近年来，数字金融在亚太地区已成为常态，交易欺诈也更加频繁和复杂。新类型的用户授权欺诈（如促销欺诈和电信欺诈）层出不穷，欺诈和洗钱之间的关联性日益增长，这都需要更复杂的实时响应能力更强的欺诈管理模式和策略，依靠数据洞察力驱动交易前的欺诈检测。明略科技基于丰富的过往经验，同时结合知识图谱技术，针对客户面临的痛点提供解决方案，帮助客户快速推进相关工作。

建立智能业务网，进行在线群体分析，提升整体工作效率：

明略科技创新式的预警模型有利于解决传统预警模型分散、难以组合、结果不互通的问题，结合基础关系、隐形关系以及风险关系，挖掘整个风险链路，将风险问题“由点串成面”，整体展示风险和违规行为全貌，借助系统辅助业务人员判断问题，进而减少调查取证时间。与此同时，金融欺诈正朝着组织化、群体化的方向发展，在以往的工作中，面对不同违法违规的可疑群体，业务人员需要逐一分析群体、人工进行关系梳理和挖掘来达到预警、识别等目的，耗时耗力的同时，也无法挖掘出更深层次的关联关系。明略科技通过智能化、自动化的在线群体分析，帮助用户快速分析目标群体，定位群体内以及群体间需要关注的关联关系，从而整体提升工作效率。

打造通用化的风险传导和图谱AI预测模型，保障金融反欺诈监测过程踏实可控

明略科技提供通用化的风险传导模型，能基于内外部事件结合关系计算传导分值，量化客户或员工的风险。支持传导关系的选择和系数配置（支持系统推荐），能在图析画布上完整展示传导路径。图谱AI预测模型更是能提升金融机构在金融反欺诈等领域的风险监测手段，基于黑名单数据对全量图谱数据进行挖掘，智能发现潜在风险并提供可视化的结果展示，图析和分析报告为模型结果解释，为下一步的核实查证提供线索。

提供图谱智能查证分析

在核实查证线索分析中，明略科技还通过客户已有的数据积累和沉淀，提供更加智能化的图谱分析，将业务人员常用的查询场景固化，使其能一键展开关联网络；同时，针对特定业务场景进行定制化展示，在画布辅助用户分析实体共性、识别关键路径、划分群体、挖掘关系，进行同类实体的合并和开展，针对大量实体（点边上千）支持超大图展示和分析，最大程度上降低业务人员的学习成本、操作能力要求。

明略科技长期服务于政府、工业、金融以及零售等行业和领域，具备成熟的数据治理建设和落地经验，日后将继续不断创新突破，帮助金融机构提升欺诈管理的能力和效率。