最後在人工核查階段，百融雲(yun) 創可提供智能語音機器人產(chan) 品，替換審批和回訪等部分人工的工作。目前，百融雲(yun) 創自主研發的智能語音機器人“百小融”，可以通過“數據+算法+場景”的疊加效應，支持超過15-20輪的精準回答交互，語音識別及語義(yi) 理解正確度高達90%以上。

近年來，數字金融行業(ye) 呈現出涵蓋廣、多元化、增長迅速的特點;與(yu) 此同時，也有部分欺詐者利用技術、監管和公眾(zhong) 意識等方麵的不完善，演繹著千變萬(wan) 化、層出不窮的欺詐行為(wei) 。

針對團夥(huo) 欺詐，百融雲(yun) 創結合自然語言處理、圖計算、深度學習(xi) 、知識推理和可視化等技術，打造核心產(chan) 品關(guan) 係圖譜。目前，該關(guan) 係圖譜產(chan) 品經過多輪測試與(yu) 優(you) 化，對欺詐風險識別的正確率超過90%，對團夥(huo) 欺詐的違約率猜測可提升4倍到10倍。而對於(yu) 複雜的團夥(huo) 欺詐判定，百融雲(yun) 創關(guan) 係圖譜的查詢速度達到毫秒級，處於(yu) 行業(ye) 領先水平。

不僅(jin) 如此，百融雲(yun) 創還結合無監視學習(xi) 和監視學習(xi) 各種方法，解決(jue) 規則冷啟動和規劃優(you) 化的工作，並充分利用百融知識圖譜多維網絡的上風，鐵路運輸 上海空運，更多更準地幫助客戶識別防範欺詐風險，大幅進步了金融機構事前欺詐識別率、欺詐應對效率以及事後欺詐案件挖掘效率。

在反欺詐評分環節，百融雲(yun) 創基於(yu) 邏輯回回算法，開發了相應的客群評分模型，適合冷啟動客戶快速開展業(ye) 務。當金融機構積累了一定的欺詐樣本及表現期後，百融雲(yun) 創可為(wei) 其開發專(zhuan) 屬於(yu) 金融機構的定製化模型。

目前來看，各類金融場景中的欺詐行為(wei) 已超過100種，包括套現、網絡貸款詐騙、刷單、中介代辦、電信詐騙、薅羊毛等，涉及金額巨大。金融欺詐正在幹擾數字金融行業(ye) 的良性發展，並帶來日益嚴(yan) 重的負麵影響，反欺詐刻不收留緩。

得力於(yu) 自主研發的智能風控係統，百融雲(yun) 創以AI技術貫串反欺詐全業(ye) 務鏈條，大幅進步金融機構事前欺詐識別率、欺詐應對效率以及事後欺詐案件挖掘效率。百融雲(yun) 創從(cong) 貸前環節發力，物流考試 ，廣東(dong) 物流 ，配合反欺詐設備、反欺詐評分、關(guan) 係圖譜、智能語音等，將傳(chuan) 統反欺詐的被動防治轉變為(wei) 提前預防和主動攔截。

具體(ti) 來說，在設備反欺詐環節，為(wei) 防止欺詐分子利用技術手段對機構網站以及申請進口等漏洞進行攻擊，以及直接盜用客戶賬戶等行為(wei) ，百融雲(yun) 創推出“諦聽”設備反欺詐，分別從(cong) 設備環境、應用偏好、行為(wei) 畫像、群體(ti) 風險以及設備黑名單等方麵進行單規則或群體(ti) 規則的欺詐風險評判，提升設備識別的正確度以及召回率。