TrustDecision | 案例研究：为现代银行构建智能决策平台

金融技术的飞速发展凸显了传统银行系统的巨大差距，暴露了一系列运营漏洞。随着银行进行数字化转型，它们还必须应对新的监管要求。在本案例研究中，我们重点关注一家跨国银行应对中国面临的这些挑战，在监管合规与提供无缝数字银行服务的需求之间取得平衡。其中包括：

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《网络安全法》（2017）: 为关键信息基础设施运营商引入了数据本地化，要求在中国境内存储个人和重要数据。

数据安全法 (2021): 建立了全面的数据安全框架，严格控制对国家安全至关重要的数据处理和数据传输。

《个人信息保护法》（2021）: 中国第一部专门的个人数据保护法，为金融机构的个人数据处理和传输设定了标准。

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尽管这些法规是专门针对中国的，但亚太地区正在出现类似的规定和对加强欺诈保护和改善数字银行体验的日益增长的市场需求。

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挑战：彻底改革传统系统

该银行以前的解决方案提供商享有悠久的声誉，并因其稳定性和稳定的影响力而在市场上广受认可。但是，这些系统是在较早的技术时代开发的，在跟上金融部门的快速发展方面面临着局限性。基础设施虽然可靠，但没有提供银行不断变化的运营需求所需的灵活性和现代化水平，包括交易风险、信用风险评分、运营、营销等。让我们仔细看看该银行面临的挑战。

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1。数据分散且缺乏统一决策

该银行的数据分散在多个部门，无法全面了解客户行为、交易模式和新出现的风险。如果没有统一的决策框架，该银行难以评估欺诈、信贷和监管合规等多个方面的风险并采取行动。

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2。可扩展性、定制和实时决策能力有限

传统系统缺乏足够快地处理大量数据以满足现代财务需求的可扩展性。交易监控、信用评估和反洗钱检查效率低下、延迟、被动，而不是主动，这阻碍了银行做出及时、准确决策的能力。此外，所使用的决策平台就像黑匣子一样运作——它缺乏透明度和可定制的功能。这导致对供应商团队的高度依赖，从而造成挫折感和延误。

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3.严格的技术基础设施

过时的技术基础设施使该银行无法采用人工智能和机器学习等新解决方案，这些是实时风险管理和决策的必备工具。无法整合这些技术使该银行容易受到新兴威胁的影响，尤其是在欺诈、反洗钱和信用风险领域。

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4。复杂的监管合规性

借助《网络安全法》和《个人信息保护法》等法律，驾驭中国严格的监管环境又增加了一层复杂性。该银行需要一种既能确保完全遵守数据本地化、反洗钱做法和跨境数据传输法规，又能保持运营灵活性的解决方案。

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我们的解决方案：构建数值情报核心平台

为了应对这些挑战，TrustDecision帮助该银行建立了一个统一的智能决策平台，该平台可以针对各种金融风险做出实时的、数据驱动的决策。该解决方案分为两个主要部分：为其提供动力的技术增强以及使运营决策更顺畅、更高效的产品功能。

技术增强

1。人工智能驱动的风险检测和预测分析

该平台采用先进的人工智能和机器学习模型来实时分析交易模式、信用记录和客户行为。利用这些技术和知识图谱，该系统将风险检测能力提高了3至5倍。它可以识别新出现的威胁，例如潜在的欺诈或信用违约，并预测未来的行为，从而使银行能够在风险升级之前主动降低风险。例如，该平台可以举报高风险的信用卡申请或通过实时交易分析检测洗钱活动。

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2。适用于各种场景的单一风险决策系统

集成的基础设施支持实时交易监控、欺诈检测和信用风险评估，在几毫秒内处理大量数据。这确保了各种金融业务的快速决策，包括欺诈检测、反洗钱、信用风险评估和交易批准。此外，设备指纹技术通过支持跨设备跟踪来增强决策，从而做出更快、更准确的决策，从而减少风险敞口并建立客户信任。

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通过利用开源技术框架，该银行可以将决策系统与其现有的数据资源和业务流程无缝整合。这有助于创建符合其独特运营需求的量身定制的决策引擎，从而实现技术整合和流程优化。

