ARGUS® 欺诈管理平台

企业级实时反欺诈风险决策平台

在统一平台中整合欺诈检测、自动化决策与模型测试,打通全链路业务生态中的风险信号。通过无代码工具自主部署定制化策略,并结合 AI 驱动的风险洞察与可解释的决策动作,帮助银行快速响应变化,在不依赖外部改动的情况下持续优化反欺诈决策。
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
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
情报

使用可解释的 AI 模型检测新的欺诈行为

部署针对合成 ID、mule 链、登录异常等量身定制的预训练或自定义 ML 模型,这些模型具有可解释的逻辑、完全控制和审计就绪性。

04
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工作

深入了解更多见解和我们的案例研究

银行为:保全金融构造的策略策略

通过部署人工智能驱动的多层欺诈策略,加强银行的防御,以应对不断变化的威胁并增强机构完整性。
挑战
  • KYC 差距
  • 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,统一数据和决策,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
  • 反应性防御

案例研究:为现代银行构建智能决策平台

构建一个统一的、由人工智能驱动的决策平台,以推动实时风险决策——对传统系统进行现代化改造并大规模加强欺诈控制。
挑战
  • 旧系统
  • 决策缓慢
  • 合规差距

关于 ARGUS 的常见问题® 欺诈管理平台

您的欺诈引擎中包含哪些类型的设备和行为分析?

TrustDecision 将设备智能和行为分析原生集成到决策引擎中。

设备智能:

  • 指纹识别: 捕获独特的设备数据(硬件、操作系统、浏览器、网络)以识别异常。

  • 仿真器和根检测: 标记高风险环境,例如虚拟机、root 设备或欺骗系统。


交易行为分析:

  • 实时得分: 根据金额、渠道、位置和时间评估每笔交易的风险。

  • 跨渠道关联: 关联移动、网络、ATM 和分支机构的用户活动,以检测不一致之处。

  • 自适应策略: 动态调整风险阈值并根据上下文触发 MFA、封锁或手动审查。
欺诈团队能否在没有 IT 人员参与的情况下创建和调整规则?

是的。TrustDecision 具有专为欺诈团队设计的完全无代码的规则引擎。分析师可以使用以下方法构建、测试和部署规则:

  • 拖放式工作流程
  • 执行模式(第一场比赛、最差比赛、基于权重)
  • 分层规则组合
  • 实时仿真和批量测试
  • 内置版本控制和回滚工具

这使您的团队能够立即应对威胁,无需等待开发人员。

您的平台如何在提高欺诈检测率的同时减少误报?

我们使用闭环反馈系统减少误报,该系统会随着时间的推移而改进:

  • 历史评论: 根据标记的误报重新校准策略。

  • 自适应评分: AI 模型实时调整风险阈值。

  • 分析师反馈回路: 调查结果直接用于规则/模型调整。

  • 人机在线: 分析师通过训练和评分来影响风险决策。

  • 策略优化: A/B 测试和冠军挑战者方法无需停机即可微调策略。

结果?减少不必要的屏蔽,更高的检测精度,更好的客户体验。

咨询我们的专家

让我们讨论一下您的目标——无论是减少欺诈损失、改善信用审批还是扩大风险管理。

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