在金融数字化浪潮席卷全球的当下，银行及各类金融机构正面临着前所未有的风险挑战。传统风控模式在数据整合、风险前置以及客户安全评价等多方面暴露出诸多短板：
1.原有业务系统之间存在数据壁垒。
手机银行、个人网银、微信小程序等各自管理自己的客户，系统之间的数据未能实现互通互用。
2.缺少从客户角度对风险的评价体系。
目前对风险的评估多从单条、多条交易维度出发，或从反洗钱、盗刷等单独风险场景出发，站在交易事件的角度进行风险管控。
3、未能实现风险前置。
目前的反欺诈系统、反洗钱系统只能做到实时或准实时发现处置风险，不能提前对客户风险进行预判，未能在风险发生之前洞察风险。
4、对客户的评价缺少安全维度。
目前现有系统对客户的评价一般从营销角度做精准营销或信用评估角度进行信贷或信用卡风险管控，没有从安全角度出发对客户进行画像及分级评价。
客户信息孤岛林立、风险洞察滞后、安全维度缺失等问题如同隐形的枷锁，束缚着金融机构迈向智能化风控的步伐。
鉴于此，国舜科技在总结大量银行安全服务经验基础上自主研发出国舜实体分类分级系统，以“客户画像+风险分级”为抓手，基于客户基本属性、资产情况、交易行为习惯等维度对客户建立客群分类及基线标准，基于社会热点、客群划分、个人基线等建立不同的风控策略，实现“一客多策”的精细化风险管控模式；保障风险识别的准确性，降低风控模型的误判率，做“接地气”、“有温度”、“好落地”、“易推广”的动态风险管理体系。
打破数据壁垒，全面评估风险
打通内部所有业务系统业务数据，引入多元外部数据，充分利用现有反欺诈系统、反洗钱系统成果，并且不再局限于从交易角度、风险场景角度对风险事件进行分析，从客户角度全方位评价零售业务风险。
标签管理
精准分类分级，智能差异风控
系统不仅为客户提供画像，还通过科学的评分模型，对客户的安全风险进行分级，不同风险等级的客户将匹配到不同的风控策略。
对于风险较低的客户，金融机构可以提供更便捷、更高效的服务；而对于风险较高的客户，则会采取更为严格的监控和管理措施。这种“一客一策”的精细化风控模式，不仅提高了风险识别的准确性，还降低了风控模型的误判率，让金融服务更加贴心、更加智能。
画像管理
风控提前布局，实现风险前置
通过客户画像安全分级，提前预知客户安全风险，加强高风险客户关注等级及处置措施，防范风险于未然，化解风险于无形。满足新零售业务风控需求，助力搭建场景化数字化业务体系。实现“业务升级，风控先行”，提前布局，规避系统性风险。
自定义画像
多种技术支撑，保障高效运行
国舜实体分类分级系统采用了标签计算、客群基线、评分评级、机器学习等多种主流技术，能够快速处理海量数据，实现对客户的精准分析和风险评估。系统还具备强大的扩展性和灵活性，可以根据不同金融机构的需求进行定制化配置，轻松接入各类业务系统和数据平台。
适配多种场景，确保业务安全
该系统适用于银行、第三方支付、电商等多个行业，可广泛应用于个人客户洗钱、账户盗用、网赌、电信诈骗等各类风险场景。通过实时监控及时发现并处理潜在风险，金融机构能够更好地保护客户的财产安全，提升自身的竞争力和声誉。通过客户画像及安全评级可以给出业务场景更加全面的、数据维度更加广泛的、风险情报更加丰富的客户安全风险的评估结果，和反欺诈互相配合可以更加精准地识别交易风险，带来更好的风险防范效果和更佳的用户体验。
通过客户画像及安全评级可以给出业务场景更加全面的、数据维度更加广泛的、风险情报更加丰富的客户安全风险的评估结果，和反欺诈互相配合可以更加精准地识别交易风险，带来更好的风险防范效果和更佳的用户体验。
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