01 / 项目背景
这是一家金融机构。原有的风控体系依赖规则引擎加人工审核，面对海量交易时既慢又不准——欺诈交易往往要到第二天才能被发现。
02 / 业务痛点
传统风控规则引擎效率低下，欺诈交易发现滞后，人工审核海量交易记录，误判率高
03 / 解决方案
基于机器学习的智能风控系统，实时分析交易行为特征，自动识别异常交易，分级预警+自动处置
具体挑战
01
风控响应滞后
风控响应是 T+1，欺诈交易发生时拦不住，只能事后追查。
02
欺诈识别率偏低
基于固定规则的识别率只有 67%，规则之外的异常行为识别不出来。
03
人工审核负担重
海量交易记录靠人工复核，既消耗人力，误判率也高。
方案要点
01
机器学习实时分析交易行为
用模型实时分析交易行为特征，把风控响应从 T+1 变成实时。
02
自动识别异常交易
模型自动标记异常交易，欺诈识别率从 67% 提升到 96%。
03
分级预警 + 自动处置
按风险等级分级预警，低风险自动处置，人工只审核模型标出的少数可疑交易，审核量降到原来的 5%。
风控响应
T+1→实时
实时欺诈识别率
67%→96%
+29%人工审核量
全部→仅5%
-95%