ARGUS® 欺诈管理平台

将欺诈检测、决策自动化和模型测试整合于统一平台。连接您整个生态系统中的风险信号,利用无代码工具部署定制化策略,并借助 AI 驱动的洞察和可解释的行动快速适应变化。
01
敏捷性

灵活构建和部署反欺诈策略

拖拽式界面让团队能够轻松定制逻辑、控制执行模式(如首次匹配、最差匹配、加权模式),并通过完整的审计日志追踪每一项决策,无需编写代码。

02
高精度

即时决策,精准防控

自动处理低风险交易,并基于动态规则、风险评分和用户行为数据触发诸如封锁、MFA 或手动审核等操作。在升级事件中,通过完整的客户背景、历史记录、风险信号和事件时间线,帮助快速解决问题。

03
智能化

利用可解释的AI模型检测新型欺诈

部署针对合成身份、骡子账户链、登录异常等情况预训练或自定义的机器学习模型,这些模型具备可解释的逻辑、完全的控制权和审计就绪性。

04
可优化

使用实时数据测试和模拟欺诈策略

在上线之前优化每种策略。自信地模拟规则影响、比较版本并调整性能——在发布前对每条规则进行实战测试。

我们的决策引擎如何在您的环境中运行

深入了解更多信息和我们的案例研究

银行反欺诈保护金融机构的AI策略

了解银行在AI驱动的反欺诈风控中如何利用机器学习能力和统一决策平台,协助金融机构实现实时反欺诈。
挑战
  • KYC缺口
  • 人工智能威胁
  • 欺诈规模

银行业数字化转型中的金融欺诈风险防范

建立智能的跨渠道欺诈风险框架,充分整合数据源与决策能力,实时检测数字银行生态系统中的威胁。
挑战
  • 数据孤岛
  • 有组织的欺诈
  • 被动式风控

案例研究:为现代银行构建智能决策平台

构建一个统一的、由AI驱动的决策平台,以推动实时风险决策——对传统系统进行现代化改造并大幅提升反欺诈风控能力。
挑战
  • 旧系统
  • 决策缓慢
  • 合规缺口

关于 ARGUS® 欺诈管理平台的问题与解答

你们的反欺诈引擎中包含哪些类型的设备与行为分析?

TrustDecision 在决策引擎原生集成了设备智能分析与行为分析能力。TrustDecision 在决策引擎原生集成了设备智能分析与行为分析能力。
设备智能:

设备智能:

  • 指纹识别:采集设备的唯一数据(硬件、操作系统、浏览器、网络环境等),以此识别异常情况。
  • 模拟器与 Root 权限检测:标记虚拟机(VM)、已 Root 设备或伪造系统等高风险环境。

交易行为分析:

  • 实时评分:根据交易金额、渠道、地理位置、时间维度,评估每笔交易的风险等级。
  • 跨渠道关联:关联用户移动端、网页端、ATM、线下网点等多渠道的活动,检测行为不一致性。
  • 自适应策略:根据上下文动态调整风险阈值,并触发多因素认证(MFA)、拦截或人工审核等操作。
风控团队能否在无 IT 人员参与的情况下创建和调整规则?

可以。TrustDecision 配备了专为风控团队设计的全无代码规则引擎。分析师可通过以下方式构建、测试和部署规则:

  • 这使您的团队能够立即响应威胁——无需等待开发人员介入。
  • 拖放式工作流
  • 执行模式(首次匹配、最差匹配、基于权重)
  • 分层规则组合
  • 实时模拟与批量测试
  • 内置版本管理与回滚工具

这使您的团队能够立即响应威胁——无需等待开发人员介入。

你们的平台如何在提高欺诈检测率的同时降低误报率?

我们通过一个随时间推移持续优化的闭环反馈系统来减少误报:

  • 历史回溯:基于标记的误报案例重新校准策略。
  • 自适应评分:AI 模型实时调整风险阈值。
  • 分析师反馈循环:调查结果直接反馈至规则/模型的调优环节。
  • 人工介入:分析师通过培训和评分影响风险决策。
  • 策略优化:采用 A/B 测试和冠军挑战者方法,在不停机的情况下微调策略。

减少不必要的拦截、提升检测准确率,优化客户体验。

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无论您是希望减少欺诈损失、提升信用审批效率,还是扩大风险管理覆盖范围,我们都愿倾听并助力。

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