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3.可扩展性和适应性可满足不断增长的需求

为了保持系统的有效性，随着欺诈行为的发展，必须定期进行更新，包括调整规则、增强模型和刷新数据，以便在不断变化的威胁面前保持领先地位。

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该平台提供无与伦比的可扩展性和适应性，使银行能够随着交易量的增长或新风险的出现动态调整运营。这种灵活性对于适应不断变化的市场条件、监管变化和技术进步至关重要。该平台还将生成维护分析报告，其中包含明确的结果和可操作的建议，使操作员能够轻松理解这些报告并采取适当的行动。微调和持续优化系统的能力可确保风险评估保持准确并与银行不断变化的运营战略保持一致。

产品能力

有了这些强大的技术增强功能，该平台提供了改变银行在运营中处理风险的方式所必需的功能。

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1。端到端操作工作流程

该平台将整个流程集成到一个系统中，从而可以创建、测试、部署、执行和监控指标、规则和决策流程等基本组件。这种统一的框架确保了从战略制定到实施的无缝高效流程，其可重复使用的组件可最大限度地减少运营开销，并能更快地适应新出现的风险。

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2。具有自然语言处理 (NLP) 的低代码平台

该系统采用低代码环境，使用自然语言处理 (NLP) 来快速配置和调整风险控制策略。这使风险经理和分析师无需大量技术专业知识即可快速调整规则和决策参数，从而确保灵活地应对不断变化的挑战。

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3.内部和外部数据集成

该平台将来自内部和外部来源的数据集成到一个集中式数据仓库中，为每位客户的风险状况提供全面的360度视图。这种集成涵盖所有风险场景，包括反洗钱、欺诈预防、信用风险和交易监控，确保了统一和可操作的视角以做出更好的决策。

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结果

该银行对风险管理采取了积极的立场，这标志着战略的重大演变。TrustDecisions的影响不仅限于实现该银行的目标，还为其他银行开创了先例。该银行的风险控制效率现在被认为是同行中最好的。

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实现

每天有7亿笔交易

决策响应时间为 100 毫秒

每秒 200,000 多笔交易

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影响：加强风险管理和公认的储蓄

高风险交易显著减少： 该银行目睹了高风险交易的流入和流出均大幅减少。这种减少意味着更加安全和可控的金融环境。

风险相关账户的减少： 与高风险或列入黑名单的活动相关的个人和企业账户数量显著减少，欺诈性的新信用卡激活也有所下降。这表明对账户安全的控制更加严格，审查程序也更加严格。

有效的欺诈拦截： 实施我们的风险控制管理系统对于准确、高效地拦截欺诈活动至关重要。这种熟练程度使该银行节省了数十亿人民币，这一壮举得到了公安部和中国人民银行的认可，突显了该系统的有效性以及与国家监管标准的一致性。

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未来展望

设想一个有弹性的智能银行基础设施

该银行的变革之旅正在走向一个战略意义在行业中至关重要的未来。这一前景基于该银行整合的三项核心进展：

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智能风险引擎，智能银行的基石

该银行开发了智能风险引擎，一种涵盖整个风险体验和运营的智能决策风险控制引擎。这反映了银行业向智能自动化迈进的更广泛趋势，其中人工智能和机器学习正成为金融机构风险管理战略的核心。此类发动机不仅可以检测潜在风险，还可以预测潜在风险，从而在风险显现之前将其预防。

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先进的监控系统，决策效率的新范例

随着该银行的进步，已经实施了先进的监控系统，该系统可作为统一的企业级平台。该系统提高了决策过程的效率并提供了实时警告功能。整合此类系统对于银行对新出现的威胁保持警惕并实时应对市场动态至关重要。

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分布式架构，全球敏捷性框架

该银行采用分布式架构凸显了其对可靠性、性能和可扩展性的承诺。这种类型的基础设施旨在支持庞大的全球交易量，并允许灵活部署以满足国际运营的多样化需求。随着像这样的银行适应市场变化、改善风险管理和应对全球化挑战，分布式架构提供了有效管理这些复杂性所需的弹性和适应性。这些进展的战略意义怎么强调都不为过。它们不仅是渐进式改进，而且表明了向更具弹性、智能和全球化的银行基础设施的转变。随着银行的不断发展，这些系统将在塑造金融格局方面发挥不可或缺的作用，使该机构能够灵活和洞察地应对市场的快节奏变化。

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