、色情消费、毒品消费等可能造成负债隐患的高危消费行为。从而帮助企业过滤高危申请用户，筛选出优质目标。 设备指纹反欺诈监测 反欺诈模型可检测每一个申请借贷的人设备指纹（全球唯一设备识别ID）。利用设备特征检测技术可以精确分析设备上的用户行为轨迹是否正常，以及支付环境是否安全。从而深入识别黑产利用猫池养号的骗贷手段，并准确判断设备上是否存在盗刷支付、盗号骗贷等高风险金融借贷行为。
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项目情况描述（创新性、成熟度、实用性、经济性）
1、全量借贷申请查得率 依托19年全量互联网用户覆盖优势，以及超过100T的大数据能力，能够近乎全量的覆盖所有借贷申请查询。可以为借贷机构提供远超行业均值的查得率与覆盖率。 2、独有社交关系链模型 凭借业内独有的社交模型分析算法优势，基于海量关系链深度挖掘黑中介、黑产链条、欺诈团伙和高危人群。相比购物、搜索、浏览等弱关联模型，属于强关系模型的社交关系链模型可有效提升金融风控模型的准确性。 3、多行业数据模型支撑 依托纵深多行业的生态能力，并与运营商达成的战略合作协议，不断融合第三方优质生态的数据及分控模型，反欺诈分析模型包含了社交、购物、支付、出行、生活服务等多维度的分析模型，具备业内领先的风控能力。 4、多维度精准识别算法 支持手机号、设备IMEI、银行卡、邮箱、虚拟账号等多维度的查询机制。通过综合分析拼盘，可以为企业提供更全面、更精准，覆盖率更高的评测结果，相比同类风控竞品可以监测出更多的高风险借贷申请。 5、实时更新的数据源 区别于传统数据风控源，云反欺诈数据源独具高频更新的高实时性的特点，配合7*24小时运行的黑产情报收集雷达，保证了最及时有效的风险测评，并显著避免了由于数据更新不及时导致的漏报及误报事件。 6、无污染的原始数据源 反欺诈体系严格遵循符合国家政策法规要求，不对外提供用户数据，也不对外购买有风险的征信数据，避免了脏数据对风控结果的失真影响。 7、高可靠的闭源风控模型 反欺诈模型不开放征信渠道，也不面向用户公开分数，保障了无污染的风控模型。这种高可用的闭源风控模型让企图造假的黑产无机可寻，有效避免了数据作假、欺诈刷分等污染威胁，进一步保障了模型的可靠性。 8、稳定高效的查询接口 依托云的先进架构，提供高效便捷的API服务接口，保障低于200ms的查询延时，高于99.99%的服务可用性，支持每秒过万级高并发的查询能力，并兼容动态扩容，满足高并发查询业务需求。
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