銀行數字化轉型需求背景
數據驅動發展 數字經濟時代，數據成為發展的重要資產，以數據驅動決策智能已是未來發展的必然趨勢，智能化的決策將是重塑核心競爭力的關鍵抓手。 人工轉向智能 銀行的監測管理在一般業務場景中，除規則之外還有部分依賴于員工經驗和實踐積累，決策智能能夠激活沉淀數據，提升決策的精準性和前瞻性。商業決策正在從基于主觀經驗的決策向基于科學的數據智能實時決策演進。 海量信息處理 人類面對海量信息僅靠人腦的自然智力是遠不夠的，機器在計算機處理信息、溝通信息、并行計算和線性計算方面的速度都快于人類，而決策智能能從龐大、復雜、無序個體數據中發現更為本質的規律，并從億級結果中推演出最優的決策方案。 機構職責變化 金融機構的職責逐漸發生變化，金融機構不僅需要與公安、法院、安全建立快速響應協作機制，還需要獨立承擔銀行賬戶合法合規的主體責任，以及響應全國級的金融行業法律法規。 銀行數字化轉型所面臨的挑戰 搭建成本高 定制化需求增多，往往需要從0創建，需花費大量研發資源，高昂的研發成本很難適應變化的需求。 業務可拓展性不足 傳統智能決策只滿足部分業務系統的當前問題，對于跟隨業務發展，對新的業務需求的更迭支撐度不足。 系統操作復雜 系統以實現單一業務功能為主，業務操作流程較為復雜，對新使用者友好程度低。 系統智能程度低 缺乏人工智能、關系圖譜等智能模塊組件支撐或系統間集成度低、聯動性及溯源能力差。 通付盾數智反欺詐應用防護解決方案 通付盾數智反欺詐應用防護解決方案，通過數據和技術雙要素驅動，基于大數據挖掘、機器學習、決策智能等數字化技術，幫助金融客戶識別、預測和阻止所面臨的合規風險和業務風險，建立以用戶全生命周期為中心的全流程可視化的風險管理體系，實現全面“數字化”和“智能化”的風險管控。 
核心優勢
核心優勢1:零代碼構建 系統模塊化封裝代碼功能，利用工作流引擎數智化編排技術，內置決策引擎、知識圖譜、智能建模、流計算等數字化系統所需功能，通過圖形化界面、拖拽式選用功能模塊進行系統搭建，實現業務快速上線，無需技術定制。 核心優勢2:數字化信息整合 內置數據路由模塊，無縫對接已有業務系統數據，同時可智能識別數據的類型、格式、字段等，提供數據接入與轉換、權限控制、數據脫敏、隱私保護，快速打通數據孤島，整合數字化信息，為后續業務提供安全高效的數據支撐。 核心優勢3：深度數字化挖掘 通過知識圖譜對賬戶、設備、人員等信息進行高效查詢、路徑挖掘、全圖搜索等相關操作分析。快速深入挖掘數字信息的關聯關系，有效促進業務推進及進行風險防控。 核心優勢4:智能業務決策 基于業務下多維度信息特征，提供自由靈活的決策模板，輔助平臺專業決策。內嵌工作流引擎，協同不同流程之間的工作，并結合專家規則與AI模型規則實時響應決策結果，提供高速決策體驗，支持全流程自動化決策。毫秒級響應，高吞吐量實時計算支撐。 核心優勢5:全流程可視化展示 通過可視化大屏及監控駕駛艙等功能，全方位展示數字化系統業務情況，提供百余種報表模板及可視化圖表，為數字化業務提供一站式決策支持。 
方案價值
智能決策 利用智能決策引擎、機器學習等多項技術，將實際問題中的決策標的、約束、偏好及目標轉化為數學模型，把決策問題與智能化手段和方法進行銜接，解決企業日益復雜的生產、生活問題。 智能業務 決策智能產品體系面向金融、能源、通信等多個領域企業，協助客戶快速落地智能業務：金融風控、信貸審核、賬戶監測等多種場景。通過大數據挖掘與機器學習等數字化技術不斷學習更迭，助力業務安全發展；通過決策軌跡分析、關聯交易及關系圖譜分析，呈現用戶交易鏈路、精準定位資金流向、溯源風險交易事件。 系統快速搭建 組件化的模塊功能，可基于實際業務智能組合，打造高效的數字化業務體驗，更貼合企業數字化轉型中的各種業務需求。 
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