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行业场景

开放银行服务体系下,人工智能技术与金融业务深度融合,在提升金融机构服务效率的同时,实现了客户服务体系的智能化、个性化。第四范式银行业人工智能解决方案助力银行实现精细化客户营销管理,内部运营优化,在开源节流的同时持续控制风险。

  • 精准营销图标

    精准营销

    通过人工智能模型应用,在线上、线下各业务渠道对客户开展有针对性的精准化营销,提升营销成功率,减少对客户的打扰。

    客群与产品的精准营销匹配
    自动机器学习应用加速模型构建
    全业务渠道覆盖
  • 实时反欺诈图标

    实时反欺诈

    依托于业内领先的机器学习、自然语言处理、图关系、知识图谱等技术构建AI智能反欺诈大脑,全面覆盖欺诈和信用风险业务场景。

    高维模型实现风控反欺诈业务效果全面提升
    支持数十毫秒级的响应,实时事中风险拦截
    基于每天新的数据进行模型自学习和更新,及时调整、适应欺诈手段变化
  • 智能反洗钱图标

    智能反洗钱

    通过AI反洗钱技术大幅降低反洗钱合规领域的人力成本,识别可疑案件,辅助分析和报送,解决反洗钱机构“漏报”和“多报”问题。

    覆盖反洗钱业务全流程,提升人工分析效率,大幅度降低审核、报送环节人力成本
    高维模型结合自学习构建完整的线上数据流程闭环,自动模型迭代,反哺业务规则
  • 运营优化

    结合机器学习、知识图谱、自然语言处理等技术,实现对公业务运营优化管理,服务营销商机挖掘、企业授信、风险传导预警等业务场景。

    提升通过对数据的深入挖掘,发现企业、人物、地点、产品、交易等关联关系
    建立智能营销、风险授信体系
    拓展公私联动业务发展电商客服服务效率

业务效果

  • 112 %

    智能营销模型相比专家规则对长尾客户营销效果提升明显,超过112%

  • 3

    反欺诈AI模型上线效果相比于传统的专家规则,准确率提高了3倍

  • 57 %

    反欺诈模型事后验证,对客户打扰率相比专家规则,下降57%

  • 99.6 %

    反洗钱可疑案宗分析,打分前70%的案宗中,召回率达到了99.6%

行业资源

  • 剖析企业AI智能化转型路径 

    近日,国际权威市场分析机构IDC发布了《中国人工智能软件及应用(2020上半年)》报告(以下简称“报告)”,作为软件标准化程度较高、具有广泛行业覆盖和扎实客户基础的创新型AI公司,第四范式蝉联2018-2020(上半年)中国机器学习平台市场份额No.1,且市场份额进一步提升,持续领先阿里、腾讯、百度、华为等领军厂商。

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  • IDC创新者榜单:第四范式智能风控上榜

    通过对公司规模、产品技术、行业案例、客户数量、研发投入及未来发展战略等多方面进行综合评估,并对最终入选公司在技术实力、商业化能力、产品化优势给予肯定和认可。

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  • 第四范式AutoML获农行数据挖掘大赛冠军

    近日,国际知名市场研究公司Forrester发布了《Forrester WaveTM:Predictive Analytics And Machine Learning In China, Q4 2020》(简称PAML)报告。第四范式在产品与技术能力及市场表现维度均取得最高分,战略布局也居领先地位。

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  • 农行牵手第四范式、清华大学、金融电子化成立金融业AI大数据联盟

    Gartner将民主化列为2020年十大战略技术趋势之一。而在民主化核心技术的AutoML领域,第四范式作为AutoML平台代表厂商被列入“2020年十大战略技术趋势 – 民主化”报告 。

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成功案例

  • AutoML技术支撑智能营销体系建设

    开放银行服务体系下,传统基于业务专家对客户信息、交易行为等数据开展分析挖掘工作形成营销名单的方式,已经不能满足覆盖线上/线下各服务渠道的产品营销需求。基于高维机器学习模型实现用户/产品的精准营销匹配,并采用自动机器学习技术快速构建模型,持续迭代优化。

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  • 智能反欺诈服务,采用主动防御策略, 开创转账交易风控新模式! 

    基于第四范式领先的技术与算法,在线上转账业务场景建立智能转账反欺诈模型,实现了对交易反欺诈的精准打击,辅助构建“事前侦测+事中拦截+事后分析”的全流程智能转账反欺诈体系,全程为用户资产保驾护航。

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  • 第四范式助力国内某大型银行智能反洗钱体系的持续建设发展

    基于第四范式领先的技术与算法,帮助其实现了AI模型在反洗钱领域的全球第一家应用案例,并持续优化智能反洗钱应用体系,提升识别准确率;降低反洗钱调查人员人力成本; 通过高维机器学习模型挖掘隐案、漏案,并采用图关系识别洗钱团伙,反哺业务规则。

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  • 第四范式助力某大型国有银行对公业务运营优化

    结合机器学习、图计算、知识图谱等技术,针对已构建的集团客户识别功能进一步完善,使集团客户识别功能更加完整、准确、体系化。通过更丰富的数据,全面反映企业间的控制权和经济往来关系,优化营销商机挖掘、风险传导等运营管理基础。

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