随着互联网用户的普及、技术的进步与货币数字化的迅速发展，2005年在英国出现个人对个人（）的网络信贷服务平台。这种模式由于使借贷双方互惠双赢，加上其高效便捷的操作方式、个性化的利率定价机制，推出后得到广泛的认可和关注，迅速在他国复制。我们团队看到了这种模式将对中国民间信贷及行业带来深远积极的影响。我们决定结合中国的社会信用状况，利用可靠的信用审核模型和先进的技术，创建了适合中国的网络信贷平台天创信用智能决策分析系统——。

天创信用始终坚持“以诚为先、以人为本、以信立业”全心全意为消费者服务的反欺诈平台品牌好金融经营策略，敢于担当，锐意进取，依靠高新金融技术谋求发展，完善金融管理增效益，提高质量创品牌，立足于竞争激烈的金融市场。为广大客户提供细致入微的欺诈识别金融服务。 延伸拓展 产品详情：5.无论是纯线上消费金融业务，还是线上线下结合的消费金融业务模式，反欺诈已成势在必行之路。由于业务模式的区别，两者的反欺诈引擎策略也相应地有所区别，纯线上消费金融业务的发欺诈模式更侧重于科技反欺诈，而线上线下结合的消费金融反欺诈引擎模式除了进行科技反欺诈，还要注重渠道管理和产品设计方面。从纯线上消费金融业务模式来看，反欺诈主要通过科技手段着眼于线上获客，即贷前识别。纯线上消费金融业务的科技反欺诈引擎应该包含两个方面：一是基于大数据分析、人工智能的大数据建模；二是指纹识别、人脸识别、声纹识别等前端生物识别技术。据了解，以大数据风控反欺诈引擎为技术支持，通过多种手段来有效的核实用户实人身份，有效防止身份冒用、欺诈等风险，识别高风险交易的特征，并形成复贷记录和失信黑名单，有效地交叉验证用户信息的真实性，将欺诈行为制止于发生之前。并且机器学习模型的配合使用，可以有效的提高风控系统的度，通过聚类算法分析相似性行为、依赖标签数据训练深度网络等手段，更有效的实现复杂环境下的反欺诈引擎。与此同时，由于每个人的生物特征具有与其他人不同的性和在一定时期内不变的稳定性，如静脉、指纹、声纹、人脸、虹膜等特征，较为不易被和，所以利用生物识别技术进行身份认证具有较高的安全性与可靠性。然而，大数据分析、人工智能、生物识别等金融科技具备很高的门槛，一些消费金融机构很难从0到1进行研发并投入使用。但需求催生市场，目前市场上已经出现了专业的三方金融科技公司，它们可以提供以反欺诈引擎支持为核心的灵活解决方案。其自主研发出的风险决策系统，包含设备指纹、反欺诈规则、反欺诈引擎、关系图谱、风控模型、态势感知等六大模块，使反欺诈引擎工作更加智能，可以灵活地支持各种反欺诈策略的更新。有数据显示，线上欺诈是线下的六倍。因此，从整个消费金融反欺诈策略来看，科技已然成为反欺诈的主要手段，而这正是消费金融机构未来的着力点。

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