信用评分
无论是BNPL、信用卡、现金贷款还是P2P，我们的模型都会适应您的特定贷款用例和风险偏好。TrustDecision 提供灵活的协作选项：
通过融合通信数据、数字足迹、设备智能与行为模式，构建更全面的信用评分体系，在传统征信数据覆盖不足的场景下，提供更深入的风险判断。
使用专为移动优先贷款机构构建的毫秒级评分API加快审批速度。减少人工审查，加快入门速度，缩短确认时间。
我们跟踪还款模式、信用额度活动和行为转变，以实时更新分数，为贷款中期风险评估、预警和信贷额度调整提供支持。
TrustDecision 的设备指纹技术，帮助你在登录、支付到贷后监控的每一个环节，识别隐藏的欺诈信号并评估用户风险。
识别来自陌生或高风险设备的登录尝试，即使账户本身看似可信，也能有效防止账户接管（ATO）与社交工程欺诈。
检测并拦截利用同一设备反复注册账户、滥用优惠、推荐或充值机制的行为，防止恶意用户规模化套利。
在注册或支付阶段引入设备风险检查，提前标记不可信用户，在保障安全的同时减少误拒，提升真实用户体验。
结合设备稳定性、行为历史与数据一致性，补充 KYC 与征信数据，在控制风险的前提下，安全地批准征信记录不足的用户。
在放款前识别位置伪造、恢复出厂设置或共享设备使用等异常行为，降低代理借款人和账户接管风险。
在放款后持续监测行为变化，例如新设备登录或异常使用模式，及早识别风险变化，为干预和风控决策争取时间。
我们综合使用人口统计信息、征信机构记录、设备洞察、电信数据、还款历史和账户活动来生成准确可靠的信用评分。
我们结合使用传统和高级机器学习算法，确保信用评分和风险决策的准确性和适应性。其中包括：
我们采用 “冠军—挑战者” 模式，即流量在现有策略（冠军）和新规则（挑战者）之间分配（例如，90％/10％）。运行一段时间后，我们会比较批准率、违约率、盈利能力和客户分布变化等关键指标。如果挑战者在风险可控的情况下获得更高的批准率或利润，则可以全面推出。
我们非常重视可解释性。每个分数都有明确的原因代码和不利行为解释，因此客户可以了解推动批准或拒绝的因素。这不仅有助于满足监管要求，还可以为客户提供更高的透明度，增强决策过程中的公平性和信任。
整合旨在实现灵活和无缝的集成。我们的解决方案支持实时 API 调用、本地部署和云部署。它针对低延迟、高可扩展性以及与现有贷款发放和核心银行系统的兼容性进行了优化，使客户能够在不进行重大基础设施更改的情况下将信用评分嵌入其工作流程。
Detects behavioral anomalies by analyzing multi-source data and uncovering hidden risk signals
Recommends and refines decision strategies by mining features, testing variables, and adapting to evolving scenarios
Accelerates rule configuration, test validation, and model deployment through intelligent task automation
Automatically interprets and summarizes key insights from complex reports to streamline decision-making and reviews
Detects behavioral anomalies by analyzing multi-source data and uncovering hidden risk signals
