新一代实时反欺诈引擎

TrustDecision 在决策引擎中深度融合了设备智能分析与行为分析能力。

‍设备智能：‍

• 设备指纹：采集多维度设备特征（硬件、OS、浏览器、网络），用于识别异常设备与风险环境。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。
• 模拟器与越狱检测：识别虚拟机、模拟器、已越狱或已Root设备等高危终端。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：‍‍

• 实时风险评估：基于交易金额、渠道、地理位置、时间等要素，对每笔交易进行动态评分。
• 跨渠道行为关联：关联用户在多终端（移动端、网页端、线下渠道）的行为轨迹，识别行为矛盾与异常。
• 自适应风控策略：依据实时情境动态调整风险阈值，并触发对应处置（如增强认证、交易拦截或人工复核）。

可以。​ TrustDecision 配备了专为反欺诈团队打造的全可视化无代码规则引擎。分析师无需依赖开发，即可独立完成规则的构建、测试与上线，具体能力包括：

• 拖拽式工作流：通过图形化界面灵活配置风控逻辑。
• 多样化执行模式：支持“首次匹配”、“最坏匹配”及“权重评分”等多种执行策略。
• 分层规则组合：支持规则的层级化嵌套与组合，应对复杂场景。
• 实时仿真与批量测试：规则上线前可进行实时模拟验证及历史数据批量回测。
• 内置版本管理与回滚机制：支持规则版本记录与一键回退，保障变更安全。

这使得您的团队能够即时响应新型欺诈威胁，彻底摆脱对开发人员的依赖，大幅提升风控敏捷性。

我们通过闭环反馈系统实现这一目标，该系统能够随时间推移持续自我优化：

• 历史回溯校准：基于标记的误报案例，重新校准风控策略。
• 自适应评分：AI 模型实时动态调整风险阈值。
• 分析师反馈回路：人工调查结论直接回流至规则/模型的迭代调优。
• 人机协同：分析师通过模型训练与评分反馈，直接影响风险决策。
• 策略优化：采用 A/B 测试与冠军-挑战者（Champion-Challenger）策略，在不影响业务的情况下微调风控策略。

从而有效减少不必要的交易拦截，显著提升检测准确率，并带来更优的客户体验。