![$banner['phbanner']['alt']}](/Public/Uploads/uploadfile/images/20220609/c1_banph-59.jpg)
为了有效应对线上业务带来的安全挑战，金融机构、政府、企业开始考虑由传统风控升级为智能风控，通过决策引擎和风控模型等先进工具的建设，在进一步提高服务效率的同时，也提升用户体验与风控安全
业务挑战
-
人工工作繁重业务办理和审批时需由人工手工处理，责任重、效率低、工作量大
-
风控规则灵活性低现有系统中的业务逻辑大多采用硬编码方式实现，出现政策、制度、管理规则变更时需重新编写系统脚本，规则调整灵活性低，迭代成本高
-
缺乏风险量化工具一般仅通过政策制度、管控要求和业务经验来进行审批，缺少能够直接、快速、客观的量化工具准确判断业务申请人的风险水平
-
数据安全管控难度大局部单资源数据使用，关键数据空缺，风控工作不够全面；数据敏感度较高，有泄密隐患
解决方案介绍
业财融合分析MAP在整理归集客户内外部数据的基础上，构建信用数据指标和特征体系，打造智能审批决策引擎，
建立评分卡模型，并通过自动化审批流程引擎，提高业务流程办理效率。
解决方案优势、价值
-
业务审批自动化、智能化通过决策引擎与流程引擎实现业务审批自动化、智能化，显著提升业务处理效率
-
业务逻辑规则化、数字化决策引擎的指标体系与风控策略灵活可视化配置，轻松应对政策、流程变更
-
风险水平量化评估应对不同业务场景的风控模型实现风险水平的量化评估，准确识别个人、企业风险
-
归集沉淀信用主题数据归集和沉淀信用风险的数据资产
-
强化数据安全管控多维度风控体系，强化敏感数据保密机制
