• 网状关系分析
    通过图形数据库建立网状数据分析模型,对人物之间错综复杂的关系进行分层和综合分析,有效识别欺诈团伙
  • 精准用户画像
    从设备信息、网络信息、账户信息、用户操作及其他综合信息等多个维度对自然人客户进行用户画像和信用评分
  • AI欺诈学习
    借助机器学习算法进行深度学习,应对持续变化的欺诈行为

深度学习大数据技术架构

综合运用TensorFlow、Cloudera Management、SmartBI、Spark、Azkaban、Hue、Impala、MapReduce、Kafka、Streamsets、HDFS、Kudu、OrientDB、Yarn、Hive、Zookeeper等技术构建大数据平台

OrientDB网状数据分析

基于OrientDB图形数据库建立网状数据分析模型,对人物之间错综复杂的关系进行分层和综合分析,有效识别欺诈团伙

AI深度学习

模型训练:TensorFlow会利用Spark进行模型训练,训练好的模型将保存在HDFS上面。

模型调用:TensorFlow serving会加载最新的模型,反欺诈业务平台通过serving获得模型预测结果。