银行数字化转型需求背景
数据驱动发展
数字经济时代，数据成为发展的重要资产，以数据驱动决策智能已是未来发展的必然趋势，智能化的决策将是重塑核心竞争力的关键抓手。
人工转向智能
银行的监测管理在一般业务场景中，除规则之外还有部分依赖于员工经验和实践积累，决策智能能够激活沉淀数据，提升决策的精准性和前瞻性。商业决策正在从基于主观经验的决策向基于科学的数据智能实时决策演进。
海量信息处理
人类面对海量信息仅靠人脑的自然智力是远不够的，机器在计算机处理信息、沟通信息、并行计算和线性计算方面的速度都快于人类，而决策智能能从庞大、复杂、无序个体数据中发现更为本质的规律，并从亿级结果中推演出最 优的决策方案。
机构职责变化
金融机构的职责逐渐发生变化，金融机构不仅需要与公安、法院、安全建立快速响应协作机制，还需要独立承担银行账户合法合规的主体责任，以及响应全国级的金融行业法律法规。
银行数字化转型所面临的挑战
搭建成本高
定制化需求增多，往往需要从0创建，需花费大量研发资源，高昂的研发成本很难适应变化的需求。
业务可拓展性不足
传统智能决策只满足部分业务系统的当前问题，对于跟随业务发展，对新的业务需求的更迭支撑度不足。
系统操作复杂
系统以实现单一业务功能为主，业务操作流程较为复杂，对新使用者友好程度低。
系统智能程度低
缺乏人工智能、关系图谱等智能模块组件支撑或系统间集成度低、联动性及溯源能力差。
通付盾数智反欺诈应用防护解决方案
通付盾数智反欺诈应用防护解决方案，通过数据和技术双要素驱动，基于大数据挖掘、机器学习、决策智能等数字化技术，帮助金融客户识别、预测和阻止所面临的合规风险和业务风险，建立以用户全生命周期为中心的全流程可视化的风险管理体系，实现全面“数字化”和“智能化”的风险管控。
核心优势
核心优势1:零代码构建
系统模块化封装代码功能，利用工作流引擎数智化编排技术，内置决策引擎、知识图谱、智能建模、流计算等数字化系统所需功能，通过图形化界面、拖拽式选用功能模块进行系统搭建，实现业务快速上线，无需技术定制。
核心优势2:数字化信息整合
内置数据路由模块，无缝对接已有业务系统数据，同时可智能识别数据的类型、格式、字段等，提供数据接入与转换、权限控制、数据脱敏、隐私保护，快速打通数据孤岛，整合数字化信息，为后续业务提供安全高效的数据支撑。
核心优势3：深度数字化挖掘
通过知识图谱对账户、设备、人员等信息进行高效查询、路径挖掘、全图搜索等相关操作分析。快速深入挖掘数字信息的关联关系，有效促进业务推进及进行风险防控。
核心优势4:智能业务决策
基于业务下多维度信息特征，提供自由灵活的决策模板，辅助平台专业决策。内嵌工作流引擎，协同不同流程之间的工作，并结合专家规则与AI模型规则实时响应决策结果，提供高速决策体验，支持全流程自动化决策。毫秒级响应，高吞吐量实时计算支撑。
核心优势5:全流程可视化展示
通过可视化大屏及监控驾驶舱等功能，全方位展示数字化系统业务情况，提供百余种报表模板及可视化图表，为数字化业务提供一站式决策支持。
方案价值
智能决策
利用智能决策引擎、机器学习等多项技术，将实际问题中的决策标的、约束、偏好及目标转化为数学模型，把决策问题与智能化手段和方法进行衔接，解决企业日益复杂的生产、生活问题。
智能业务
决策智能产品体系面向金融、能源、通信等多个领域企业，协助客户快速落地智能业务：金融风控、信贷审核、账户监测等多种场景。通过大数据挖掘与机器学习等数字化技术不断学习更迭，助力业务安全发展；通过决策轨迹分析、关联交易及关系图谱分析，呈现用户交易链路、精准定位资金流向、溯源风险交易事件。
系统快速搭建
组件化的模块功能，可基于实际业务智能组合，打造高效的数字化业务体验，更贴合企业数字化转型中的各种业务需求。
