AI驱动的智能决策系统，助力现代银行稳健运营

TrustDecision 使用多层风险框架最大限度地减少误报，同时保持较高的欺诈检测率。我们将身份验证、设备智能、行为生物识别和自适应评分相结合，实时评估用户风险 — 所有处理均在50毫秒内完成，系统可支持每秒超过50,000笔交易的处理能力。

每一项风险策略均基于历史欺诈案件、风控专家反馈及事件复盘持续优化，确保在不增影响户体验的前提下实现精准识别。高风险行为将通过案件管理工作流进行升级处理，而低风险用户则享有顺畅无感的体验。

TrustDecision 提供跨渠道的实时欺诈检测能力，覆盖手机银行、网上银行、ATM、POS系统及线下网点等业务渠道。该平台可分析客户在各触点的会话数据及交易行为，并将实时风险评分与决策结果推送至核心银行系统或交易处理系统。这样可以确保欺诈行为在不同渠道间扩散之前即被拦截，从而在所有用户交互场景下都能提供一致、有效的风控保护。

我们的平台应用了多种人工智能驱动的模型，每种模型都是针对不同的欺诈向量专门构建的：

• ‍机器人与脚本检测：使用异常检测与聚类技术，识别模拟器、自动化操作及脚本化攻击。
• ‍行为序列模型：通过循环神经网络（RNN）检测随时间变化的异常登录或交易行为。
• ‍欺诈团伙检测：基于图结构的模型关联设备、用户及账户信息，揭示潜在的欺诈团伙作案风险。
• ‍离群值检测：洞察异常行为活动，如非营业时间交易或首次使用的设备等。
• ‍混合预测模型：使用梯度提升决策树（GBDT）及集成学习方法，对有标签和无标签数据源中的风险进行分类。

所有模型均由AI智能体及领域专家持续进行自训练与优化，以适应不断演进的新型欺诈趋势。

TrustDecision通过分层策略有效防范电信欺诈：

• 登录监控： 标记异常登录环境（VPN、模拟器、列入黑名单的设备）。
• ‍交易风险分析： 模型可检测异常活动，例如快速提款或非正常时段的交易行为。
• ‍图表分析：关联共享的IP、设备或用户账户信息，揭示欺诈团伙或骡子网络。

上述风险洞察为冻结账户、升级至人工审核或触发多因素认证（MFA）挑战等实时决策提供支持—— 同时最大限度地减少对用户的干扰。